性能测试环境与功能测试环境的区别

那么性能测试环境与功能测试环境有所不同，对于一些企业为了节约资源，进行功能测试的测试环境，一台服务器可以运行多个系统，通过技术手段可以使系统之间是不会相互影响的（以前公司就是一台服务器上跑多个tomcat）。
性能测试是要对整个系统运行的软件硬件环境进行测试的，如果某环境下运行多个系统，就很难判断其中的某个环境对资源的占用情况。



保证测试环境与生产环境的一致性 

1、硬件环境，包括服务器环境、与网络环境

如服务器的型号以及是否和其它应用程序共享此服务器，是否在集群环境下，是否通过BIGIP进行负载均衡，客户使用的硬件配置情况，使用的交换机型号，网络传输速率。

2、软件环境


版本一致性


包括包括操作系统、数据库、中间件的版本，被测系统的版本。


配置一致性


系统（操作系统/数据库/中间件/被测试系统）参数的配置一致，这些系统参数的配置有可能对系统造成巨大的影响。所以，除了保证测试环境与真实环境所使用的软件版本一致，也要关注其参数的配置是否一致。

3、使用场景的一致性


基础数据的一致性


包括预测的业务数据量，以及数据类型的分配。很简单的一个列子，一个系统的数据库只有10条数据和一条数据库里几千万条数据，我们在对其进行性能测试时，得到的性能指标可能会有非常大的差别。

为了保证每次测试环境的更加一致性，磁盘的使用情况以及磁盘的碎片情况也会或多或少的影响的性能。


使用模式的一致性


尽量模拟真实场景下用户的使用情况，其实，我们在做性能测试前期的需求分析，其主要目的也就是为了更真实的模拟用户的使用情况。



实施策略

上面讲测试环境与生产环境保持一致所需要注意的内容。在实际的测试中，处于成本考虑，在很多情况下，我们很难申请到足够的且一致的资源，所以，很难搭建出与生产环境完全一致的一个测试环境。

我们一般通过两种策略来搭建性能测试环境（预估方式均有误差）

1、通过建模的方式实现低端硬件对高端硬件的模拟

通过配置测试来计算不同配置下的硬件性能和系统处理能力的关系，从而推导出满足系统性能的真实配置情况，这种模拟需要精确的建模，模型的采样点越多，那么得到的结果越精确，从而将在低端配置下的性能指标通过该模型转化为高端配置下的最终预计性能指标。

例如：搭建一个低端环境，首先需要对这个环境的CPU和内存进行单独的性能基准测试，同过在不同的配置的性能测试，得到一个基准信息列表，当然，在进行这个性能测试的过程中，我们要确定硬件是系统的瓶颈。如果只用一个CUP，在性能测试过程中，其使用率很低，但得到的性能数据都非常底，这起码说明CUP不是系统的瓶颈，这种情况下就无法得到想要的基准值。



如上图，在一颗CPU情况下，运行100个用户且CUP使用率接近饱和（100%）。在增加至两颗CUP的情况下，可以运行190个用户且UPU使用率接近饱和（100%），以此做记录，那么我们就可以推算出运行800个用户需要多少颗CUP。
如果你在实际应用中使用的CUP型号及其频率并非完全一样，这个时候可以使用EVEREST工具计算每种CUP的得分，对其性能进行评估。
内存也可以使用此方法进行测试推导，这里需要我们多进行试验，对硬件的性能以及对整个项目的结构都要做深入的了解，以便尽量减少误差。

2、通过集群的方式计算

对于较大的系统来说，单台服务器的处理能力是有限的，通常都会采用集群的方式来进行负载均衡，完成对海量请求的处理。虽然无法获得整体集群的测试环境，但是可以对集群上的一个节点进行性能测试，得出该节点的处理能力，再计算每增加一个节点的性能损失，同样也可以能过建模的方式得到大型负载均衡情况下的预计性能指标。

例如:首先在单台服务器上获得具体的性能指标，每台服务器能够承受500用户并发，平均TPS为60，响应时间为2秒，接着，添加负载均衡策略，再次测试负载策略下的数据损耗。得出数据后添加1台负载均衡服务器，测试在两台服务器下每台服务器的性能指标，以此类推


随着负载均衡服务器的添加，平均每台服务器的处理能力会逐渐稳定，从而了解在什么情况下需要多少台负载均衡服务器    

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