发布时间:2021-12-29 16:57:07来源：转载
自上世纪末Kent Beck提出TDD(Test-Driven Development)开发理念以来，开发和测试的边界变的越来越模糊，从原本上下游的依赖关系，逐步演变成你中有我、我中有你的互赖关系，甚至很多公司设立了新的QE(Quality Engineer)职位。和传统的QA(Quality Assurance)不同，QE的主要职责是通过工程化的手段增加项目质量，这些手段包括但不仅限于编写单元测试、集成测试，搭建自动化测试流程，设计性能测试等。可以说，QE身上兼具了QA的质量意识和开发的工程能力。从这篇开始，我会从开发的角度分三期聊聊QE这个亦测试亦开发的角色所需的基本技能。
1 什么是性能测试?
先来看一下维基百科里对性能测试的定义，
In software engineering, performance testing is in general, a testing practice performed to determine how a system performs in terms of responsiveness and stability under a particular workload. - Wikipedia
注意上述定义中有三个关键词：
responsiveness，即响应时间，请求发出去之后，服务端需要多久才能返回结果，显然响应时间越短，性能越好。
stability，即稳定性，同样的请求，不同时刻发出去，响应时间差别越小，稳定性越好，性能也越好。
workload，即负载，同一时刻服务端收到的请求数量，其中单位时间内成功处理的请求数量即吞吐量，吞吐量越大，性能越好。
响应时间和吞吐量是衡量应用性能好坏较重要的两个指标。对于绝大多数应用，刚开始的时候，响应时间较短;随着负载的增大，吞吐量上升，响应时间也逐渐变长;当负载超过某一个值之后，响应时间会突然呈指数级放大，同时吞吐量也应声下跌，应用性能急剧下降。
2 性能测试的目的
了解了应用性能变化的普遍规律，性能测试的目的也就有了答案：针对某一应用，找出响应时间和吞吐量的量化关系，找到应用性能变化的临界点。你可能会问，知道了这些有什么用呢?在我看来，至少有3个层面的好处：
第一，有的放矢，提高资源利用率。性能测试的过程就是量化性能的过程，有了各种性能数据，你才能对应用性能进行定量分析，找到并解决潜在的性能问题，从而提高资源利用率。
第二，科学的进行容量规划。找到了应用性能变化的临界点，也就很容易找到单节点的性能极限，这是进行容量规划的重要决策依据。比如某一应用在单节点下的极限吞吐量是2000 QPS，那么面对10000 QPS的流量，至少需要部署5个节点。
第三，改善QoS(Quality of Service)。很多时候，资源是有限的，面对超出服务能力的流量，为了增加QoS，必须做出取舍(比如限流降级，开关预案等)，应用性能数据是设计QoS方案的重要依据。
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