测试系统有没有性能问题
服务端资源是否⾜够？
响应时间是否超时？
系统是否⾜够稳定？
2.性能测试的核⼼原则是什么？
基于协议，多线程，场景设计
协议：所有的请求都是基于协议发出去 http，https，udp，tcp，mqtt
多线程：压⼒测试是基于java多线程原理，通过线程去模拟⽤户的⾏为
基于场景：控制器+定时器设计各种场景满⾜压测要求
并发场景
负载场景
稳定性
压⼒测试
。。。。。。
jmeter⼯作原理：基于协议，通过多线程的⽅式模拟⽤户⾏为，设计各种场景压测服务端，得到性能数据，分析性能瓶颈
3.性能测试的应⽤领域有哪些？
能⼒验证：⼄⽅向甲⽅交付项⽬时，声明项⽬的性能数据。
例如：向甲⽅声明能⽀撑500⼈1s内同时登录，响应时间在2s以内。出具性能测试报告去证明我声明的能⼒。
瓶颈分析：在能⼒验证的过程中可能会发现⼀些瓶颈，通过技术⼿段分析瓶颈，得到分析数据，为后
续调优做理论依据。
响应超时：什么负载量的时候出现超时现象？
tps达到瓶颈，波动剧烈：tps瓶颈点在哪⾥？，在什么地⽅出现性能衰减？
性能调优：在得到瓶颈分析数据之后，做性能调优。
降低超时，提⾼tps，减少抖动。。
容量规划：基于未来。为将来的⽤户激增提前做准备
数据库扩容
多愁善感的你服务端硬件优化（增加cpu，扩充磁盘，提升带宽，分布式，负载均衡。。。）
4.压⼒⼯具的⼯作原理是什么？
jmeter⼯作原理：基于协议，通过多线程的⽅式模拟⽤户⾏为，设计各种场景压测服务端，得到性能数据，分析性能瓶颈
5.性能测试基本思路是什么？
测什么：明确测试⽬标（明确需求）
怎么测：怎么设计场景？
测试计划，测试⽤例，测试⽅案
数据准备
参数化，表达式，断⾔
场景设计（并发，负载，压测）
得到性能测试结果
测试结果验证
验证结果数据是否符合预期
如果预期响应时间是3s，但是实际结果响应时间达到了5s 不合格
预期最⼤tps需要达到500，但是实际最⼤的tps只有300 不合格
6.交付⼀个性能测试项⽬，请阐述你的性能测试流程
1：明确测试需求
2：基于需求设计测试⽤例，测试⽅案，测试计划
3：准备测试数据，测试账号（预估并发量），设计测试脚本（参数化，表达式，断⾔，控制器）
4：运⾏测试脚本，数据监听（响应时间，tps，活动线程），结果分析（判断性能瓶颈）
5：基本性能瓶颈做调优（tomcat线程池，jvm内存，swap内存，带宽）
6：调优之后做性能回归，和前期结果做对⽐，是否有明显的优化。
7：代码问题优化（⾃⼰定位或者交给开发定位）
8：性能测试报告。整理性能测试数据（包括调优之前和调优之后）
9：构建持久化的性能监听平台，监听线上的服务性能
性能测试贯穿项⽬始终，从需求分析到上线之后，都需要持续跟踪分析发现问题，响应解决问题
7.测试哪些关键场景？
浏览器层⾯：
web端和app端（H5页⾯）
关注⾸屏时间（页⾯打开到完全呈现）
脚本加载时间，cpu占⽤，fps频率（帧频率越⾼，流畅度越⾼）
接⼝层⾯
权限划分
普通⽤户权限（⾮常多的的⽤户）
⼤并发场景：包括查询，表单提交
数据量也需要考虑（电商平台，门户⽹站）
负载场景：⽤户长期在线访问，对资源的要求会很⾼
拔剑神曲
管理员权限（⼏个⽤户）
⼤数据量的场景（管理⼏⼗万⽤户数据）
列表查询时间，分页时间
数据下载（excel，数据导出）是否会内存溢出
mysql数据库是否会死锁，sql查询是否异常
超管（1个）
⼤数据量的场景（管理⼏⼗万⽤户数据）
8.前端性能测试关注哪些点？了解哪些前端性能优化⽅法？
⾸屏时间：页⾯完全展现需要的时间
⽩屏时间：页⾯第⼀帧画⾯出现之前的时间
脚本加载时间，fps，cpu，network
前端性能优化：使⽤缓存，压缩图⽚，压缩js，css，gc回收优化，js前置
9.解释常⽤的性能指标的名称与具体含义
⽤户⾓度
响应时间（rt）从发起请求，到接⼝响应，到页⾯渲染
错误率(error)
服务端⾓度
rps（request persecond）每秒请求数，⽤户发起的
tps（transaction persecond）每秒完成事物数，服务端决定的
通过rps指标，来测试tps，从⽽衡量服务端性能。
浏览器层⾯
qps（query perecond）每秒查询接⼝数（uv pv）
刷新⼀次页⾯，调⽤了三个接⼝
hps（hit persecond）每秒点击率
10.性能测试类型有哪些？按顺序描述
并发数先确定
基准测试（得到性能数据，为后续的回归测试做理论依据）
单接⼝基准测试
容量基准测试
负载测试
不断增加负载量（压⼒），⼀直到瓶颈点出现，可以停⽌
压⼒测试
1：稳定性压测
假设瓶颈点在300tps，⽤对应的负载量的80%-90%做持续性（⼏⼩时或者⼏天）的压测。⽬的是发现稳定性问题（内存溢出等等） 2：破坏性压测
⽤对应负载量的100%或者150%做压测，直接让服务器出现异常。⽬的是及早的暴露问题
失效恢复测试
服务端出现异常之后能不能及时恢复
11.什么是集合点？设置集合点有什么意义？jmeter中如何设置集合点？
集合点更多的运⽤在并发测试
为了让压⼒尽可能的落在同⼀个时间点
12.什么是固定等待和隐式等待？
固定等待：超时时间=0
线程数⼀定要>=集合数。⼀定要集合完毕才发起请求
隐式等待：超时时间>0
达到超时时间范围，⽆论集合多少线程都会发起请求
13.什么是负载？有哪些负载模式？
负载就是压⼒
1：⽤户模式。不断增加的⽤户数带来的压⼒
1个⽤户1s内发起20个请求，rps=20/s
2：请求模式，不断增加的请求数带来的压⼒
10个⽤户，1s⽤户1s内发起1个请求，rps=10/s
不能单纯的通⽤⽤户去衡量压⼒，直接通过每秒请求数去衡量压⼒。直接从服务端考虑
14.你在测试中遇到过哪些性能问题？
h5页⾯响应时间过长
h5的分页经常卡死，sql查询过多，数据量过⼤
导出excel时间过长，页⾯503，后台报内存溢出
功能涉及到算法的时候，⼀定要在测试环境⽤⼤量数据去模拟
123456789
23456789
3456789
点击按钮，任意两个数字之和等于5，就展⽰出来
只要点击，后台cpu⽴刻就是300%
15.你在性能场景设计中⽤到哪些⽅法？
参数化，关联，断⾔，jdbc连接
16.什么是关联，如何动态关联？有哪⼏种关联的⽅法？
正则关联，json关联，xpath关联
保证接⼝上下游是衔接的
17.jmeter负载测试中怎么保持session会话？
${__setProperty(cookie${counter},${COOKIE_beegosessionID},)} 存储session花名未闻主题曲
${__P(cookie,)} 从属性表提取session
18.什么是Ramp up？你如何设置？
线程启动的时间
ramp越⼤，单位时间内的压⼒越⼩。ramp=0表⽰单位时间压⼒⽆穷⼤，线程启动时间⽆穷⼩。ramp=0不代表时间为0 19.如何识别性能瓶颈？
1：随着负载不断升⾼，tps也是不断升⾼的，正常逻辑
2：随着负载不断增加，tps不再增加，甚⾄下降。表⽰单位线程的tps实际在衰减。tps的瓶颈点
20.⾮gui下如何参数化运⾏场景？
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21.简述堆区的空间分配和gc原理
年轻代
1个eden
2个存活区（S1和S2）
⽼年代
GC（垃圾回收）
内存溢出：OOM(OUT OF memory)
1：运⾏内存>当前空间剩余内存
2：垃圾不能及时回收
年轻代GC:
1：最初的对象是存活在eden；伊甸园空间满了之后，会进⾏第⼀次GC；
2：第⼀次GC之后，依然存活的对象，会被丢到S1（第⼀个存活区）；
3：S1初次满了之后，会进⾏第⼆次GC（年轻代GC）
4：第⼆次GC之后，依然存活的对象，会被丢到S2（第⼆个存活区），同时清空伊甸园和S1;
5：S2满了之后，会进⾏第三次GC，依然存活的对象，会再次被丢到S1，同时清空伊甸园和S2;
年轻代⾥⾯的垃圾碎⽚都是⽐较⼩；⽼年代的碎⽚⽐较⼤；
让垃圾尽可能的在年轻代⾥⾯进⾏回收；否则会影响⽼年代空间的整理；
⽼年代GC:
1：年轻代的GC年龄超出阈值（默认16次），会把年轻代依然存活的对象扔到⽼年代；
2：对象的尺⼨超出了阈值；对象尺⼨超出了阈值，会直接进⼊⽼年代；
3：对象的⼤⼩超出了年轻代剩余的空间⼤⼩，直接进⼊⽼年代；
⽼年代GC=fullGC(⼀般默认)
1：⽼年代剩余空间不⾜以对象进⼊；⽼年代会直接进⾏⼀次fullGC;
2：⽼年代的对象⽆法进⾏GC；⽼年代会进⾏⼀次fullGC;
⽼年代的对象尺⼨都⽐较⼤，所以gc时间会很长，同时所有线程会出现暂停；
jvm调优是为了规避fullgc的频繁出现；会影响到tps；
jstat -gcutil pid 1000 监听gc情况
jmap -heap pid 查看内存空间分配情况
jvm参数调优
调堆内存空间，调年轻代的gc年轻，调空间分配⽐例（⽼年代：年轻代 / eden：存活区）；调gc回收器，并⾏回收机制22.什么是内存溢出
1：运⾏需要的内存⼤于空间剩余内存；会出现内存溢出
2：垃圾⽆法进⾏GC；会出现内存溢出
23.简述cpu的⼯作原理
分析cpu参数：lscpu
CPU(s): 2 cpu个数
Thread(s) per core: 1 每核的线程
Core(s) per socket: 1 每个卡槽的核
Socket(s): 2 每个cpu的卡槽
双cpu，4核多线程；每个cpu是双核；
cpu负载和利⽤率
可运⾏的进程（双r）+不可中断的进程（block）
running（运⾏中的）+runnable（等待运⾏的）+block（等待io）=cpu的负载
利⽤率：cpu双线程如果都在调度java进程，表⽰当前cpu利⽤率是100%；
cpu双线程如果只有⼀个java进程在调度，表⽰当前cpu利⽤率是50%；
最理想的情况：每个cpu线程都调度⼀个java进程，此时的负载=4；
不理想的情况：java进程数远⼤于cpu线程数，此时负载会远远超出cpu线程数；不能及时调度的进程就会排队；
cpu会给运⾏中的和等待运⾏的进程数均匀分配时间⽚；
cpu调度是以时间⽚为基准的；假设调度时间为1ns，调度超出1ns之后，进程会被挂起；切换到下⼀个进程
白桦林 朴树队列越长，cpu时间⽚就越⼩，调度时间就会越短，切换的越快；切换的过于频繁，cpu利⽤率就会很低，线程也会暂停进程是最⼩资源分配单元；
线程最⼩调度单元；
24.什么是上下⽂切换？哪些场景会存在上下⽂切换？
1：线程的切换
切换的时间加载寄存器和计数器
保存数据和位置信息，然后切换到下⼀个线程并读取它的数据和位置信息
2：进程切换
3：特权切换
系统调⽤（切换两次上下⽂）
⽤户空间向内核空间发起申请，内核空间返回api给⽤户空间调⽤；26.什么是swap空间？oomkiller了解吗？怎么开启swap空间
swap：从磁盘空间开辟的虚拟⽤户空间。
cat /proc/sys/vm/swappiness 查看swap⽐例
当内存空间使⽤超出了⽐例，会启⽤swap空间（内存交换）六月天空
so 换出
si 换⼊
swapon -a 启⽤swap
sudo sysctl vm.swappiness=10 临时修改swappiness⽐例
vim /f 永久修改swappiness⽐例
27.什么是进程优先级？
pr和ni
ni范围 -19---+20，ni值越⼩，进程优先级越⼤；ni越⼤，进程优先级越⼩；优先级越⾼的进程，优先调度cpu，时间⽚分配的越多；
28.吞吐量⼤幅度波动有哪些原因？
上下⽂切换的过快；
gc次数过于频繁；
29.哪些现象说明了IO瓶颈？
await=io等待时间=io处理时间+io队列时间
svctm=io处理时间
await与svctm的差值越⼤，表⽰队列时间越长
util磁盘繁忙度，值越⼤，磁盘越繁忙；
30.了解哪些资源监控命令？
top家族
top，htop，atop，iftop（查看⽹络），iotop（查看io）
sysstat家族
vmstat vmstat 1 10
mpstat mpstat -P ALL 1 10 查看逻辑cpu
iostat iostat -x -k -d 1 10 查看io处理
gone with the sinnetstat 查看⽹络情况
pidstat 查看进程
31.如何⽤命令⾏⽣成测试报告？
jmter -J{参数名} -r{host} -n -t XX.jmx -l XX.jtl -e -o httpreport
简历：
1：断句，⾔简意赅，让⾯试官能⼀眼到关键词
2：突出主题
3：突出能⼒
4：⼯作经验突出价值。从字⾥⾏间看出⼀个⼈在团队中从事的⾓⾊和价值最low的词汇：参与，做了，完成。。。
正确的词汇：负责XXX，带领XXX，参与核⼼功能的XXX测试
5：项⽬经验要由远及近，由低到⾼；看出⼀个⼈的经历和成长
6：细节问题：标点，错别字，字体调整，简历格式
7：技能⼀定要在项⽬经验⾥⾯体现，关联
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