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近年来，随着各行各业客活量的不断发展，软件运行故障多表现为性能问题。因此，软件性能越来越受到测试人员关注，而性能测试是发现和识别系统瓶颈的重要环节。

但在实际性能测试过程中，测试人员经常遇到交易并发分散、无法确定交易数量的问题。本文主要针对上述问题，介绍测试策略制定方法，以满足不同交易类型的指标测算。

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确定性能测试指标

在性能测试执行前需要对性能需求进行分析，明确测试指标。通常从以下几个维度进行分析：

各性能指标如下，在性能测试过程中，如发现测试结果有下述任一指标不满足目标时，需分析查找原因，确定问题并分析调优。

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制定性能测试策略

针对系统性能测试指标，可根据交易量和交易用户是否确定来制定相应的性能测试策略，主要介绍以下两种方法。

1、交易量及交易用户数确定

前提：指所测交易有以往的交易数据，可从系统日志统计中查到相关交易的业务量数据，确定所测交易的日均、日峰交易量以及交易用户数。

方法1：按并发用户数量设计测试策略

以银行智能自助设备业务处理系统为例：一笔客户业务交易共产生10个待审核任务需提交后台业务处理审核中心，这10个任务需要2个不同级别的柜员进行审核，其中二级柜员需要处理6笔，三级柜员需要处理4笔，以某省客户交易日均5万笔为业务量基准，二级柜员日均需完成30万笔审核业务量，三级柜员需完成20万笔审核业务量。

测试策略制定过程如下：

确定TPS。审核日均交易时间为6小时，即21600秒，则二级柜员日均TPS为13.89笔/秒，同理三级柜员为9.26笔/秒。

确定并发数。根据业务量统计，二级柜员完成一笔审核任务平均耗时20秒，三级柜员单笔任务平均耗时10秒。

如果要完成日审核任务，则需配备二级柜员=300000/(21600/20)=278人，三级柜员需配备=200000/(21600/10)=93人。在发起性能交易时，可按照不同级别柜员添加不同交易，各交易设置不同的间隔时间（Pacing），保证不同级别柜员交易时间分别为20秒，10秒。由于性能测试资源与实际生产资源有差异性，测试时的并发用户数按278：93的比例发起即可。

此策略有一个弊端，由于交易间隔时间不一致，可能会使时间点上服务器承受的并发压力比和设置的并发比不相同，可能会造成间隔时间小的交易处理能力已达上限，但其他交易还能继续增加并发的情况，未能测试到系统的最大处理能力。如果改变用户并发比例，那对并发用户比例的计算也就没意义，此策略不能延续。

方法2：以系统处理能力设计测试策略

此策略偏向于服务器端的表现，根据TPS测试系统性能是否满足处理要求。

比如上述业务，一笔客户业务交易共产生10个待审核任务，二级柜员需要处理6笔，三级柜员需要处理4笔，从服务器端看同时处理完10笔任务才能完成一笔客户业务要求，所以并发可以控制在6：4比例压测服务端。假设所有交易响应时间都在1秒以下，则交易间隔时间可设置为1秒，控制交易发起服务器的并发性。

2、交易量和交易用户不确定

前提：对于新开发的交易，不能确定日均和日峰交易量，交易规律也不明确，交易用户数有一个预估值，但不确定。

方法1：按交易优先级设计测试策略

对于没有明确交易量和交易人数的场景，可按交易优先级大致分配交易并发比例。优先级高的设置并发相对较大，优先级低的交易并发相对较小。

将所有交易设置好间隔时间并且保证交易并发比例正确，在场景中可按此比例逐渐提高并发人数，监控服务器资源。

方法2：按系统处理能力设计测试策略

对于没有明确交易量，没有明确交易优先级的交易，可以仅测试当前环境下系统的最大处理能力，按比例梯度增加用户并发数量，查看并发用户增加的TPS递增情况。

以上是几种常用的性能测试策略制定方法，实际制定测试策略时，需根据交易类型、应用需求具体分析。