性能测试 (Performance Testing)

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📋 概述

性能测试是验证系统在特定负载条件下的性能表现，识别性能瓶颈并提供优化建议的测试活动。本模块提供全面的性能测试策略和方法指导，帮助测试工程师设计科学的性能测试方案，确保系统的性能指标达到预期要求。

🎯 适用场景

• 负载测试：验证系统在预期负载下的性能表现
• 压力测试：确定系统的最大处理能力和破坏点
• 容量测试：验证系统在大数据量下的性能表现
• 稳定性测试：验证系统长时间运行的稳定性
• 性能瓶颈分析：识别和分析系统性能瓶颈

📚 提示词文件

PerformanceTestingPrompt.md

语言：中文
角色：资深性能测试专家
功能：设计全面的性能测试策略和测试方案

核心能力：

• 负载、压力、峰值、容量等多种性能测试
• 性能指标体系和瓶颈分析框架
• 测试场景真实性和性能优化建议
• 性能监控和趋势分析

PerformanceTestingPrompt_EN.md

语言：English
角色：Senior Performance Testing Expert
功能：Design comprehensive performance testing strategies and test plans

🚀 快速开始

基本使用流程

1. 准备系统信息

   - 系统架构图
   - 技术栈信息
   - 业务场景描述
   - 性能目标要求

2. 设定性能目标

   响应时间目标：≤ 2秒
   并发用户数：≥ 1000
   吞吐量目标：≥ 500 TPS
   资源使用率：CPU ≤ 70%

3. 获取测试方案

   • 详细的性能测试策略
   • 性能测试场景设计
   • 监控指标和分析方法
   • 瓶颈分析和优化建议

💡 核心测试类型

性能测试分类

• 负载测试：验证系统在预期负载下的性能表现
• 压力测试：确定系统的最大处理能力和破坏点
• 峰值测试：验证系统在突发负载下的性能表现
• 容量测试：验证系统在大数据量下的性能表现
• 稳定性测试：验证系统长时间运行的稳定性

性能指标体系

• 用户体验指标：响应时间、页面加载时间
• 系统吞吐量指标：TPS、QPS、RPS、并发用户数
• 系统资源指标：CPU、内存、磁盘、网络使用率
• 应用性能指标：错误率、可用性、稳定性

🔧 常用工具

开源工具

• JMeter：功能强大的负载测试工具
• Gatling：高性能的负载测试工具
• K6：现代化的负载测试工具
• Locust：Python 编写的负载测试工具

商业工具

• LoadRunner：企业级性能测试解决方案
• NeoLoad：Web 应用性能测试工具
• BlazeMeter：云端性能测试平台

🔗 相关资源

内部资源

• 自动化测试 - 性能测试自动化
• 测试报告 - 性能测试报告
• 测试策略 - 性能测试策略

外部资源

• 性能测试最佳实践
• JMeter 官方文档
• 性能测试指南

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