目录：导读
- 前言
- 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）
前言
1、最佳并发与最大并发
1）最佳并发
正确率达到预期（如：99.9%）、平均响应时间达到预期（用户满意）的并发数（且最大吞吐量对应的并发数。如果前后两个并发数间隔较大，吞吐量值差值较小，选择较大并发数作为最佳并发）。
但根据经验值（比对历史性能数据），选取正确率达到预期、平均响应时间达到预期（用户满意）的并发数几乎就是最佳并发。
2）最大并发
正确率达到预期（如：99.9%）、平均响应时间达到容忍界限（用户可容忍）的并发数。
如果没有明确规定用户可容忍的响应时间，可进行如下判断
最佳并发：
正确率、平均响应时间达到预期的并发数（且最大吞吐量对应的并发数。如果前后两个并发数间隔较大，吞吐量值差值较小，选择较大并发数作为最佳并发）。
最大并发：
正确率满足预期的最大并发数（不考虑平均响应时间）。
性能是应用负载、吞吐量、可接受的响应时间和资源利用率之间的一种平衡。
2、可靠性&疲劳测试使用最佳并发施压
对于一个确定的被测系统来说，在某个具体的软硬件环境下，它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。
以“最佳并发用户数”为例，假如一个系统的最佳并发用户数是50，那么一旦并发量超过这个值，系统的吞吐量和响应时间必然会 “此消彼长”；
如果系统负载长期大于这个数，必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。所以我们应该保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。
当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天，来验证系统的可靠性或者说稳定性时，我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”。
3、性能测试过程
1）确定性能测试目标及指标
首先，需要确定性能测试的目标和指标，包括响应时间、吞吐量、并发用户数等方面。这些指标应该根据业务需求和用户场景进行设定，并设定相应的阈值。
2）设计测试场景
在设计测试场景时，需要考虑到被测系统的不同使用情况、用户行为、负载分布等因素。根据实际业务场景，设计合理、有效的测试场景，并准备充分、真实的测试数据。
3）配置测试环境
配置性能测试环境，包括硬件、操作系统、网络等方面，以确保测试环境的稳定和可靠性。同时设置监控和记录系统的资源占用率等数据，以便后续分析测试结果。
4）编写测试脚本
根据测试场景和目标，编写相应的测试脚本，并针对不同的测试场景设置合理的线程数、Ramp-up 时间等参数。
5）进行性能测试
执行性能测试，并根据设定的测试场景和指标收集相关数据。在测试过程中，需要根据实际情况进行调整和优化，并确保测试结果的可靠性和有效性。
6）分析测试结果
对测试数据进行分析，包括响应时间、吞吐量、错误率等方面。还需要将测试结果与预设的阈值进行比较，找出性能问题的具体原因，并提出相应的解决方案和优化建议。
7）提出优化建议
根据测试结果，提出相应的性能优化建议。这通常包括系统架构的调整、代码的优化、资源的调配等。需要注意的是，在提出优化建议时，需要考虑到业务需求和用户体验等因素，并确保其可行性和成本效益。
8）进行反复测试和调整
在提出优化建议后，根据相应的方案进行调整和优化，并在此基础上进行反复测试，以确保测试结果的有效性和可靠性。反复测试和调整过程中，需要不断地监控和记录测试数据，以便及时发现和解决问题。
总之，性能测试是一个复杂的过程，需要充分考虑被测系统的特点和实际情况，设计合理的测试场景，收集可靠的测试数据，进行系统性地分析和提出优化建议，并在此基础上进行反复测试和调整。通过科学、系统、有效的性能测试过程，可以帮助您更好地发现和解决系统中的瓶颈和性能问题。
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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）
人生最耀眼的不是站在聚光灯下的瞬间，而是黑暗中依然前行的勇气。当你觉得撑不住时，请记住：每个伟大的突破都藏在"再坚持一天"的决定里。你的脚步，正在创造属于自己的传奇！
别被暂时的风雨模糊了视线！那些让你流泪的磨练，正在雕刻更璀璨的未来。当别人选择放弃时，你的坚持就是胜利的宣言。向前奔跑吧，整个世界都在等待你的光芒绽放！
