持续测试中性能测试建设全过程

持续测试是服务于软件全生命周期的测试手段，涵盖了单元、UI、功能、性能等测试方法。本文主要以某企业(以下简称A企业)的性能测试建设为例，展开说明。

A企业内部已经落地了标准化的全链路压测平台和Jenkins流水线，通过对接全链路压测平台的OpenAPI，A企业实现了性能测试全过程的闭环:

在A企业的流水线上创建一个测试需求，信息会自动同步到全链路压测平台中，并创建一个测试计划测试工程师会根据需求，在全链路压测平台中编写、调试脚本，构建测试场。

场景构建完成后，测试工程师可以直接从流水线获取本次测试任务的所有测试场景，按需执行压测。当压测结束后，全链路压测平台会自动往A企业的流水线上同步本次的压测数据，如本次压测是否通过，TPS和响应时间是多少，被测服务的CPU利用率、内存占用率是多少，是否符合预期要求等。流水线会针对这些数据进行检测，若符合本次测试目标，则认为达到准出标准。若不符合，则认为不通过。

当开发团队需要提交测试需求时，可以由开发工程师直接选择对应的场景来执行，无须再由测试工程师驱动。若需要针对历史场景进行回归，也可以在流水线上选择对应的场景来执行。

将流水线与性能测试平台打通，大大提高了测试工程师执行测试场录的效率。同时赋能部分开发工程师进行性能测试回归，自动检测是否符合要求，形成了一定的测试左移能力。

在持续测试中，性能测试是确保软件系统能够满足预期性能要求的关键组成部分。它不仅关注于代码的功能正确性，还确保了应用在高负载、并发用户访问等条件下依然能够稳定运行。根据上文的内容，我们可以将性能测试的建设全过程归纳为以下几个阶段：

1. 规划与需求分析

确立目标：首先需要明确性能测试的目标，包括最大并发用户数、响应时间、吞吐量等关键指标。

制定计划：创建详细的性能测试计划，确定测试范围、资源分配及时间表。此外，还需要定义性能验收标准和服务级别协议（SLA）或服务级别目标（SLO），以确保团队对期望结果有共同的理解。

2. 测试环境搭建

环境准备：建立一个尽可能接近生产环境的测试环境，这可能涉及到硬件配置、网络架构等方面的考虑。

数据准备：准备真实或模拟的数据集，保证测试过程中的数据能反映实际使用情况。同时也要规划好数据清理策略，避免遗留数据影响后续测试。

3. 性能测试设计

场景设计：基于业务流程和用户行为模式来设计具体的测试场景，比如模拟高峰时段的用户活动。

脚本开发：利用性能测试工具（如JMeter, LoadRunner等）编写或录制测试脚本，这些脚本应当能够准确地模仿用户的操作，并且能够处理不同的负载条件。

4. 执行与监控

执行测试：按照既定方案执行性能测试，通过逐步增加虚拟用户数量来观察系统表现。

实时监控：在测试过程中密切监控各项性能指标，如CPU利用率、内存占用率、网络延迟等，及时发现潜在问题。

5. 结果分析与报告

数据分析：收集并分析测试数据，识别出性能瓶颈所在的位置，以及系统在不同负载下的表现如何变化。

撰写报告：整理测试结果，形成正式报告，包含测试概况、发现的问题、改进建议等内容。

6. 调整优化

性能调优：针对测试中发现的问题进行针对性的优化，可能涉及代码层面的调整或是基础设施方面的改进。

迭代测试：优化后再次执行性能测试，验证改动是否有效解决了之前的问题。

7. 持续集成/持续部署(CI/CD)中的自动化

自动化集成：将性能测试纳入CI/CD流水线中，确保每次代码提交后都能自动触发相应的性能测试，快速反馈任何可能导致性能下降的变化。

智能选择用例：随着项目的增长，可以采用智能化的方法来挑选最具代表性的测试用例，从而提高效率而不牺牲覆盖度。

8. 维护与更新

定期回顾：定期评估现有性能测试策略的有效性，必要时做出调整以适应新的技术栈或业务需求。

工具升级：保持所使用的性能测试工具及其依赖库的版本是最新的，以获得最新的功能支持和安全性保障。

通过这样一个全面而系统的性能测试建设过程，组织可以在整个软件开发生命周期中持续地监控和改善其产品的性能表现，从而确保最终交付给用户的产品具备良好的用户体验。

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