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我從事軟件測試及質量保障領域至今,已經有十幾個年頭了,從白盒自動化測試到黑盒自動化測試,從功能測試到性能測試、安全測試,從測試流程、測試框架到后來的測試管理、質量體系建設,深愛著這個行業,經常為能和小伙伴們攻克了一個技術小山頭而激動興奮, 也為了加班加點使命必達的完成了一個艱巨任務而感到欣慰。
我負責測試技術管理、團隊管理也已經有8年多了,期間面試過的人少說也有一兩千了。下面我就從面試中常見的問題來聊一聊性能測試的基本功:
一、基礎篇
1、較為完整的性能測試的流程
2、性能測試的基礎理論、常見術語
3、性能測試模型、類型
4、HTTP、TCP協議相關知識
5、連接池、線程相關知識
二、工具篇
1、Jmeter
①、Jmeter的工作原理是什么?
②、常用的元件、插件有哪些?各自的作用是什么?
③、幾個典型的場景,如何基于jmeter設計測試腳本?
比如:參數化、關聯、控制TPS、接口加密驗簽、階梯式加壓、集合點、檢查點等;
④、是否會二次開發?如果會,怎么二次開發的(介紹大概過程和原因)?
2、Loadrunner
3、其他開源/商業性能測試工具
比如:Ngrinder、Locust、Wrk、Artillery等;
4、前端、服務器、數據庫性能監測工具
三、系統架構篇
1、服務集群
2、負載均衡
負載均衡原理、實現方式
3、容量規劃
4、緩存應用
緩存原理、緩存優點、緩存命中、緩存穿透、多層緩存
5、分布式框架
分布式的特點、面臨的挑戰:CAP理論(數據一致性、服務可用性、分區容錯性)
6、全鏈路壓測
關于全鏈路壓測
四、服務器&中間件篇
1、JVM
JVM原理、啟動參數配置、堆棧原理、垃圾回收原理、OOM原因和表現
2、Tomcat
配置、使用方法、啟動參數配置
3、Nginx
配置、使用方法
4、Dubbo
服務注冊、消息隊列
5、RabbitMQ/Kafka
本身的特點、生產者、消費者如何管理
五、數據庫篇
1、鎖
2、索引
3、讀寫分離
4、分庫分表
六、方案篇
1、設計性能測試方案需要考慮哪些問題?
時間成本、人力成本、環境&腳本可復用性、實現難度
2、針對某些情況,你會如何設計、優化方案?
七、案例篇
1、如何測試MQ?
2、壓測中TPS上不去的原因分析?
3、測試環境和生產環境服務器配比如何選擇?
服務器配置版本保持一致,容量測試后等量代換、考慮邊際遞減效應、容災方案
4、發現瓶頸,如何分析?
自上而下,從局部到整體,瓶頸分析粒度
5、如何準備測試數據?如何防止數據污染?
生產數據備份、數據隔離、測試數據落入影子庫、擋板、mock
6、性能優化的常見方法
關于性能優化之空間時間可靠性思考
八、常見4類問題匯總
問題一、接口測試要在什么環境下測試?
測試設備允許的情況下,盡量把測試的應用部署到測試服務器上面。并且按照生產環境的部署方式來搭建測試環境。
如果在生產環境通過接口交互的應用在不同服務器,測試環境也要把應用在不同服務器。生產環境使用了vpn,測試環境的服務器最好也是在vpn環境下。
問題二、壓力測試工具能否安裝在被測的WEB服務器上進行本地的壓力測試?
一般要求是發壓和被壓機器分離,便于分析壓測結果,最好壓測和被壓的機器放置在同一機房,降低網絡及帶寬帶來的數據波動和因此導致的瓶頸。
這里無論發壓和被壓,都是會占用資源。當出現系統瓶頸時,如果兩個在同一個機器,對你的分析會造成很大的影響。
如果你的上層請求是同內網下的同idc的調用方法,那么你可以選擇同idc的機器進行發壓參考。
當然,如果你的預期QPS很低,完全不會達到機器瓶頸,只是驗證一些內存泄漏等簡單并發問題,混布也未嘗不可。
問題三、云平臺的性能測試
云平臺的性能測試和一般的性能測試也是差不多的,云平臺的性能并發容量比較大,用戶數多一點。
1.首先分析性能測試點如:發生頻率非常高的,關鍵程度非常高的資源占用非常嚴重的等;
2.性能指標如:首頁打開速度,支持最大在線用戶,系統支持的并發用戶數等;
3.工具的選擇:JMeter,Loadrunner等。
問題四、如何設置才能保持用戶始終在線;
1.錄不同的場景在多個script里然后controllor里同時并發應該就行了。
2.登錄后什么都不做,肯定要超時掉線的。那些保持在線的腳本,應該在action里面定時發送一些能夠讓服務器認為你仍然在線的請求,比如心跳請求,否則會掉線的。
另一種做法是你就保持思考時間不變,什么都不要發,但是讓開發人員修改服務器端的超時時間,變得非常長,也可以達到不掉線的目的。
總結:
相信這些常見面試問題,在實際中很多人都會遇到。作為軟件測試工程師,對面試問題的嚴謹,注意提升自己良好的溝通和表達能力,在面試過程中體現出扎實的軟件測試基礎知識,足夠的耐心、細心、信心、責任心,善于自我總結、自我督促和不斷學習的能力,相信大家都能在面試中有出色的表現,找到心儀的工作。
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