峰值测试是一种让系统为活动突然激增做好准备的方法，例如可能导致系统崩溃的瞬时大量网络流量。
它允许您发现系统的行为。 这包括它是否会崩溃、变慢以及恢复正常所需的时间。 公司正在将峰值测试纳入其应用程序测试例程中，以枚举生产环境中的薄弱环节。
通过积累结果，开发人员可以深入了解应用程序失败的位置和时间以及优化性能所需的工具。
作为软件开发生命周期 (SDLC) 的一部分，尖峰测试筛选出重要的软件组件，例如速度、可靠性和可扩展性。 这篇文章是关于尖峰测试、为什么需要它、它如何工作以及它的好处。 您还将发现一些可以无缝开始尖峰测试的工具。
目录
什么是尖峰测试？
峰值测试是性能测试方法之一，需要用负载激增来轰炸应用程序或网站。 例如，您可以将请求数量增加到压力级别，然后减少请求数量，并持续测试以评估系统的性能。
与向系统施加均匀负载的负载测试不同，峰值测试是灵活的。 您可以在一分钟内收到一千个请求，下一分钟又收到双倍的请求，依此类推。 然而，峰值测试仅在测试环境中进行，保持主应用程序运行且不受影响。
由于现实世界的应用程序无法以稳定的速度获取流量，因此尖峰测试可以解决瓶颈、可扩展性问题以及系统如何恢复。 在业务设置中，峰值测试允许您为大型闪购、公共设置的高调注册、营销活动等有影响力的合作以及处理限量版产品等活动做好准备。
它声称您的系统可以无缝处理流量激增，对于运行销售和注册等高流量流程的公司特别有帮助。 这是一种在增强系统可靠性的同时保持积极的用户体验的方法。
尖峰测试具有多种优势，包括确定用户意外尖峰的影响、发现应用程序可以处理超过其指定负载的极端情况，以及允许开发人员消除用户负载超过最大水平时的软件损坏。
峰值测试与其他性能测试
在性能测试中，峰值是负载、压力和耐力测试等其他评估的子集和兄弟。 对于负载测试，系统的性能是在预先指定的负载下进行评估的。
要通过负载测试检查线性可扩展性，应用程序的性能应该随着用户的增加而表现出零方差。 通过检查浏览器表单提交时的服务器响应来评估可扩展性； 精确定位性能随时间的变化，测试高负载下失败的功能，并识别 Web 应用程序功能的网络延迟问题。
或者考虑压力测试，它使用高负载来确定应用程序响应，显示失败的 Web 应用程序功能，跟踪以不同方式运行的表单和链接，并观察应用程序在系统崩溃或组件故障后如何运行。
因此，压力测试评估系统对接近断点条件的响应。 通过浸泡测试（或耐久性测试），您可以观察系统随时间的性能。 浸泡测试将查找内存利用率等参数，以揭示内存泄漏和其他性能问题。
尖峰测试的工作原理
尖峰测试过程可以概括为三个重要步骤。 首先是负载模拟，其中用户活动的激增是通过活动或请求数量的增加来实现的。 接下来是数据收集，并收集响应时间、负载资源利用率和错误率等性能指标。 最后，进行分析以揭示系统应对负载增加的能力。
由于该过程是程序性的，因此需要完成所有步骤以实现质量测试过程。 首先根据您的特定业务需求设置测试环境。 它还确保在执行峰值测试时没有人参与实时环境。
接下来，确定极限负载——应用程序中同时支持的最大用户数。 突然将负载增加至峰值。 这可以使用网络性能工具来完成。 在峰值点施加最大负载，筛选系统性能，监控它是否崩溃或幸存。
继续前进，迅速将负载减少到零或最小。 分析系统在零负载时的行为，观察它是否崩溃（或不崩溃）。 作为最后一步，您需要分析性能图。
通过瞬时增加和减少系统负载，形成尖峰。 现在对峰值进行分析以跟踪指标，包括故障、所用时间和虚拟用户。 通过执行这些步骤，测试工程师可以检测应用程序的错误并将其报告给开发人员，然后由开发人员解决问题。
尖峰测试的类型
尖峰测试将采取不同的形式。 这是一个概述。
大多数性能测试工具都可用于尖峰测试。 不过，让我们回顾一下最常见的。 它们因其任务的特殊性而受到青睐，但我没有按任何顺序对它们进行排名。
#1. 火焰计
火焰计 是一个包容性的持续测试平台，适用于各种场景，例如尖峰测试、API监控、功能测试、模拟服务和数据。
BlazeMeter 可以直接从 IDE 为您提供大规模测试，以进行负载和性能测试。 因此，它已在全球范围内用于准备体育流媒体应用程序，以处理全球数百万人的需求。
关于 API 监控，BlazeMeter 可以在几分钟内创建并执行测试，而不会影响质量。 它还会在 API 流量对最终用户产生重大影响之前通知您。
Blaze 的最新功能之一是利用人工智能，从而加速测试。 你可以 请求演示 开始使用 AI 数据驱动分析器等新功能，它允许您可靠地识别硬编码数据并从预定义列表自动生成数据；AI 驱动的测试数据创建，可让您通过将文本转换为测试数据来简化测试数据的生成功能和混沌测试，您可以通过使用人工智能驱动的测试数据来挑战系统并查明漏洞，从而增强系统的弹性。
#2. 阿帕奇JMeter
阿帕奇JMeter 是一款开源自动化测试软件。 它最初旨在测试功能行为并量化 Web 应用程序的性能。 该框架可用于测试静态和动态应用程序。
您可以模拟繁重的服务器负载（和组）并在不同负载下测试对象/网络。 虽然它看起来像一个浏览器，但它不是一个。 这意味着它不执行浏览器任务，例如渲染 HTML 或执行 JavaScript。 如果您想扩展其功能以呈现 HTML 输出，您可以使用 JSR223后处理器 或 JSSR Sampler 来执行要在请求后运行的自定义 JavaScript 代码。
JMeter 具有多种功能，包括测试多个应用程序、服务器和协议类型（如 Web – HTTP、SOAP/REST 服务、数据库、电子邮件和 Java 对象）的负载和性能。 它具有高度可扩展性，并且可以很好地与所有 Java 兼容操作系统的命令行配合使用。
我在 JMeter 中发现的一项超能力是，它可以通过从流行格式（如 JSON、XML、HTML 和其他文本格式）中提取数据来轻松关联。 这是一个 快速开始使用 Apache JMeter。
＃3。 刺槐
刺槐 是一个开源负载测试工具。 它是可扩展的和可编写脚本的。 与其他限制用户界面 (UI)、特定领域语言或臃肿 XML 的工具不同，Locust 使用纯代码； 您使用常规的 Python 编程结构。
通过在其 greenlet（轻量级进程/协程）内运行每个用户，Locust 允许您编写类似于编写块代码的测试，而不是使用回调或其他机制。
此外，Locust 是基于事件的（采用 格文特）并允许单个进程处理数千个并发用户。 因此，这使得跨多台机器运行负载测试变得很容易。
其基于 Web 的 UI 可供选择使用，从而简化了其在 CI/CD 管道中的使用。 您可以使用它来显示实施负载变化的测试进度。 虽然 Locust 本身可以与网站和服务配合使用，但它可以在任何协议上使用。 你只需要 写一个客户端 针对您的特定用例或 探索社区创建的一些内容。
尖峰测试的好处
峰值测试有多种好处。 通过主动识别问题，您可以在所有性能障碍演变成关键问题之前解决它们。 考虑到软件可靠性等方面，尖峰测试可确保您的系统在不可预测的事件中保持稳定。
从用户体验的角度来看，峰值测试可以避免停机以及相关的财务和声誉成本。 用户希望您的网站和应用程序在流量高峰期间能够正常运行，无论是开展营销活动还是推出黑色星期五销售。
峰值测试可评估您的软件强度，为实际用例做好准备并防止其崩溃。 软件的可持续性可以通过尖峰测试来实现。
成功的尖峰测试将揭示不针对标准测试程序的最坏情况。 峰值测试通过解决所有性能问题并将其调整为具有无缝体验的优质产品来调节软件性能。
尖峰测试的局限性
值得一提的是尖峰测试的缺点。 在独特的（测试）环境中运行尖峰测试需要设置特殊的测试条件，这使得该过程的成本更高一些。 这是资源的复杂性和密集性的结果。 处理复杂的程序需要专业知识，在本例中需要软件测试工程师。
运行测试时，您的应用程序可能会变慢、恶化或完全停止。 与其他性能测试不同，尖峰方法非常耗时。 同样，模拟准确的现实世界峰值可能具有挑战性。
尖峰测试的最佳实践
正如您所看到的，尖峰测试是测试性能、增强 Web 应用程序在重负载条件下的弹性和可靠性时的关键因素。 它使用突然的、意外的流量峰值，帮助开发人员识别和缓解性能问题，确保积极的用户体验和系统稳定性。
如果您的组织需要峰值测试，您必须设定明确的测试目标和基准。 他们需要现实一点。 为什么？ 没有任何 Web 应用程序可以处理无限流量、立即或无限自动扩展以及立即恢复。 制定目标将确定正确的跟踪指标，其中可能包括：
- 响应时间——应用程序发送请求所需的时间。
- 错误响应 – 产生错误的响应计数。
- 吞吐量 – 每秒一条记录或事务。
- 资源利用率 – 软件如何使用中央处理单元 (CPU) 和内存。
如果上述指标在您的跟踪列表中，您可能会有几个问题。 他们包括：
- 我的应用程序应该处理多少用户？
- 我应该为我的用户预计什么级别的延迟？
- CPU/内存的利用率如何？
- 发生了多少错误？
- 应用程序需要多长时间才能从峰值中恢复？
回到目标，将测试限制在现实的范围内； 这更便宜。 高速处理大量流量需要大量工作且成本高昂。 有时，您可能需要调整架构、替换或切换数据模型，或者调整核心业务逻辑和操作模型。
您还可以考虑进行研究来了解用户的旅程。 在您的目标网页上拥有数千名用户与在购买商品时浏览电子商务网站的相同数量的用户之间存在很大差异。 了解用户如何与您的软件交互将引导查询传入和传出服务器，从而指导尖峰测试过程。 这意味着向您指出正确的尖峰测试工具，运行测试，消除性能瓶颈，并重复/迭代整个过程以满足指定的需求。
探索更多软件测试工具，将您的测试技能提升到新的水平。
