全网最全，软件测试-性能测试面试题汇总（附答案）

目录：导读

前言

面试题：性能测试指标有哪些？分别是什么含义？

tps：每秒事务量，代表了系统的处理能力，tps越高，性能越好
响应时间：从发出请求到接受到系统响应数据所花费的时间，响应时间越短，性能越好
吞吐量：网络上行和下行流量的总和，吞吐量是网络瓶颈定位的重要指标
错误率：在压测过程中系统出现错误的比例

面试题：什么是集合点，什么场景下需要用集合点？

集合点是测试脚本中的一个标记，当每个虚拟用户执行到标记处时，会停留在标记处等待其他的虚拟用户，当达到预期设置的并发数时，标记处的所有用户同时启动执行后续的请求

集合点会产生瞬间高并发，但是也会降低平均压力。所以在压测过程中，如果有要求瞬间高并发的业务，就需要使用集合点，比如抢购，秒杀之类的业务

面试题：描述一下你们公司的性能测试流程？

分析性能需求（用户使用最频繁的场景进行测试）确定性能指标（例如：事务通过率100%，top99%是5秒，最大并发是2000，CPU和内存都是70%以下）；

制定性能测试计划，明确测试时间、测试环境和测试工具；
编写测试用例；
搭建测试环境，准备测试数据、编写测试脚本；
测试脚本优化：设置检查点，参数化，关联，集合点，事务，调整思考时间等；
设计测试场景，运行测试脚本和监控服务器；
分析测试结果，收集相关日志提单给开发；
回归测试；
编写测试报告。

面试题：如果确定系统最大负载？

通过负载测试，不断增加用户数，随着用户数的增加，各项性能指标也会相应产生变化，当出现了拐点，如：当用户数达到某个数量级时，响应时间突然增长，那这个拐点就是系统的最大用户数。

面试题：性能测试在什么环境执行？

我们一般会搭建一套独立的性能测试环境进行测试

面试题：性能测试什么时候执行？

功能测试之后，系统比较稳定的时候做性能测试

面试题：并发数是怎么确定的？

先上线一段时间，根据收集到的用户访问数据进行预估；
根据需求来确定（使用高峰期，登录用户数，响应时间）。

面试题：如何实现500用户的并发？

绝对并发：在脚本对应的请求后添加集合点；
相对并发：线程组设置500线程数。

面试题：如果判断系统瓶颈？

从TPS指标分析，TPS即系统单位内处理事务的数量，观察当随着用户数的增长期系统每秒可处理的事务数是否也会增长。

面试题：什么情况下要做关联，关联是怎么做的？

当脚本的上下文有联系则用关联；如：登录的token关联，增删改查主键ID。

面试题：有验证码的功能，怎么做性能测试？

将验证码暂时屏蔽，完成性能测试后，再恢复；
使用万能的验证码。

面试题：如何分析性能测试结果？

首先看事务通过率，然后分析响应时间、CPU、内存等指标是否满足需求，如果结果不可信，则分析异常原因并复测

确定性能结果可信之后，如发现以下问题，按下面思路来定位问题：

1.响应时间不达标：首先看事务所消耗的时间主要是在网络传输还是服务器，如果是网络，就需要结合网络吞吐量图，计算宽带是否存在瓶颈，如果存在就需要考虑增加宽带；

如果不存在则有可能是网络不稳定导致的。如果是服务器，就要分别查看web服务器和数据库服务器的CPU、内存的使用率是否过高，因为过高的CPU，内存必定会造成响应时间过长；

2.服务器CPU指标异常：把web服务器对应上对应的用户操作日志取下来，发给开发定位；

3.数据库CPU指标异常：把数据库服务器对应上对应的日期取下来，发给开发定位；

4.内存泄漏：把内存的heap数据取下来，分析是那个对象消耗内存最多，然后发给开发定位；

5.程序在单用户场景下运行成功，多用户运行失败，提示连不上服务器：程序可能是单线程处理机制。

面试题：tps压不上去，可能有哪些方面的原因？

压力机本身性能瓶颈；
网络IO瓶颈；
中间件（tomcat/nginx/mysql）连接数限制；
Java线程的阻塞、等待；
本系统资源的瓶颈（cpu、内存、磁盘、网络等）。

面试题：你在性能测试中遇到哪些性能问题？

响应时间过长、tps过低、内存溢出、CPU使用率过高

面试题：性能场景怎么设计？一般都有哪些性能场景？

基本的场景包括：基准测试、单交易测试、混合测试、稳定性测试、高可用性测试、异常测试等

面试题：服务器的cpu使用率和load是什么关系？

通常情况下，cpu使用率和load值是正比关系，即cpu使用率越高，load值越高。但是在一些特殊情况下，也会出现cpu使用率不高，但是load值较高的情况，比如某系统只能使用CPU中的单核运行，它可以占用单核cpu100%，但从整体cpu使用率来看，只是使用了一小部分。而随着并发的增大，单核CPU的任务队列会越来越长，造成了load值较高

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图