压力峰值测试是一种确保系统能够应对突发性活动激增的方法，例如可能导致系统崩溃的网络流量瞬时高峰。
通过这种测试，您可以了解系统的具体表现。 这包括系统是否会崩溃、运行速度变慢，以及恢复正常状态需要多长时间。许多公司都将压力峰值测试纳入其应用程序测试流程中，以便发现生产环境中存在的薄弱环节。
通过对测试结果进行分析，开发人员可以深入了解应用程序出现故障的地点和时间，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，压力峰值测试可以筛选出重要的软件组件，如速度、可靠性和可扩展性。 本文将重点介绍压力峰值测试，探讨其必要性、工作原理以及优势。 此外，您还将了解一些可以轻松开始进行压力峰值测试的工具。
什么是压力峰值测试？
压力峰值测试是一种性能测试方法，它需要用突增的负载来冲击应用程序或网站。 例如，您可以将请求数量增加到压力级别，然后再减少请求数量，并通过持续测试来评估系统的性能。
与向系统施加均匀负载的负载测试不同，压力峰值测试具有更大的灵活性。 您可以在一分钟内收到一千个请求，下一分钟又收到两千个请求，以此类推。 但请注意，压力峰值测试仅在测试环境中进行，以确保主应用程序的正常运行不受影响。
由于现实世界的应用程序流量并非以稳定的速率到达，压力峰值测试可以帮助解决瓶颈、可扩展性问题以及系统恢复能力。在商业环境中，压力峰值测试可以帮助您为大型促销活动、公共环境中的高调注册、重要的营销活动以及处理限量版产品等事件做好准备。
它能证明您的系统可以无缝处理流量高峰，这对于运行销售和注册等高流量业务的公司尤为重要。 这是一种在提高系统可靠性的同时，保持良好用户体验的方法。
压力峰值测试具有多种优点，包括确定用户突发性高峰的影响、发现应用程序能够处理超出其指定负载的极端情况，以及帮助开发人员消除用户负载超过最大水平时可能出现的软件故障。
压力峰值测试与其他性能测试
在性能测试中，压力峰值测试是负载测试、压力测试和耐力测试等其他评估的子集或同类测试。 对于负载测试，是在预先指定的负载下评估系统的性能。
要通过负载测试来验证线性可扩展性，应用程序的性能应随着用户数量的增加而保持稳定。 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。
压力测试则使用高负载来确定应用程序的响应，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的表现。
因此，压力测试用于评估系统对接近断点条件的响应。 通过耐久性测试（或浸泡测试），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，以便发现内存泄漏和其他性能问题。
压力峰值测试的工作原理
压力峰值测试过程可以概括为三个关键步骤。 首先是负载模拟，通过增加活动或请求的数量来模拟用户活动的突增。 其次是数据收集，收集如响应时间、负载资源利用率和错误率等性能指标。 最后进行分析，以了解系统应对负载增加的能力。
由于该过程具有程序性，因此需要完成所有步骤以实现高质量的测试。 首先根据您特定的业务需求来设置测试环境。 这还可以确保在执行压力峰值测试时，没有人会干扰真实环境。
接下来，确定极限负载——应用程序可以同时支持的最大用户数量。 然后将负载突然增加到峰值。 这可以通过使用网络性能工具来实现。 在峰值点施加最大负载，以筛选系统性能，监控其是否崩溃或正常运行。
紧接着，迅速将负载减少到零或最小值。 分析系统在零负载时的行为，观察它是否崩溃（或不崩溃）。 最后，您需要分析性能图。
通过瞬间增加和减少系统负载，形成尖峰。 现在分析这些尖峰，以跟踪包括故障、所用时间和虚拟用户在内的指标。 通过执行这些步骤，测试工程师可以检测应用程序中的错误并将其报告给开发人员，然后由开发人员解决这些问题。
压力峰值测试的类型
压力峰值测试可以有不同的形式。 以下是一个简要概述：
- 正向压力峰值测试 – 测试系统如何处理突发流量，例如由成功的营销活动导致的流量。
- 负向压力峰值测试 – 评估系统对突发不良事件（如 DDoS 和 Smurf 攻击）的恢复能力。
- 恒定压力峰值测试 – 在此情况下，服务器在固定的时间间隔内短时间承受高容量负载。 此测试的峰值具有相同的高度； 负载是恒定的。
- 逐步增加压力峰值测试 – 服务器负载在小时间间隔后逐渐增加。 响应时间用于量化每个峰值，并分析其与基本负载响应时间的偏差。
- 随机压力峰值测试 – 负载峰值及其间隔保持随机； 这最适合于在生产环境中频繁出现峰值的应用程序。
大多数性能测试工具都可用于压力峰值测试。 接下来，我们将回顾一些最常用的工具。 它们因其任务的特殊性而受到青睐，以下列表不分先后顺序。
#1. BlazeMeter
BlazeMeter 是一个综合性的持续测试平台，适用于各种场景，例如压力峰值测试、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，它已被全球广泛用于准备体育流媒体应用程序，以应对全球数百万用户的需求。
在 API 监控方面，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来加速测试。 您可以请求演示，以开始使用 AI 数据驱动分析器等新功能，该分析器使您可以可靠地识别硬编码数据，并从预定义列表中自动生成数据；AI 驱动的测试数据创建，使您可以通过将文本转换为测试数据来简化测试数据生成；以及混沌测试，可以通过使用人工智能驱动的测试数据来挑战系统并识别漏洞，从而增强系统的弹性。
#2. Apache JMeter
Apache 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，可以使用 JSR223 后处理器或 JSSR Sampler 来执行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 中发现的一项强大功能是，它可以通过从流行的格式（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 快速入门指南，教你如何使用 Apache JMeter。
#3. Locust
Locust 是一个开源负载测试工具。 它具有可扩展性和可编程性。 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。
Locust 通过在其 greenlet（轻量级进程/协程）中运行每个用户，允许您编写类似于编写代码块的测试，而不是使用回调或其他机制。
此外，Locust 基于事件（采用 gevent），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非常容易。
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。 您只需要 编写一个客户端 针对您的特定用例或 探索社区创建的一些内容。
压力峰值测试的优点
压力峰值测试具有多种优点。 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，压力峰值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，压力峰值测试可以避免停机以及相关的财务和声誉损失。 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促销。
压力峰值测试可以评估您的软件强度，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压力峰值测试来实现。
成功的压力峰值测试将揭示出标准测试程序无法发现的最坏情况。 压力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高质量产品来优化软件性能。
压力峰值测试的局限性
值得注意的是压力峰值测试的缺点。 在独特的（测试）环境中运行压力峰值测试需要设置特殊的测试条件，这使得该过程的成本更高。 这是由于其资源的复杂性和密集性造成的。 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。
在运行测试时，您的应用程序可能会变慢、性能下降或完全停止。 与其他性能测试不同，压力峰值测试非常耗时。 此外，模拟准确的现实世界峰值可能具有挑战性。
压力峰值测试的最佳实践
正如您所看到的，压力峰值测试是测试性能、增强 Web 应用程序在高负载条件下的弹性和可靠性的关键因素。 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，从而确保良好的用户体验和系统稳定性。
如果您的组织需要压力峰值测试，您必须设定明确的测试目标和基准。 这些目标需要是切合实际的。 为什么？ 没有哪个 Web 应用程序能够处理无限流量，立即或无限自动扩展以及立即恢复。 制定目标将有助于确定正确的跟踪指标，这些指标可能包括：
- 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 – 每秒的记录或事务数量。
- 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。 例如：
- 我的应用程序应该处理多少用户？
- 我的用户应该期望的延迟级别是多少？
- 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； 这更经济。 高速处理大量流量需要大量工作且成本很高。 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行为。 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有助于了解查询流入和流出服务器的方式，从而指导压力峰值测试过程。 这意味着选择正确的压力峰值测试工具，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。
探索更多的软件测试工具，以将您的测试技能提升到新的高度。