性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
内容
性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。
客户端
应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。
并发性能测试是重点
并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。负载测试（Load Testing）是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU 负载、内存使用等来决定系统的性能。负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。
当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web 浏览和视频点播等系统。这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。
举例说明：电信计费软件
众所周知，每月 20 日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。
大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。其结果就是导致公司收益的损失。
如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。
测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台 PC 机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。
并发性能测试前的准备工作
测试环境：配置测试环境是测试实施的一个重要阶段，测试环境的适合与否会严重影响测试结果的真实性和正确性。测试环境包括硬件环境和软件环境，硬件环境指测试必需的服务器、客户端、网络连接设备以及打印机/扫描仪等辅助硬件设备所构成的环境；软件环境指被测软件运行时的操作系统、数据库及其他应用软件构成的环境。
一个充分准备好的测试环境有三个优点：一个稳定、可重复的测试环境，能够保证测试结果的正确；保证达到测试执行的技术需求；保证得到正确的、可重复的以及易理解的测试结果。
测试工具：并发性能测试是在客户端执行的黑盒测试，一般不采用手工方式，而是利用工具采用自动化方式进行。成熟的并发性能测试工具有很多，选择的依据主要是测试需求和性能价格比。著名的并发性能测试工具有 QALoad、LoadRunner、Benchmark Factory 和 Webstress 等。这些测试工具都是自动化负载测试工具，通过可重复的、真实的测试，能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，可以在整个开发生命周期、跨越多种平台、自动执行测试任务，可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试。
测试数据：在初始的测试环境中需要输入一些适当的测试数据，目的是识别数据状态并且验证用于测试的测试案例，在正式的测试开始以前对测试案例进行调试，将正式测试开始时的错误降到最低。在测试进行到关键过程环节时，非常有必要进行数据状态的备份。制造初始数据意味着将合适的数据存储下来，需要的时候恢复它，初始数据提供了一个基线用来评估测试执行的结果。
在测试正式执行时，还需要准备业务测试数据，比如测试并发查询业务，那么要求对应的数据库和表中有相当的数据量以及数据的种类应能覆盖全部业务。
模拟真实环境测试，有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。
并发性能测试的种类与指标
并发性能测试的种类取决于并发性能测试工具监控的对象，以 QALoad 自动化负载测试工具为例。软件针对各种测试目标提供了 DB2、DCOM、ODBC、ORACLE、NETLoad、Corba、QARun、SAP、SQLServer、Sybase、Telnet、TUXEDO、UNIFACE、WinSock、WWW、Java ｓｃｒｉｐｔ 等不同的监控对象，支持 Windows 和 UNIX 测试环境。
最关键的仍然是测试过程中对监控对象的灵活应用，例如三层结构的运行模式广泛使用，对中间件的并发性能测试作为问题被提到议事日程上来，许多系统都采用了国产中间件，选择 Java ｓｃｒｉｐｔ 监控对象，手工编写脚本，可以达到测试目的。
采用自动化负载测试工具执行的并发性能测试，基本遵循的测试过程有：测试需求与测试内容，测试案例制定，测试环境准备，测试脚本录制、编写与调试，脚本分配、回放配置与加载策略，测试执行跟踪，结果分析与定位问题所在，测试报告与测试评估。
并发性能测试监控的对象不同，测试的主要指标也不相同，主要的测试指标包括交易处理性能指标和 UNIX 资源监控。其中，交易处理性能指标包括交易结果、每分钟交易数、交易响应时间（Min：最小服务器响应时间；Mean：平均服务器响应时间；Max：最大服务器响应时间；StdDev：事务处理服务器响应的偏差，值越大，偏差越大；Median：中值响应时间；90%：90%事务处理的服务器响应时间）、虚拟并发用户数。
应用实例：“新华社多媒体数据库 V1.0”性能测试
中国软件评测中心（CSTC）根据新华社技术局提出的《多媒体数据库（一期）性能测试需求》和 GB/T 17544《软件包质量要求和测试》的国家标准，使用工业标准级负载测试工具对新华社使用的“新华社多媒体数据库 V1.0”进行了性能测试。
性能测试的目的是模拟多用户并发访问新华社多媒体数据库，执行关键检索业务，分析系统性能。
性能测试的重点是针对系统并发压力负载较大的主要检索业务，进行并发测试和疲劳测试，系统采用 B/S 运行模式。并发测试设计了特定时间段内分别在中文库、英文库、图片库中进行单检索词、多检索词以及变检索式、混合检索业务等并发测试案例。疲劳测试案例为在中文库中并发用户数 200，进行测试周期约 8 小时的单检索词检索。在进行并发和疲劳测试的同时，监测的测试指标包括交易处理性能以及 UNIX（Linux）、Oracle、Apache 资源等。
测试结论：在新华社机房测试环境和内网测试环境中，100M 带宽情况下，针对规定的各并发测试案例，系统能够承受并发用户数为 200 的负载压力，最大交易数/分钟达到 78.73，运行基本稳定，但随着负载压力增大，系统性能有所衰减。
系统能够承受 200 并发用户数持续周期约 8 小时的疲劳压力，基本能够稳定运行。
通过对系统 UNIX（Linux）、Oracle 和 Apache 资源的监控，系统资源能够满足上述并发和疲劳性能需求，且系统硬件资源尚有较大利用余地。
当并发用户数超过 200 时，监控到 HTTP 500、connect 和超时错误，且 Web 服务器报内存溢出错误，系统应进一步提高性能，以支持更大并发用户数。
建议进一步优化软件系统，充分利用硬件资源，缩短交易响应时间。
疲劳强度与大数据量测试
疲劳测试是采用系统稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数，持续执行一段时间业务，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理最大工作量强度性能的过程。
疲劳强度测试可以采用工具自动化的方式进行测试，也可以手工编写程序测试，其中后者占的比例较大。
一般情况下以服务器能够正常稳定响应请求的最大并发用户数进行一定时间的疲劳测试，获取交易执行指标数据和系统资源监控数据。如出现错误导致测试不能成功执行，则及时调整测试指标，例如降低用户数、缩短测试周期等。还有一种情况的疲劳测试是对当前系统性能的评估，用系统正常业务情况下并发用户数为基础，进行一定时间的疲劳测试。
大数据量测试可以分为两种类型：针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行大数据量的独立数据量测试；与压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合数据量测试方案。大数据量测试的关键是测试数据的准备，可以依靠工具准备测试数据。
速度测试主要是针对关键有速度要求的业务进行手工测速度，可以在多次测试的基础上求平均值，可以和工具测得的响应时间等指标做对比分析。
目的
目的是验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，同时发现软件系统中存在的性能瓶颈，优化软件，最后起到优化系统的目的。
包括以下几个方面
1．评估系统的能力，测试中得到的负荷和响应时间数据可以被用于验证所计划的模型的能力，并帮助作出决策。
2．识别体系中的弱点：受控的负荷可以被增加到一个极端的水平，并突破它，从而修复体系的瓶颈或薄弱的地方。
3．系统调优：重复运行测试，验证调整系统的活动得到了预期的结果，从而改进性能。
检测软件中的问题：长时间的测试执行可导致程序发生由于内存泄露引起的失败，揭示程序中的隐含的问题或冲突。
4．验证稳定性（resilience）可靠性（reliability）：在一个生产负荷下执行测试一定的时间是评估系统稳定性和可靠性是否满足要求的较早方法。
类型
性能测试类型包括负载测试，强度测试，容量测试等。
负载测试（Load Testing）：负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等，测试的主要是软件系统的性能。
压力测试（Stress Testing）：强度测试也就是压力测试，压力测试主要是为了测试硬件系统是否达到需求文档设计的性能目标，譬如在一定时期内，系统的 cpu 利用率，内存使用率，磁盘 I/O 吞吐率，网络吞吐量等，压力测试和负载测试最大的差别在于测试目的不同。
容量测试（Volume Testing）：确定系统最大承受量，譬如系统最大用户数，最大存储量，最多处理的数据流量等。
性能测试中包含以下测试类型：
基准测试 - 比较新的或未知测试对象与已知参照标准（如现有软件或评测标准）的性能。
争用测试：- 核实测试对象对于多个主角对相同资源（数据记录、内存等）的请求的处理是否可以接受。
性能配置 - 核实在操作条件保持不变的情况下，测试对象在使用不同配置时其性能行为的可接受性。
负载测试- 核实在保持配置不变的情况下，测试对象在不同操作条件（如不同用户数、事务数等）下性能行为的可接受性。
强度测试- 核实测试对象性能行为在异常或极端条件（如资源减少或用户数过多）之下的可接受性。
容量测试- 核实测试用户同时使用软件程序的最大数量。
性能评价通常是和用户代表一起协作并且以多级方法执行的。
性能分析的靠前级涉及单一主角/用例实例的结果评价和多个测试执行的结果比较。例如，在测试对象上没有其他活动的情况下，记录单一主角执行单一用例的性能行为，并将结果与相同主角/用例的其他几个测试执行进行比较。靠前级分析有助于确定可以表明系统资源中存在争用的趋势，该趋势将影响从其他性能测试结果所得出的结论的有效性。
分析的第二级检查特定主角/用例执行的摘要统计信息和实际数据值，以及测试对象的性能行为。摘要统计信息包括响应时间的标准偏差和百分位分布，这些信息显示了系统响应的变动情况，正如每个主角所见到的一样。
分析的第三级有助于理解性能问题的起因和加权值。该详细分析采用低级数据并且使用统计方法，帮助测试员从数据中得出正确的结论。详细分析为决策提供客观和定量的标准，但是它耗时较长，并且要求对统计学有基本的理解。
当性能行为差异确实存在，或是由于某些与测试数据收集相关的随机事件引起时，详细分析使用统计加权值的概念来帮助理解。即认为在基本级上，任何事件都具有随机性。统计测试确定是否存在无法用随机事件解释的系统差异。
指标
性能测试主要是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
在实际工作中我们经常会对两种类型软件进行测试：bs 和 cs，这两方面的性能指标一般需要哪些内容呢？
Bs 结构程序一般会关注的通用指标如下（简）：
Web 服务器指标指标：
* Avg Rps: 平均每秒钟响应次数=总请求时间 / 秒数；
* Avg time to last byte per terstion （mstes）：平均每秒业务脚本的迭代次数，有人会把这两者混淆；
* Successful Rounds：成功的请求；
* Failed Rounds ：失败的请求；
* Successful Hits ：成功的点击次数；
* Failed Hits ：失败的点击次数；
* Hits Per Second ：每秒点击次数；
* Successful Hits Per Second ：每秒成功的点击次数；
* Failed Hits Per Second ：每秒失败的点击次数；
* Attempted Connections ：尝试链接数；
CS 结构程序，由于一般软件后台通常为数据库，所以我们更注重数据库的测试指标：
* User 0 Connections ：用户连接数，也就是数据库的连接数量；
* Number of deadlocks：数据库死锁；
* Buffer Cache hit ：数据库 Cache 的命中情况
当然，在实际中我们还会察看多用户测试情况下的内存，CPU，系统资源调用情况。这些指标其实是引申出来性能测试中的一种：竞争测试。什么是竞争测试，软件竞争使用各种资源（数据纪录，内存等），看他与其他相关系统对资源的争夺能力。
我们知道软件架构在实际测试中制约着测试策略和工具的选择。如何选择性能测试策略是我们在实际工作中需要了解的。一般软件可以按照系统架构分成几种类型：
c/s
client/Server 客户端/服务器架构
基于客户端/服务器的三层架构
基于客户端/服务器的分布式架构
b/s
基于浏览器/Web 服务器的三层架构
基于中间件应用服务器的三层架构 l
基于 Web 服务器和中间件的多层架构 l
步骤
在每种不同的系统架构的实施中，开发人员可能选择不同的实现方式，造成实际情况纷繁复杂。我们不可能对每种技术都详细解说，这里只是介绍一种方法提供给你如何选择测试策略，从而帮助分析软件不同部分的性能指标，进而分析出整体架构的性能指标和性能瓶颈。
由于工程和项目的不同，所选用的度量，评估方法也有不同之处。不过仍然有一些通用的步骤帮助我们完成一个性能测试项目。步骤如下
1． 制定目标和分析系统
2． 选择测试度量的方法
3． 学习的相关技术和工具
4． 制定评估标准
5． 设计测试用例
6． 运行测试用例
7． 分析测试结果
方法
对于企业应用程序，有许多进行性能测试的方法，其中一些方法实行起来要比其他方法困难。所要进行的性能测试的类型取决于想要达到的结果。例如，对于可再现性，基准测试是最好的方法。而要从当前用户负载的角度测试系统的上限，则应该使用容量规划测试。本文泪雪网将介绍几种设置和运行性能测试的方法，并讨论这些方法的区别。
如果不进行合理的规划，对 J2EE 应用程序进行性能测试将会是一项令人望而生畏且有些混乱的任务。因为对于任何的软件开发流程，都必须收集需求、理解业务需要，并在进行实际测试之前设计出正式的进度表。性能测试的需求由业务需要驱动，并由一组用例阐明。这些用例可以基于历史数据（例如，服务器一周的负载模式）或预测的近似值。弄清楚需要测试的内容之后，就需要知道如何进行测试了。
在开发阶段前期，应该使用基准测试来确定应用程序中是否出现性能倒退。基准测试可以在一个相对短的时间内收集可重复的结果。进行基准测试的最好方法是，每次测试改变一个且只改变一个参数。例如，如果想知道增加 JVM 内存是否会影响应用程序的性能，就逐次递增 JVM 内存（例如，从 1024 MB 增至 1224 MB，然后是 1524 MB，最后是 2024 MB），在每个阶段收集结果和环境数据，记录信息，然后转到下一阶段。这样在分析测试结果时就有迹可循。下一小节我将介绍什么是基准测试，以及运行基准测试的优秀参数。
开发阶段后期，在应用程序中的 bug 已经被解决，应用程序达到一种稳定状态之后，可以运行更为复杂的测试，确定系统在不同的负载模式下的表现。这些测试被称为容量规划测试、渗入测试(soak test)、峰谷测试（peak-rest test)，它们旨在通过测试应用程序的可靠性、健壮性和可伸缩性来测试接近于现实世界的场景。对于下面的描述应该从抽象的意义上理解，因为每个应用程序的使用模式都是不同的。例如，容量规划测试通常都使用较缓慢的 ramp-up（下文有定义），但是如果应用程序在一天之中的某个时段中有快速突发的流量，那么自然应该修改测试以反映这种情况。但是，要记住，因为更改了测试参数（比如 ramp-up 周期或用户的考虑时间（think-time)），测试的结果肯定也会改变。一个不错的方法是，运行一系列的基准测试，确立一个已知的可控环境，然后再对变化进行比较。
原则
1）情况许可时，应使用几种测试工具或手段分别独立进行测试，并将结果相互印证，避免单一工具或测试手段自身缺陷影响结果的准确性；
2）对于不同的系统，性能关注点是有所区别的，应该具体问题具体分析；
3）查找瓶颈的过程应由易到难逐步排查：
服务器硬件瓶颈及网络瓶颈（局域网环境下可以不考虑网络因素）
应用服务器及中间件操作系统瓶颈（数据库、WEB 服务器等参数配置）
应用业务瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法、数据等）
4）性能调优过程中不宜对系统的各种参数进行随意的改动，应该以用户配置手册中相关参数设置为基础，逐步根据实际现场环境进行优化，一次只对某个领域进行性能调优（例如对 CPU 的使用情况进行分析），并且每次只改动一个设置，避免相关因素互相干扰；
5）调优过程中应仔细进行记录，保留每一步的操作内容及结果，以便比较分析；
6）性能调优是一个经验性的工作，需要多思考、分析、交流和积累；
7）了解“有限的资源，无限的需求”；
8）尽可能在开始前明确调优工作的终止标准。
工具
自动化测试工具介绍 LR 篇
HPLoadRunner 是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner 能够对整个企业架构进行测试。通过使用 LoadRunner ，企业能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。
企业的网络应用环境都必须支持大量用户，网络体系架构中含各类应用环境且由不同供应商提供软件和硬件产品。难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用环境使公司时时担心会发生用户响应速度过慢，系统崩溃等问题。这些都不可避免地导致公司收益的损失。LoadRunner 能让企业保护自己的收入来源，无需购置额外硬件而最大限度地利用现有的 IT 资源，并确保终端用户在应用系统的各个环节中对其测试应用的质量，可靠性和可扩展性都有良好的评价。
问题
本文介绍了进行性能测试的几种方法。取决于业务需求、开发周期和应用程序的生命周期，对于特定的企业，某些测试会比其他的更适合。但是，对于任何情况，在决定进行某一种测试前，都应该问自己一些基本问题。这些问题的答案将会决定哪种测试方法是最好的。
这些问题包括：
结果的可重复性需要有多高？
测试需要运行和重新运行几次？
您处于开发周期的哪个阶段？
您的业务需求是什么？
您的用户需求是什么？
您希望生产中的系统在维护停机时间中可以持续多久？
在一个正常的业务日，预期的用户负载是多少？
将这些问题的答案与上述性能测试类型相对照，应该就可以制定出测试应用程序的总体性能的完美计划。
性能测试是为描述测试对象与性能相关的特征并对其进行评价，而实施和执行的一类测试，如描述和评价计时配置文件、执行流、响应时间以及操作的可靠性和限制等特征。不同类型的性能测试侧重于不同的测试目标，这些性能测试的实施贯穿于整个软件开发生命周期 (Software Development Life Cycle,SDLC)。起初，在构架迭代中，性能测试侧重于确定和消除与构架有关的性能瓶颈。在构建迭代中还将实施和执行其他类型的性能测试，以调整软件和环境（优化响应时间和资源），并核实应用程序和系统是否能够处理高负载和高强度的情况，如有大量事务、客户机和/或数据的情况。
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