软件性能测试岗位常见面试题

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1、软件性能测试岗位常见面试题1、较为完整的性能测试的流程—个完整的性能测试流程2、性能测试的基础理论、常见术语性能测试常见术语浅析3.性能测试模型、类型常见的性能测试类型、性能测试模型4、HTTP、TCP协议相关知识HTTP协议入门系列5、连接池、线程相关知识连接池和线程二工具篇1、Jmeter①、Jmeter的工作原理是什么？②、常用的元件、插件有哪些？各自的作用是什么？③、几个典型的场景，如何基于jmete「设计测试脚本？比如：参数化、关联、控制TPS、接口加密验签、阶梯式加压、集合点、检查点等；④、是否会二次开发?如果会，怎

2、么二次开发的（介绍大概过程和原因）？2、Loadrunner3、其他开源/商业性能测试工具比如：Ngrinder、Locust、Wrk、Artillery等;4、前端、服务器、数据库性能监测工具三.系统架构篇1、服务集群2、负载均衡负载均衡原理、实现方式3、容量规划4、缓存应用缓存原理、缓存优点、缓存命中、缓存穿透、多层缓存4、分布式框架分布式的特点、面临的挑战：CAP理论（数据一致性、服务可用性、分区容错性）5、全链路压测四.服务器&中间件篇1、JVMJVM原理、启动参数配置、堆栈原理、垃圾回收原理、00M原因和表现2、Tom

3、cat使用方法、启动参数配3XNginx配置、使用方法4、Dubbo服务注册、消息队列5、RabbitMQ/Kafka本身的特点、生产者、消费者如何管理三.数据库篇1、锁2、索引3、读写分离4、分库分表四.方案篇1、设计性能测试方案需要考虑哪些问题？时间成本、人力成本、环境&脚本可复用性、实现难度2、针对某些情况，你会如何设计、优化方案？五.案例篇1、如何测试MQ?2、压测中TPS±不去的原因分析？3、测试环境和生产环境服务器配比如何选择?服务器配置版本保持一致，容量测试后等量代换、考虑边际递减效应、容灾方案4、发现瓶颈，如何分

4、析？自上而下，从局部到整体，瓶颈分析粒度5、如何准备测试数据？如何防止数据污染？生产数据备份、数据隔离、测试数据落入影子库、挡板、mock6、性能优化的常见方法三.常见问题1.如何理解性能指标？在性能测试中,涉及的性能指标有很多,强行记忆理解可能是一件很吃力的事情。对性能指标进行分层划分，这样有助于记忆和理解。在体育运动中,我们都知道提倡”更高、更快、更强””其实对于系统的性能,我们也可以这么理解,大概分层如下：分层说明更局资源:CPU%、Memery%xI/O更快速度：TPS、RT/ART更强容量、PV、Hit2、层层分析性能

5、瓶颈软件应用是一个很复杂的东西，影响性能表现的因素更多，直接影响OR间接影响，在分析过程中都是需要注意的。下面是一些比较常用的分析方法：①、分层梳理梳理层次举例说明业务梳理业务配比、依赖关系角度数据梳理真实数据统计准确性、测试数据失效过期、数据污染架构梳理缓存、集群、负载均衡、分布式、微服务、异步通信、网关参数梳理最大连接数、最大线程数、JVM内存分配、timeout异常/失败重试次数场景梳理异常场景、容量场景、基准场景、并发场景、稳定性场景、多节点场景、容灾恢复场景②.模块梳理组成模块举例说明负载机高并发下，负载机可能成为限制

6、性能提升的瓶颈网络高吞吐量下，网络带宽的不足会成为性能提升的瓶颈中间件缓存策略、代理分发策略、服务通信策略服务器CPU.Memory数据库索引、锁、分库分表、视图、实例等操作系统文件I/O、buffer,cached等3.性能测试的方法论①、性能测试场景一定要基于真实环境来模拟；②、性能测试场景一定要基于具体清晰的指标来构建；③、场景建模是分析的结果，性能需求分析是场景建模的前提；④、开展性能测试之前，要设定统一的目标、分析方法、条理分明的流程以及高度的团队协作和任务分配；⑤、性能测试,执行监控分析是核心；3.什么时候需要关联①

7、、服务端value动态返回；②、数据在后续执行中需要引用；③、业务场景有前后依赖关系；4.如何理解ThinkTime?①、要不要添加ThinkTime?②、什么时候用到ThinkTime?③、用ThinkTime会有什么效果？④、ThinkTime是否匹配真实业务场景？⑤、ThinkTime是否会影响到服务器资源？5.你真的了解测试目的么？①、在什么环境/条件下执行测试？（硬件配置、软件版本/参数、测试环境）②、被测试的系统业务场景是什么?是否要剔除不必要的业务?③、如果保证数据的真实性、有效性?如何避免数据污染带来的影响？④、

8、测试策略真的符合预期的目的么？⑤、系统的性能表现真的符合实际的生产场景么？如何量化?