引子：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保证项目质量，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最重要的两个指标。对于绝大多数应用，刚开始的时候，响应时间最短；随着负载的增大，吞吐量快速上升，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，整个过程如下：
图片出处：性能测试应该怎么做？
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，为了保证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。
3 性能测试的三个常见误区
误区1：只看平均值，不懂TP95/TP99
用平均值来衡量响应时间是性能测试中最常见的误区。从第1小节的插图可以看出，随着吞吐量的增大，响应时间会逐渐变长，当达到最大吞吐量之后，响应时间会开始加速上升，尤其是排在后面的请求。在这个时刻，如果只看平均值，你往往察觉不到问题，因为大部分请求的响应时间还是很短的，慢请求只占一个很小的比例，所以平均值变化不大。但实际上，可能已经有超过1%，甚至5%的请求的响应时间已经超出设计的范围了。
更科学、更合理的指标是看TP95或者TP99响应时间。TP是Top Percentile的缩写，是一个统计学术语，用来描述一组数值的分布特征。以TP95为例，假设有100个数字，从小到大排序之后，第95个数字的值就是这组数字的TP95值，表示至少有95%的数字是小于或者等于这个值。
以一次具体的性能测试为例，
总共有1000次请求，平均响应时间是58.9ms，TP95是123.85ms（平均响应时间的2.1倍），TP99是997.99ms（平均响应时间的16.9倍）。假设应用设计的最大响应时间是100ms，单看平均时间是完全符合要求的，但实际上已经有超过50个请求失败了。如果看TP95或者TP99，问题就很清楚了。
误区2：只关注响应时间和吞吐量，忽视请求成功率
虽说衡量应用性能好坏最主要是看响应时间和吞吐量，但这里有个大前提，所有请求（如果做不到所有，至少也要绝大多数请求，比如99.9%）都被成功处理了，而不是返回一堆错误码。如果不能保证这一点，那么再低的响应时间，再高的吞吐量都是没有意义的。
误区3：忘了测试端也存在性能瓶颈
性能测试的第三个误区是只关注服务端，而忽略了测试端本身可能也存在限制。比如测试用例设置了10000并发数，但实际运行用例的机器最大只支持5000并发数，如果只看服务端的数据，你可能会误以为服务端最大就只支持5000并发数。如果遇到这种情况，或者换用更高性能的测试机器，或者增加测试机器的数量。
4 如何进行性能测试？
介绍完性能测试相关的一些概念之后，再来看一下有哪些工具可以进行性能测试。
4.1 JMeter
JMeter可能是最常用的性能测试工具。它既支持图形界面，也支持命令行，属于黑盒测试的范畴，对非开发人员比较友好，上手也非常容易。图形界面一般用于编写、调试测试用例，而实际的性能测试建议还是在命令行下运行。
并发设置
请求参数
结果报表
命令行下的常用命令：
设置JVM参数：JVM_ARGS=”-Xms2g -Xmx2g”
运行测试：jmeter -n -t <jmx_file>
运行测试同时生成报表：jmeter -n -t <jmx_file> -l <log_file> -e -o <report_dir>
除了JMeter，其他常用的性能测试工具还有ab, http_load, wrk以及商用的LoaderRunner。
4.2 JMH
如果测试用例比较复杂，或者负责性能测试的人员具有一定的开发能力，也可以考虑使用一些框架编写单独的性能测试程序。对于Java开发人员而言，JMH是一个推荐的选择。类似于JUnit，JMH提供了一系列注解用于编写测试用例，以及一个运行测试的引擎。事实上，即将发布的JDK 9默认就会包含JMH。
下面是我GitHub上的示例工程里的一个例子，
@BenchmarkMode(Mode.Throughput) @Fork(1) @Threads(Threads.MAX) @State(Scope.Benchmark) @Warmup(iterations = 1, time = 3) @Measurement(iterations = 3, time = 3) public class VacationClientBenchmark { private VacationClient vacationClient; @Setup public void setUp() { VacationClientConfig clientConfig = new VacationClientConfig("http://localhost:3000"); vacationClient = new VacationClient( clientConfig); } @Benchmark public void benchmarkIsWeekend() { VacationRequest request = new VacationRequest(); request.setType(PERSONAL); OffsetDateTime lastSunday = OffsetDateTime.now().with( TemporalAdjusters.previous(SUNDAY)); request.setStart(lastSunday); request.setEnd(lastSunday.plusDays(1)); Asserts.isTrue(vacationClient. isWeekend(request).isSuccess()); } public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(VacationClientBenchmark. class.getSimpleName()) .build(); new Runner(opt).run(); } } |
其中：
@BenchmarkMode: 性能测试模式，支持Throughput，AverageTime，SingleShotTime等多种模式。
@Fork: 设置运行性能测试的Fork进程数，默认是0，表示共用JMH主进程。
@Threads: 并发数，Threads.MAX表示同系统的CPU核数。
@Warmup和@Measurement: 分别设置预热和实际性能测试的运行轮数，每轮持续的时间等
@Setup和@Benchmark: 等同于JUnit里的@BeforeClass和@Test
由于使用JMH框架编写的性能测试程序只能以Jar包的形式运行（Main函数固定为org.openjdk.jmh.Main），一般会针对每个JMH程序单独维护一个项目。如果是Maven项目，可以使用官方提供的jmh-java-benchmark-archetype，如果是Gradle项目，可以使用jmh-gradle-plugin插件。
4 小结
以上就是我对性能测试的一些见解，欢迎你到我的留言板分享，和大家一起过过招。下一篇我将聊一下Web的自动化测试，敬请期待。
