`
Goldice
  • 浏览: 107417 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论
阅读更多

 

Ⅰ概念

 

from 《持续交付》

非功能需求(NFR)测试:关于容量、吞吐量、性能等的测试

代表着软件项目的交付风险

 

性能——处理单一事务所花时间的一种度量,既可以单独衡量,也可以在一定的负载下衡量。

吞吐量——系统在一定时间内处理事务的数量,通常它受限于系统中的某个瓶颈。

容量——当每个单独请求的响应时间维持在可接受的范围内时,该系统所能承受的最大吞吐量

 

Ⅱ管理

 

在项目开始就识别出哪些是重要的非功能需求,这一点至关重要。

 

管理非功能需求:

1.  创建一些具体任务来管理非功能需求

2. 如有必要,向其他功能需求加入非功能需求的验收条件

分析非功能需求时,提供适当的细节是至关重要的:“两秒内作出反应”——>1. 所有情况下都需要 2. 某数据中心出现问题时,依然需要 3. 边缘应用也需要,还是只针对常用应用 4. 两秒是指两秒内结束交互,还是指能得到某种反馈即可 5. 某个地方出现问题,需要在两秒内返回错误信息给用户,还是只针对成功交互 6. 较大压力下是否也需要 7. 峰值下也需要,还是平均响应时间

 

容量测试的关键在于,它要告诉我们是否存在问题,以便我们可以修复它。不要妄自猜测,而要先进行度量。

 

Ⅲ分类

 

相对度量:

1.扩展性测试      随着服务器数、服务或线程的增加,单个请求的RT和并发用户数的支持如何变化

2. 持久性测试      长时间运行程序,是否会有性能上的变化,这类测试能捕获内存泄露或稳定性问题

绝对度量:

3. 吞吐量测试      系统每秒能处理多少事务

4. 负载测试 当系统负载增加到类似生产环境大小或超过它时,系统的容量如何?

 

Ⅳ实践

 

容量测试的一个重要方面是能够为给定的应用程序模拟真实的使用场景。

另外一种方法是找出系统中具体操作的技术基准。

 

基准式容量测试(benchmark-style) ——> 整个视图的一部分

需要测试断言来判断系统能够满足业务需求 ——>

基于场景的测试,根据业务上对真实环境中的预测值进行评估

基于场景的测试能够与包含其他交互操作的容量测试同时进行。可以将容量测试组成多个大范围的测试套件,并行执行。

 

定义容量测试的成功与失败条件:

能够产生度量数据,产生成功或失败报告,提供一些系统中所发生的信息,趋势图。

 

容量测试环境:

1. 尽可能与生产环境相似

2. 缩放范围进行测试 找出两个环境的对比基准;对于集群应用,仅复制一小部分的服务器

 

自动化容量测试套件

容量测试的目标:

1. 测试具体的现实场景

2. 预先设定成功的门槛

3. 尽可能让测试运行时间短一些

4. 在变更面前要更强壮一些

5. 组合成大规模的复杂场景

6. 可重复,既能串行,又能并行

 

既满足上述目标,又不过分设计:

使用已有的验收测试——>缺少承受较大负载的扩展能力,度量成功的规范

 

1. 创建比较现实的类生产环境的负载

2. 选择并实现那些具有实际代表性且现实生产中非正常负载状态的场景

è系统的可扩展性测试,Nygard说:“识别出系统中代价最高的事务,然后在系统中把它变成两到三倍的数量”

1
0
分享到:
评论

相关推荐

    pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

    pandas whl安装包,对应各个python版本和系统(具体看资源名字),找准自己对应的下载即可! 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包,进入终端,直接pip install pandas-xxx.whl即可,非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时,各种安装不成功的问题。

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.002)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于ssm框架+mysql+jsp实现的监考安排与查询系统

    有学生和教师两种角色 登录和注册模块 考场信息模块 考试信息模块 点我收藏 功能 监考安排模块 考场类型模块 系统公告模块 个人中心模块: 1、修改个人信息,可以上传图片 2、我的收藏列表 账号管理模块 服务模块 eclipse或者idea 均可以运行 jdk1.8 apache-maven-3.6 mysql5.7及以上 tomcat 8.0及以上版本

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.001)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于MATLAB车牌识别代码实现代码【含界面GUI】.zip

    matlab

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于Web的毕业设计选题系统的设计与实现(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

    随着高等教育的普及和毕业设计的日益重要,为了方便教师、学生和管理员进行毕业设计的选题和管理,我们开发了这款基于Web的毕业设计选题系统。 该系统主要包括教师管理、院系管理、学生管理等多个模块。在教师管理模块中,管理员可以新增、删除教师信息,并查看教师的详细资料,方便进行教师资源的分配和管理。院系管理模块则允许管理员对各个院系的信息进行管理和维护,确保信息的准确性和完整性。 学生管理模块是系统的核心之一,它提供了学生选题、任务书管理、开题报告管理、开题成绩管理等功能。学生可以在此模块中进行毕业设计的选题,并上传任务书和开题报告,管理员和教师则可以对学生的报告进行审阅和评分。 此外,系统还具备课题分类管理和课题信息管理功能,方便对毕业设计课题进行分类和归档,提高管理效率。在线留言功能则为学生、教师和管理员提供了一个交流互动的平台,可以就毕业设计相关问题进行讨论和解答。 整个系统设计简洁明了,操作便捷,大大提高了毕业设计的选题和管理效率,为高等教育的发展做出了积极贡献。

    机器学习(预测模型):2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据

    这个数据集来自世界卫生组织(WHO),包含了2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据。它提供了一个全面的视角,用于分析影响全球人口预期寿命的多种因素。数据集涵盖了从婴儿死亡率、GDP、BMI到免疫接种覆盖率等多个维度,为研究者提供了丰富的信息来探索和预测预期寿命。 该数据集的特点在于其跨国家的比较性,使得研究者能够识别出不同国家之间预期寿命的差异,并分析这些差异背后的原因。数据集包含22个特征列和2938行数据,涉及的变量被分为几个大类:免疫相关因素、死亡因素、经济因素和社会因素。这些数据不仅有助于了解全球健康趋势,还可以辅助制定公共卫生政策和社会福利计划。 数据集的处理包括对缺失值的处理、数据类型转换以及去重等步骤,以确保数据的准确性和可靠性。研究者可以使用这个数据集来探索如教育、健康习惯、生活方式等因素如何影响人们的寿命,以及不同国家的经济发展水平如何与预期寿命相关联。此外,数据集还可以用于预测模型的构建,通过回归分析等统计方法来预测预期寿命。 总的来说,这个数据集是研究全球健康和预期寿命变化的宝贵资源,它不仅提供了历史数据,还为未来的研究和政策制

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文.zip

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    机器学习(预测模型):自行车共享使用情况的数据集

    Capital Bikeshare 数据集是一个包含从2020年5月到2024年8月的自行车共享使用情况的数据集。这个数据集记录了华盛顿特区Capital Bikeshare项目中自行车的租赁模式,包括了骑行的持续时间、开始和结束日期时间、起始和结束站点、使用的自行车编号、用户类型(注册会员或临时用户)等信息。这些数据可以帮助分析和预测自行车共享系统的需求模式,以及了解用户行为和偏好。 数据集的特点包括: 时间范围:覆盖了四年多的时间,提供了长期的数据观察。 细节丰富:包含了每次骑行的详细信息,如日期、时间、天气条件、季节等,有助于深入分析。 用户分类:数据中区分了注册用户和临时用户,可以分析不同用户群体的使用习惯。 天气和季节因素:包含了天气情况和季节信息,可以研究这些因素对骑行需求的影响。 通过分析这个数据集,可以得出关于自行车共享使用模式的多种见解,比如一天中不同时间段的使用高峰、不同天气条件下的使用差异、季节性变化对骑行需求的影响等。这些信息对于城市规划者、交通管理者以及自行车共享服务提供商来说都是非常宝贵的,可以帮助他们优化服务、提高效率和满足用户需求。同时,这个数据集也

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics