《软件测试与质量控制》实验报告四 性能测试
目 录
一、实验学时
二、实验目的
三、实验环境
(一)硬件环境:
(二)软件环境:
四、实验内容
1、实验方案:
2、实验步骤:
3、设计思路:
1、明确测试目标
2、确定测试范围
3、选择合适的测试方法
4、定义预期结果
5、编写性能测试报告
五、实验结果
1、系统性能测试目标
(1)初至拾取质控
(2)振幅补偿质控
(3)反褶积质控
2、系统性能测试用例
3、测试环境及测试用例执行情况
4、系统性能测试
(1)性能测试工具安装
(2)性能测试过程
六、实验小结(包括问题和解决办法、心得体会、意见与建议等)
1、实验问题及解决方法:
2、实验心得体会:
3、实验意见与建议:
一、实验学时
2学时
二、实验目的
1.掌握性能自动化测试工具PerformanceRunner和LoadRunner的使用。
2.掌握脚本录制、调试和回放的基本操作。
3.掌握参数化、事务及集合点的含义及使用方法。
4.掌握场景的含义及创建设置方法。
5.掌握报告结果的分析。
三、实验环境
(一)硬件环境:
1.笔记本电脑一台
2.内存大小:64G
3.磁盘空间:1TB
(二)软件环境:
1.操作系统:Windows(64位)11
2.文本撰写:WPS
3.软件工具:禅道、谷歌浏览器、PerformanceRunner、Fiddler
4.被测系统:数据信息管理平台
四、实验内容
1、实验方案:
根据老师上课所讲知识以及《软件测试方法和技术》第七章内容相结合,验证数据信息管理平台中的“初至拾取质控”、“振幅补偿质控”、“反褶积质控”性能模块在不同负载条件下的性能表现,确保系统在满足需求规格和用户期望的同时,能够承受一定的负载压力,并保持稳定性和可靠性。
2、实验步骤:
(1)深入了解性能测试方法和技术,包括负载测试、压力测试和稳定性测试等。
(2)分析数据信息管理平台的性能需求和性能模块的性能特点,确定性能测试的重点和范围。
(3)使用性能测试工具(PerformanceRunner),设计并执行针对关键性能模块的性能测试用例,并记录测试结果。
(4)根据测试结果,编写性能测试报告,分析系统在不同负载下的性能表现,并提出改进建议和优化方案。
(5)完成对应实验报告内容的撰写,提交最终版的实验报告至雨课堂。
3、设计思路:
1、明确测试目标
明确性能测试的主要目标,包括验证系统的响应时间、吞吐量和并发用户数等性能指标。
2、确定测试范围
对于“初至拾取质控”、“振幅补偿质控”、“反褶积质控”性能模块在正常、异常和极限负载条件下的性能测试。
3、选择合适的测试方法
选择合适的性能测试方法和工具,设计测试用例并生成测试数据。
4、定义预期结果
定义预期的性能指标和结果,以便与实际测试结果进行比较和分析。
5、编写性能测试报告
编写完整的性能测试报告,总结测试结果和分析,并提出系统性能优化的建议。
通过以上步骤,可以全面评估数据信息管理平台的性能特征,发现潜在的性能问题,并提出改进建议,以确保系统在不同负载条件下的稳定性和可靠性。
五、实验结果
1、系统性能测试目标
(1)初至拾取质控
(2)振幅补偿质控
(3)反褶积质控
2、系统性能测试用例
数据信息管理平台各个模块应保证在用户发出请求后,平均响应时间不超过2秒,处理每分钟至少100个用户请求,并支持至少50个并发用户的在线操作,同时将系统资源利用率控制在60%以下,且错误率保持低于1%。
表5-2-1初至拾取质控测试用例
表5-2-2振幅补偿质控测试用例
表5-2-3反褶积质控测试用例
3、测试环境及测试用例执行情况
4、系统性能测试
(1)性能测试工具安装
1、在浏览器的网址栏中输入“http://www.spasvo.com/Products/ PerformanceRunner.asp”后进行PerformanceRunner工具的下载:
图5-4-1 PerformanceRunner性能测试工具下载界面
2、PerformanceRunner工具下载完成后双击进行工具安装:
图5-4-2 PerformanceRunner工具安装界面1
3、点击“下一步”后进行许可证协议条款内容的查看:
图5-4-3 PerformanceRunner工具安装界面2
4、点击“我接受”进入到相关组件的选择界面:
图5-4-4 PerformanceRunner工具安装界面3
5、勾选“MYSQL”后点击“下一步”进行指定位置的安装:
图5-4-5 PerformanceRunner工具安装界面4
6、选择对应的“目标文件夹”后点击“安装”按钮进行PerformanceRunner工具的安装操作:
图5-4-6 PerformanceRunner工具安装界面5
(2)性能测试过程
1、打开安装的Fiddler抓包工具进行浏览器数据包的抓取:
图5-4-7 Fiddler数据包抓取
2、登录进入后对需要进行测试的模块进行相关操作,使其让Fiddler工具成功抓取到对应测试模块的数据包:
图5-4-9 数据包抓取监控
3、操作完毕后选择对应的数据包记录并右击鼠标选择“保存”-》“所选会话”-》“为文本”将其导出成一个txt文本文件:
图5-4-10 数据包记录导出
4、打开保存的文本文件后,对应的内容如下图所示:
图5-4-11 数据包导出文本内容
5、双击打开PerformanceRunner性能测试工具:
图5-4-12 PerformanceRunner工具启动
6、点击“文件”-》“导入”-》“Fiddler项目”后将抓取生成的txt文本进行选择导入:
图5-4-13 Fiddler文件内容导入
7、在弹出的新窗口中点击“确定”按钮实现文本内容的导入:
图5-4-14 Fiddler文件内容导入2
8、导入完毕后即可查看到对应的项目以及项目内容:
脚本代码:
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图5-4-15 Fiddler文件内容导入结果
9、点击左上角的“项目运行”按钮后即可进行对应项目的执行,成功执行后的界面如下图所示:
图5-4-16 脚本文件运行
10、点击导航栏中的“插入”按钮后进行开始事务和结束事务的创建:
图5-4-17 创建脚本事务
11、所有事务全部完成插入后点击“文件”-》“保存”进行修改后内容的记录保存:
图5-4-18 保存脚本事务
12、点击左下角的“执行器”按钮后进入到对应的执行界面,选择左上角的“文件”-》“新建”后输入对应的场景名称并点击“确定”按钮完成对应场景的新建:
图5-4-19 测试场景创建
13、点击导航栏中的“IP欺骗设置”后再选择“启动IP欺骗”:
图5-4-20 启动IP欺骗
14、双击左侧列的“启动虚拟用户”后进行对应虚拟用户数量的设置,此处设置为“100”个虚拟用户:
图5-4-21 创建虚拟用户
15、点击左上角的“添加项目”按钮后进行对应项目的添加,输入对应的IP地址并选择对应的项目点击“确定”按钮进行添加:
图5-4-22 场景项目添加
16、将新增的项目进行勾选:
图5-4-23 场景项目勾选
17、项目勾选完毕后点击左上角的运行按钮进入到对应的运行界面:
图5-4-24 场景项目运行
18、点击右侧的“开始”按钮进行对应项目的执行操作:
图5-4-25 场景项目执行过程
19、项目运行结束后即会弹出对应的弹窗,显示“导出完毕”,点击“关闭”按钮即可:
图5-4-26 场景项目执行完毕
20、点击左下角的“分析器”按钮进行对应内容的分析以及相关内容报告的导出操作:
图5-4-27 场景项目运行结果分析
21、点击“生成”按钮后在弹出的“配置报告生成”中选择对应的项目并点击“生成”完成报告的导出:
图5-4-28 场景项目运行结果导入
22、点击“生成”后即可完成对应分析报告的导出,会直接跳转至网页进行分析报告的呈现:
图5-4-29 性能测试报告
23、通过用户并发量运行的数据图可知系统运行正常,已达到对应的需求标准:
图5-4-30 虚拟用户运行数据折线图
24、经过事务分析后可知各个模块无逻辑错误,所有路径均可以正常执行:
图5-4-31 事务概要图
25、通过各个事务的响应时间分析可以得出所有模块均符合需求中响应时间不超过2秒的性能要求:
图5-4-32 事务响应时间图
26、通过系统每秒钟的事务数可以看出同一时刻事务的调用程度还是比较高的,进一步体现了系统性能方面的优势:
图5-4-33 事务数统计图
27、系统每秒钟运行的事务的总数总体还是比较多的,而且在这种情况下所执行的事务都是顺利通过的状态:
图5-4-34 事务总数统计图
28、通过事务性能概要图分析可知对应的系统模块性能基本趋于平稳,无明显的颠覆趋势,体现了系统的稳定性和可靠性:
图5-4-35 事务性能概要图
29、每秒钟点击的次数还是非常多的,但是系统没有出现崩溃现象,进一步说明了系统的性能良好,可靠性高:
图5-4-36 用户点击量统计图
30、通过吞吐量分析可知该系统在每秒钟的吞吐量是比较大的,完全符合性能的吞吐量需求指标:
图5-4-37 系统吞吐量统计图
31、通过对CPU使用率进行分析可知该系统完全符合性能的“系统的CPU占用率保持在60%以下”的指标需求:
图5-4-38 系统CPU使用率统计图
六、实验小结(包括问题和解决办法、心得体会、意见与建议等)
1、实验问题及解决方法:
1)实验问题:使用Fiddler抓包时,发现部分请求或响应未能成功捕获。
解决方法:确保Fiddler设置正确,浏览器代理设置配置好,并确认是否有HTTPS流量,必要时安装并信任Fiddler的根证书。同时,确认Fiddler正在运行并开启抓包功能。
2)实验问题:Fiddler无法解密HTTPS流量,导致无法查看详细内容。
解决方法:启用Fiddler的HTTPS解密功能,安装并信任Fiddler根证书,并在目标应用中信任该证书。
3)实验问题:抓包过程中数据量过大,导致系统性能下降。
解决方法:使用过滤器仅抓取相关流量,定期清理会话列表,并仅在需要时开启抓包功能。
4)实验问题:某些请求被Fiddler拦截或篡改,导致测试结果不准确。
解决方法:检查并禁用Fiddler的拦截和修改规则,抓包结束后关闭Fiddler或清除相关规则。
5)实验问题:Fiddler与目标应用程序不兼容,导致抓包失败。
解决方法:尝试使用不同版本的Fiddler,确保应用程序的代理设置正确,必要时使用其他抓包工具如Wireshark进行对比测试。
6)实验问题:PerformanceRunner无法重现从Fiddler中导出的请求。
解决方法:确认正确导出请求(如HAR文件),在PerformanceRunner中正确导入并配置这些请求,确保请求的顺序和依赖关系正确设置。
7)实验问题:多次运行性能测试,结果差异较大。
解决方法:确保测试环境和条件的一致性,减少外部干扰,确保网络和服务器状态稳定,增加测试次数并取平均值。
8)实验问题:PerformanceRunner的测试负载过高,导致服务器无法承受崩溃。
解决方法:渐进式增加负载找到服务器的承载极限,调整测试脚本使负载更接近实际使用情况,优化服务器配置以提升其处理能力。
9)实验问题:性能测试的数据分析结果不准确或不全面。
解决方法:使用多种性能指标进行综合分析,确保数据样本足够大,使用专业数据分析工具进行深度分析。
10)实验问题:PerformanceRunner的测试脚本维护成本过高,频繁修改。
解决方法:编写通用、模块化的测试脚本,使用版本控制系统管理脚本版本,定期审查和优化测试脚本以确保其简洁高效。
2、实验心得体会:
(1)在实际项目中,抓包技术是一项基础而又必不可少的技能。通过使用Fiddler进行抓包,我们能够直接观察到客户端和服务器之间的通信数据,这对于排查网络问题、调试API调用、优化应用性能等都有着至关重要的作用。在我的实践中,初次使用Fiddler时,我发现自己对网络协议、HTTP请求和响应格式的理解非常浅显。通过不断实践,我逐步掌握了如何过滤和分析抓包数据。这不仅帮助我解决了具体的技术问题,也大大提升了我的全局视野,使我对整个系统的运行机制有了更深入的理解。比如,在调试一个复杂的Web应用时,抓包帮助我发现了多个隐藏的网络瓶颈和潜在的安全问题。通过分析这些数据,我能够精准定位问题所在,从而提出有针对性的解决方案。可以说,抓包技术不仅是一种工具,更是一种思维方式,它教会我们如何以数据为导向,进行科学的分析和决策。
(2)性能测试是保障软件质量和用户体验的重要环节。使用PerformanceRunner进行性能测试的过程中,我深刻体会到,性能测试不仅仅是简单地运行一些脚本,它涉及到环境搭建、负载生成、数据采集和结果分析等多个环节。每一个环节都需要仔细的规划和严谨的执行。在我的项目实践中,我们团队曾遇到过因为性能测试不到位而导致的重大故障。那次教训让我认识到,性能测试不仅要覆盖各种正常使用场景,还需要考虑异常和极端情况。特别是在高并发和大流量情况下,系统性能的稳定性和可靠性尤为关键。通过使用PerformanceRunner,我学会了如何设计科学的测试用例,如何合理分配和调度资源,以及如何通过数据分析来找到性能瓶颈和优化方向。尽管性能测试工作繁琐且具有挑战性,但它对系统稳定性的保障作用是不言而喻的。这让我更加重视测试工作中的细节,确保每一个环节都严谨细致,最大程度上提升系统的性能和稳定性。
(3)在进行性能测试时,测试环境与实际运行环境的一致性是保证测试结果准确性的关键。通过多次的测试实践,我深刻认识到这一点的重要性。曾经在一个项目中,由于测试环境与实际生产环境存在较大差异,导致测试结果与实际运行情况差距较大,最终在上线后出现了性能问题。这次经历让我意识到,测试环境的配置、网络条件、硬件资源等都应该尽可能与生产环境保持一致。为此,我在后续的测试工作中更加注重测试环境的搭建,确保每一个细节都尽量还原实际使用场景。这不仅包括硬件和软件的配置,还涉及到数据的模拟和用户行为的模拟。通过这样的努力,我们团队在后续的性能测试中获得了更加准确和可靠的结果,提前发现并解决了多个潜在的性能问题。这也让我更加体会到,细节决定成败,只有在测试环境上下足功夫,才能真正提升系统的性能和稳定性。
3、实验意见与建议:
(1)在进行性能测试实验前,确保测试环境与生产环境尽可能一致,包括硬件配置、操作系统版本、网络配置等,环境的一致性是获得准确测试结果的前提。测试环境应与开发和生产环境隔离,使用独立的测试服务器或虚拟机来实现环境隔离,避免其他业务操作对测试结果的干扰。测试数据应尽量使用与生产环境相似的真实数据进行测试。如果使用模拟数据,确保其量级和结构与实际使用情况相符,并对包含敏感信息的数据进行脱敏处理,以保护数据隐私和安全。
(2)设计测试用例时,覆盖常见的使用场景、边界条件和异常情况,包括正常操作、高并发操作、大数据量处理等。采用逐步加载测试策略,逐渐增加负载,观察系统性能的变化,找出系统的最大承载能力和性能瓶颈。在正式测试前,进行预热阶段,使系统达到稳定状态,预热阶段的数据不纳入正式测试结果。测试过程中,同一个测试用例进行多次测试,取平均值以减少偶然因素对测试结果的影响,并实时监控和记录各项性能指标,确保数据的完整性和准确性。
(3)对收集到的性能数据进行处理和分析,使用图表、统计分析等方法直观展示性能指标的变化,识别系统性能瓶颈所在,如CPU、内存、磁盘I/O、网络等方面的问题,并进行趋势分析,评估系统的扩展能力和稳定性。针对发现的性能瓶颈和问题,制定优化方案,如代码优化、数据库优化、硬件升级等,并调整系统配置参数。优化调整后,进行回归测试,验证优化效果并确保未引入新的性能问题。记录测试方案、测试环境、测试用例、执行过程、结果分析和优化方案等,形成完整的测试文档,编写性能测试报告总结测试结果、发现的问题及解决方案。通过分工明确的团队协作和定期沟通,提升团队整体技术水平和测试效率,同时将性能测试脚本纳入持续集成流程,定期自动执行,持续改进和优化系统性能。