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前言

误区1：应用程序必须通过功能测试后才可以测试性能

应该尽早的进行性能测试。性能测试可以发生在各个测试阶段中，即使是在单元层，一个单独模块的性能也可以使用白盒测试来进行评估，然而，只有当整个系统的所有成分都集成到一起后，才能检查一个系统的真正性能。

性能测试从早开始，完成一个小模块，对小模块的接口进行性能测试，一般耗费资源很少，但可以防止问题在项目最后出现，花费很大的精力去修改。

误区2：软件性能测试要向功能测试一样，覆盖到所有功能

性能测试的主要目的是为了系统调优。不可能对所有的系统功能都进行性能测试。

在测试设计时需要结合当时的实际系统，先分析软件可能存在的瓶颈，此时可依据80/20原则分析：对系统资源的利用、数据大量传输、数据转换、用户使用频率、逻辑复杂度等进行分析，选择要执行的功能和场景，再依次制定性能测试的方案。

误区3：系统吞吐率随着并发量增加而增加

随着并发量的增加吞吐率并不是线性增长的。并发量从小逐渐增大，开始阶段吞吐率随着并发量的增加线性变化；

当并发量达到某一值时，系统处理能力趋于饱和（也可能某一硬件条件达到临界值），此时再逐渐增大并发，会有一些请求处于等待状态，所以响应时间变慢，吞吐率趋于稳定；

当并发量达到系统的最大处理能力后，再增加并发，系统处理能力会下降，吞吐率也会下降，最终可能发生宕机。

误区4：客户给出性能指标，一定要想法设法达到

根据用户提供的指标进行可行性分析，分析这些指标在理想状态下是否可以达到。

比如有这么一个要求：有一台服务器，希望能承载10000个用户每秒200kb的传输。从CPU、Disk、网卡等方面分析都是很难达到的，也是很难测试的。需要和客户商讨增加硬件配置或者通过其他途径来解决。

误区5：压力测试、负载测试、容量测试等这些不同类型的测试一个一个分开来执行

现实场景是复杂的，测试也需要尽可能的模拟负载的场景。在一个整体的系统性能测试场景中，应该包括各个类型的测试。

而需要检查某一个方面的指标或分析某个性能问题时，尽量保证场景简单、单一、容易模拟。

误区6：做性能测试主要就是性能测试工具的使用

我做不好性能测试，是因为对测试工具不熟悉；

测试工具可以自动生成我所需要的报表；依靠性能测试工具就能准确定位系统瓶颈；

测试工具在测试中只能起到辅助性作用。而测试方案、测试场景的分析、问题的定位这才是性能测试的关键。不要期望测试工具能够生成你想要的东西（报表、瓶颈分析），工具只是尽可能多的提供我们分析的依据。

误区7：在线用户数就是并发用户数

并发用户数高意味着PV（页面浏览量）大。

并发用户数*用户访问页面数=PV

误区8：提高一下硬件配置就可以提高性能了，因此性能测试不重要

随着软件规模的扩大，提高硬件配置只是解决性能问题的一个基本手段。因为如果软件自身存在性能问题，再多的资源可能也不够用。

例如：内存泄露问题，随着时间的增加，内存终究会被耗尽，最后导致系统崩溃；数据库连接等配置信息、数据库死锁是和硬件很难挂钩的；

算法逻辑问题导致程序缓慢。即使要提高配置，也要首先用性能测试的方式得出哪些硬件可能存在瓶颈。

误区9：随便找个环境下进行一下性能测试就可以了

做性能问题分析可以在类生产环境上进行，配置可以有些差别，但是，整体性性能测试、验收性性能测试要尽量在用户生产环境下进行。

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

没有什么是一蹴而就的，只有不断努力和坚持，才能成就自己的梦想。即使前路漫漫艰难险阻重重，也要怀揣着信念奋勇向前，相信自己定能收获美好的未来。

只有拥有坚定的信念和不懈的努力，才能攀登到人生的巅峰。无论遭遇多大的困难和挫折，都要勇往直前，永不放弃。相信自己，迎接未来的每一个挑战！

生命短暂而珍贵，我们要珍惜每一分每一秒。不要停滞不前，勇敢追寻自己的梦想，不断努力，直到成功为止。只有坚持奋斗，才能实现自我价值，留下属于自己的精彩人生。