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、客户端常用指标
1）计算最大线程数
查询功能，需要系统能够在5分钟内能完成5000笔查询业务，同时用户响应时间不超过3s,该用多少线程数施压？
公式：最大线程数=（单次响应时间 * 业务量）/总的业务时间
比如：（3*5000)/5*60=50
2）相对并发&绝对并发
相对并发：指在一个时间段内发生的事情。
在jmeter的测试计划中添加线程组，设置线程属性，2s之内启动10个线程，其对应的相对并发为5（线程数/启动时间）
绝对并发：指在同一个时刻发生的事情。
jmeter可以使用同步定时器实现绝对并发，也就是同一时刻达到了某一集合点才发出请求
绝对并发的优点：对服务器来说，会产生一种瞬间高并发。
绝对并发的缺点：对服务器来说，平均压力会减低。
根据业务来选择，如果业务场景是瞬间高并发类型的，比如抢购，秒杀等，需要加集合点。或者是多场景测试，你需要确保数据流上下游关系，控流的时候可以考虑。其他场景都不需要加，加了集合点后，就不适用tps来衡量系统性能。
3）吞吐量
单位时间内出来的客户请求书，直接体系系统的承载能力。
性能测试领域的吞吐量通常会结合上时间维度进行统计。
如果吞吐量的“量”以“事务”为统计单位的话，结合时间维度，就可以换算成TPS
4）TPS&QPS
TPS 每秒事务数（Transactions per second）具体的事务的定义，都是人为的，可以一个接口、多个接口、一个业务流程等。
如果每秒能够完成N次这3个过程，TPS就是N;如果多个接口定义为一个事务，那么这多个请求完成一次，算做一个TPS.
QPS 每秒查询数（Queries per second）是一台服务器每秒能够响应的查询次数（数据库中的每秒执行查询sql的次数）。
QPS代表的场景不够全面，仅仅适用于只执行单次查询的接口，不建议用QPS来作为系统性能指标。
TPS&QPS的关系
如果是对一个查询接口（单场景）压测，且这个接口内部不会再去请求其他接口，那么tps=qps,否则tps≠qps.
如果是容量场景，假设n个接口都是查询接口，且这个接口内部不会再去请求其他接口，qps=n*tps.
如何评估TPS
根据已有接口评估：
如果是一个老接口–上一次大促峰值的3-5倍为目标TPS
如果是一个新接口–可以参考相同业务场景的其他接口目标制定
根据业务量评估
案例：预期20万注册用户，其中每天客跃用户峰值预计占10%，首页存在游客访问则增加一倍;法跃用户平均每人每天访问接口4次;访问时间段大多数在20：00-21:00
通过二八原则，80%的业务在20%的时间产生
峰值TPS=业务量80%/业务时段（秒）20%
20000010%2480% /606020%=178
不同行业参考标准：
金融：1000TPS—50000TPS
保险：100TPS----100000TPS
制造：10TPS-----5000TPS
互联网电子商务：10000TPS----1000000TPS
互联网中型网站：1000TPS—50000TPS
互联网小型网站：500TPS–10000TPS
5）响应时间
用户提交一个请求，系统从开始呈现到将所有信息都呈现到客户端所需要的时间
不同行业参考标准：
互联网：500毫秒以下，如淘宝业务10毫秒左右
金融：1秒以下为佳，复杂业务3秒以下
保险：3秒以下为佳
制造业：5秒以下为佳
6）错误率
错误率 简称FR，指系统在负载情况下，失败交易的概率，错误率=（失败交易数/交易总数）*100%
参考标准：一般成功率不低于99.4%
7）并发用户数
并发用户数指在同一时刻内，登录系统并进行业务操作的用户数量
2、服务器端常用指标
1）CPU
CPU又称中央处理器，是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（core）和控制中心（Control Unit）。主要功能时解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
行业参考标准：
CPU指标主要指的是CPU利用率，包括用户态（user），系统态（sys）,等待态（wait），空闲态（idle）
CPU利用率 <=75%
CPU sys% <=30%
CPU wait% <=5%
2）磁盘吞吐量
磁盘吞吐量简称Disk Throughput，是指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量
行业参考标准：
磁盘指标有每秒读写多少兆，磁盘繁忙率，磁盘队列数，平均服务时间，平均等待时间，空间利用率。其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的重要依据，磁盘繁忙率要低于70%
3）内存
内存是与CPU进行沟通的桥梁，计算机所有程序的运行都是在内存中进行的，内存的性能对系统影响非常大。
行业参考标准：
为了最大利用内存，在内存中存放了缓存，因此内存利用率100%并不代表内存有瓶颈，衡量系统内存是否有瓶颈主要靠SWAP（与虚拟内存交换）交换空间利用率，一般低于70%，太多的交换将引起系统性能低下。
4）网络吞吐量
Network Throughput，是指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量。单位：Byte/s. 网络吞吐量指标用于衡量系统对于网络设备或链路传输能力的需求。当网络吞吐量指标接近网络设备或链路
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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！
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