パフォーマンス テスト: ツールを使用して多数のユーザー操作をシミュレートし、システムの負荷を検証します。
パフォーマンス テストの目的: 潜在的なパフォーマンスの問題やボトルネックを見つけて分析して解決すること、パフォーマンスの変化の傾向を見つけて、その後のシステムの拡張の参考にすること。テスト監視: ベンチマーク テスト、構成テスト、負荷テスト、安定性テスト、ハードウェアとミドルウェアの監視。
1. ビジネスの学習：ドキュメントを参照したり、手動でシステムを操作したりして、システムの機能を学習します。
2. 要件分析：システムの非機能要件を分析し（業務量、業務分布、ユーザー規模、パフォーマンス指標などの情報に注意）、パフォーマンステストの範囲を決定し、パフォーマンス指標を理解します。
1. システム非機能要件の収集
(1) システムアーキテクチャ:
(2) ビジネスプロセス:
(3) ユーザー情報:
(4) システムがサードパーティシステムに関連しているかどうか、およびバッフル (モックプログラム) が必要かどうか。
(5) システムにはアーカイブ メカニズムがありますか: データベースにアーカイブ メカニズムがあるかどうか。? ? を使用すると、役に立たない情報や古い情報をアーカイブ ライブラリに移動できます。これにより、現在のデータベース内のデータが削減され、システム パフォーマンスの向上に役立ちます。
(6) パフォーマンス指標: スループット レート、応答時間、トランザクション成功率、CPU、メモリ、ディスク、および帯域幅の使用量のしきい値。
2. システムの非機能要件の分析
性能テストの範囲を決定し、性能指標を明確にする
例えば：
応答時間 2-5-8 の原則:
ユーザーは 2 秒以内に応答が得られるとシステムの応答が速いと感じ、
2 ～ 5 秒以内に応答が得られるとシステムの応答速度は問題ないと感じます。
ユーザーが 5 ～ 8 秒以内に応答を受信した場合、システムは遅いと感じますが許容範囲内であり、
ユーザーが 8 秒を超えても応答を受信できない場合、システムはひどいと感じるか、システムが応答しなくなったと感じます。 。
CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク帯域幅など
システムハードウェアインジケーターのしきい値
これらの指標は比較的抽象的であるため、監視と分析中にさらに改良する必要があります。たとえば、Linux の CPU パフォーマンス指標は、ユーザー使用率、システム使用率、平均負荷などの重要な指標に分類されます。上記の指標の具体的なデータは、非機能要件、組織要件 (企業の運用と保守によって要約された実現可能性指標)、または業界標準の推奨事項から得られます。
ビジネス量の分析、TPS と同時実行使用率の推定、システム プロトコルの分析
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3. パフォーマンス テストはどこで要件を取得しますか?
一般に、要件文書にはシステムの非機能要件を説明するいくつかの章がありますが、ほとんどの要件文書は、パフォーマンス要件の説明が比較的一般的で抽象的です。要件が明確でない場合、通常、パフォーマンス テスト エンジニアは率先して要件提供者 (BA チーム、製品チームなど) に相談する必要があります。古いシステムをアップグレードして最適化する場合は、参照用の過去のテスト計画があるかどうかを検討すると、多くの手間が省ける可能性があります。あるいは、プロトタイプ システムの業務データを分析するだけでもよく、最も直接的な方法は、プロトタイプ システムのデータを分析し、業務量、業務分布などの統計を収集することです。
3. 作業評価:作業負荷を分解し、作業負荷を評価し、リソース投資を計画します (つまり、パフォーマンス テスト作業を完了するためにどれだけの人員と何営業日が必要か)。
4. モデルの設計:テスト範囲を明確にした後、ビジネス モデルをテスト モデルにマッピングします。ビジネスモデル：ビジネスプロセス、システムが一定期間内に実行する業務の種類とその業務比率、つまり、いつどの業務を実行し、業務量はどれくらいか。
テストモデル：ビジネスモデルからテストが必要な業務を分析・整理します。ビジネスをオブジェクトに分割し、この完全な機能を実現するためにどのようなプロセスとリンクが関係するかを分割します。例えば、「商品を購入する」場合、具体的なプロセスとしては、「ログイン→商品の検索→注文の送信→注文の支払い→退会」が挙げられる。次に、以下の目的で事業の割合と重要性を明確にします。
(1) 重要なテスト対象を明確にし、テストの優先順位を整理する
(2) モデリング 混合シナリオでは、仮想ユーザー リソースが割り当てられ、異なるビジネス機能に異なる負荷が課されます。
(3) 「要件分析・指標分析」では、要件分析は概算に過ぎないため、当該業務機能に必要な基礎データやデータ量を明確にし、評価指標が妥当であるかどうかを慎重に分析する必要がある。
パフォーマンス テスト シナリオ:どのビジネス テスト スクリプトを一緒に実行するか、どのビジネスを順番に実行するか、同時実行ユーザーの数など、ユーザーの使用習慣に基づいて負荷シナリオを設計します。たとえば、WMS システム (倉庫管理システム) では、棚卸し機能が WMS 内に組み込まれますが、棚卸しは通常月に 1 回行われるため、この機能を日常業務と混在させるべきではありません。したがって、テスト シナリオを編成するときは、実際のビジネス条件と一致するようにしてください。
5. 計画を書く
試験範囲、人員投入、期間、作業内容、リスク評価、リスク対応戦略等を文書に明確に記載します。
- システム概要
- テスト環境
- 需要分析
- テスト戦略
- テストシナリオ
- 試験の準備
- タイムプラン
- 組織構造をテストする
- 成果物リスト
- システミックリスク
6. スクリプトの開発、スクリプトの記録または手動での開発、ThinkTime をシミュレートするための固定タイマーの追加、ランデブー ポイントをシミュレートするための同期タイマーの追加、IF 条件コントローラーの判断ロジックの追加、パラメーターを取得するためのポストプロセッサーの追加。
7. テスト環境の準備テスト環境にはサーバーとロード マシンが含まれます。本番環境とテスト環境のハードウェア アーキテクチャと構成を見積もる必要があります。そうしないと、結果に大きな偏りが生じます。テスト環境のデプロイと運用環境のデプロイの違い、および 1:1 の比率でデプロイするかどうかを理解します。通常は、テスト時にクラスターを考慮せず、単一マシンのテストを使用し、テストに合格した後にクラスターの使用を検討することをお勧めします。この方法では、比較が行われ、問題をより適切に説明できます。
8. テストデータの準備:テスト対象システムのマスターデータと業務データを準備します データ量の変化がパフォーマンスの変化を引き起こすことがわかっています。テストデータを作成するときは、まず量に注意して十分な在庫/履歴ビジネスデータを準備する必要があり、次にデータの分布に注意する必要があります。たとえば、同時仮想ユーザーが 100 人必要であると計算した場合、少なくとも 100 個のアカウントを準備し、対応する権限 (参照、投稿、削除、クエリ) をアカウントに付与する必要があります。では、どれくらいのデータを準備すれば十分なのでしょうか?
パフォーマンス テストの要件では、システムのサイジングと定量化が必要になることがよくあります。
データ生成方法は、ツール、SQL、またはストアド プロシージャを使用して実行できます。
9. テストの実行テストの実行はパフォーマンス テストの鍵であり、同じスクリプトの異なる実行者によって得られる結果は大きく異なる場合があります。これらの違いは主にシナリオの設計とテストの実行に反映されます。シナリオ設計; ベンチマーク テスト; 構成テスト、負荷テスト; 安定性テスト; テスト モニタリング; テスト モニタリング; テストの実行一般に、サードパーティのパフォーマンス テストにはテスト アクセス条件 (チェックリスト) があります。プロジェクトチーム内であればそこまで厳しくはありませんが、基本的な内容は変わりません。
(1) ネットワーク環境を確認する
(2) テストデータの確認
(3) 監視設備の点検
(4) スクリプトチェック
10. 欠陥管理は、パフォーマンス テスト中に発見された欠陥を管理します。
11. パフォーマンス分析とパフォーマンス チューニングパフォーマンス テスト エンジニアは、開発者と協力してパフォーマンスの問題を解決します。
12.テスト レポートは、テスト環境から実稼働環境の構成をどのように推測しますか?
レポーターにとって、報告されるのは作業であり、テスト プロセス全体に関するレポートです。意思決定層（レポートに関係する利害関係者）にとって気になるのは結果であり、意思決定層は「はい」か「いいえ」、システムをオンライン化できるかどうか、できない場合は何が問題なのかを緊急に知りたいと考えています。 、そしてそれらをできるだけ早く解決するにはどうすればよいでしょうか？
最後に、私の記事をよく読んでくださった皆様に感謝申し上げます。ファンの増加と注目度を見ると、常に一定の礼儀が存在します。それほど価値のあるものではありませんが、使用できる場合は直接受け取ることができます!
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