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测试目标
- 验证系统在预期用户并发量下的响应时间是否达标
- 评估系统在峰值负载下的稳定性
- 识别系统性能瓶颈(CPU、内存、数据库、网络等)
- 为系统优化提供数据支持
- 吞吐量不低于多少,响应时间不高于多少
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测试范围测试环境
列出本次性能测试覆盖的功能模块和接口,例如:
- 登录接口(
/api/login
) - 查询订单接口(
/api/orders
) - 支付接口(
/api/payment
) - 混合业务场景(登录→查询→支付)
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测试环境
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被测系统环境
环境 | 配置 |
服务器 | CPU: 2核, 内存:4096Mi, OS:Debian GNU/Linux 11 (bullseye) |
数据库 | MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD |
中间件 | Nginx, Redis, Tomcat |
网络 | 内网千兆带宽 |
jdk | 1.8.0_342 |
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测试工具环境
工具 | 版本 | 用途 |
JMeter | 5.6.3 | 模拟并发请求 |
Grafana + Prometheus | - | 监控服务器资源 |
PerfMon | 2.1 | 监控服务器CPU/内存 |
BlazeMeter / Jenkins | - | 分布式测试/CI集成 |
3.3 测试环境
环境 | 配置 |
服务器 | CPU: 8核, 内存: 16GB, OS: CentOS 7 |
数据库 | MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD |
中间件 | Nginx, Redis, Tomcat |
网络 | 内网千兆带宽 |
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测试策略
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测试类型
测试类型 | 目标 | 执行方式 |
基准测试 | 单用户请求,验证基础性能 | 1个线程,运行5分钟 |
负载测试 | 逐步增加并发,观察性能变化 | 50 → 100 → 200用户 |
压力测试 | 超出系统负载,观察崩溃点 | 500+用户 |
稳定性测试 | 长时间运行,检测内存泄漏 | 200用户,持续2小时 |
并发测试 | 瞬时高并发,模拟秒杀场景 | 1000用户,1秒内启动 |
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测试数据
- 用户数据:1000个测试账号(CSV参数化)
- 订单数据:模拟10000条订单记录
- 动态数据:使用JMeter的
__Random()
函数生成随机数据
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测试场景设计
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单接口测试
接口 | 并发用户数 | 持续时间 | 预期响应时间 |
/api/login | 50 → 200 | 10分钟 | < 500ms |
/api/orders | 100 → 300 | 15分钟 | < 800ms |
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混合业务场景
场景 | 步骤 | 并发用户数 | 循环次数 |
用户下单流程 | 注册 → 登录 → 写简历 → 保存 | 100 | 无限循环 |
浏览岗位 | 注册→登录 → 浏览岗位 | 1000 | 1次 |
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监控指标
监控项 | 工具 | 目标阈值 |
响应时间 | JMeter聚合报告 | < 1s (90%请求) |
TPS(吞吐量) | JMeter | ≥ 200 TPS |
错误率 | JMeter | < 0.5% |
CPU使用率 | PerfMon | < 80% |
内存使用率 | Prometheus | < 85% |
数据库QPS | MySQL监控 | < 5000 QPS |
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测试执行计划
阶段 | 任务 | 负责人 | 预计时间 |
环境准备 | 搭建测试环境,部署监控 | DevOps | 1天 |
脚本开发 | JMeter脚本编写与调试 | 测试工程师 | 2天 |
测试执行 | 执行基准、负载、压力测试 | 测试团队 | 3天 |
问题修复 | 开发优化性能问题 | 开发团队 | 2天 |
回归测试 | 验证优化效果 | 测试团队 | 1天 |
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风险与应对措施
风险 | 影响 | 应对方案 |
测试环境与生产环境不一致 | 测试结果不准确 | 尽量模拟生产环境配置 |
测试数据不足 | 无法模拟真实负载 | 使用JMeter的随机数据生成 |
服务器资源不足 | 无法模拟高并发 | 使用JMeter分布式测试 |
性能瓶颈难以定位 | 优化困难 | 结合APM工具(如SkyWalking)分析 |
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交付物
- JMeter测试脚本(
.jmx
文件) - 测试结果数据(
.jtl
或CSV文件) - 性能测试报告(包含分析图表)
- 监控日志(Grafana截图、服务器日志)
附录
- JMeter测试计划结构图(测试脚本
.jmx
文件的层级组织结构可视) - 服务器监控配置说明
- 测试数据生成脚本