课程简介
从性能测试理论，概念，流程，工具到定制开发，由浅入深的把性能测试的精髓传授给学员。
目标收益
通过培训，学员可以系统的了解性能测试的概念，流程，和性能测试工具的使用。
培训对象
中级软件测试或软件开发人员，工作经验2年以上
课程大纲
| 性能测试概述 |
1.1 性能测试初印象 1.2 一个成功的性能测试案例 1.3 性能测试与软件交付过程 1.3.1 软件交付 –》质量控制 –》性能测试（性能工程） 1.3.2 软件测试极其分类 1.4 性能测试的独特性：意义，目标，手段，验收标准 1.5 性能测试的类型 1.5.1 客户端性能，服务器端性能 （本培训关注后者） 1.5.2 API，组件性能：基线，回归 1.5.3 基准测试，用户负载测试，压力测试，性能调优测试，长时间可靠性测试 1.6 性能测试的基本原理 1.6.1 还原并模拟并发的虚拟用户请求，对被测系统加压 1.6.2 监控，收集数据，发现瓶颈和系统最大处理能力，分析改进 1.6.3 善用工具 （录制，编辑，施压，结果展现，分析） |
| 性能测试的基本流程 |
2.1计划和设计，脚本开发和验证，测试环境，测试执行，结果分析和调优 2.2性能测试活动在RUP中的映射 2.3 以“性能工程”的高度参与项目团队协作 2.4 性能测试报告 2.4.1 简明清晰有内涵的报告 (谁是报告的对象？) 2.4.2 一个文档样例 （包括测试计划，测试用例描述，结果分析，结论） |
| 性能测试的具体实施 |
3.1 基本概念阐释 3.1.1 虚拟用户数，用户组 (包括ramp-up, ramp-down, 用户负载模型) 3.1.2 思考时间, 延时 （与响应时间关系） 3.1.3 同步，集合点 3.1.4 页面操作，事务 (混合的工作负载) 3.1.5 HTTP请求，响应，方法，head, body 3.1.6 参数化，动态数据关联 （以及随机化，脚本控制执行逻辑） 3.1.7 采样：run v.s. interval，attempt v.s. hit 3.1.8 Percentile, 方差 3.2 常用的性能度量指标 3.2.1 系统响应时间： 页面，事务级别 3.2.2 吞吐率 (throughput): TPS, QPS 3.2.3 出错率：超过阈值的无效测试执行不能采纳 3.2.4 被测系统(OS)的监控指标： 3.2.5 应用相关指标：中间件，数据库 3.3 主要性能测试工具介绍 3.4 性能调优若干基本原则 3.5 性能测试的未来趋势 3.5.1 融入持续集成 3.5.2 高测试负载，大数据量处理分析 3.5.3 云服务：更高效的测试资源管理和测试执行 |
| JMeter学习 |
4.1 JMeter介绍 练习 JMeter创建运行一个简单的HTTP测试 4.2 JMeter基础元件介绍 练习 JMeter创建运行一个比较复杂的HTTP测试 4.3其他复杂应用场景 4.4 JMeter对其他协议的支持 4.5 脚本录制 4.6 JMeter远程执行支持 4.7 JMeter报告 |
| JMeter高级扩展 |
5.1 第三方插件安装 5.2 JSON处理 练习：JSON Path使用 5.3 JMeter监控插件 练习：被测系统监控 5.4 TCP/IP协议测试 练习：文本和二进制Socket应用的测试 5.5 第三方的扩展functions 5.6 扩展自定义function 练习：扩展一个简单的自定义function 5.7 Functions vs. Bean-Shell 5.8 JMeter自定义协议支持 演示：扩展Kafka协议支持 5.9 JMeter与持续集成 演示：JMeter与Jenkins的集成 5.10 JMeter的限制 |
| XMeter：云上性能测试服务 |
6.1 云性能测试基本原理 6.2 使用XMeter云服务（报告、被测系统监控） 6.3 API |
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性能测试概述 1.1 性能测试初印象 1.2 一个成功的性能测试案例 1.3 性能测试与软件交付过程 1.3.1 软件交付 –》质量控制 –》性能测试（性能工程） 1.3.2 软件测试极其分类 1.4 性能测试的独特性：意义，目标，手段，验收标准 1.5 性能测试的类型 1.5.1 客户端性能，服务器端性能 （本培训关注后者） 1.5.2 API，组件性能：基线，回归 1.5.3 基准测试，用户负载测试，压力测试，性能调优测试，长时间可靠性测试 1.6 性能测试的基本原理 1.6.1 还原并模拟并发的虚拟用户请求，对被测系统加压 1.6.2 监控，收集数据，发现瓶颈和系统最大处理能力，分析改进 1.6.3 善用工具 （录制，编辑，施压，结果展现，分析） |
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性能测试的基本流程 2.1计划和设计，脚本开发和验证，测试环境，测试执行，结果分析和调优 2.2性能测试活动在RUP中的映射 2.3 以“性能工程”的高度参与项目团队协作 2.4 性能测试报告 2.4.1 简明清晰有内涵的报告 (谁是报告的对象？) 2.4.2 一个文档样例 （包括测试计划，测试用例描述，结果分析，结论） |
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性能测试的具体实施 3.1 基本概念阐释 3.1.1 虚拟用户数，用户组 (包括ramp-up, ramp-down, 用户负载模型) 3.1.2 思考时间, 延时 （与响应时间关系） 3.1.3 同步，集合点 3.1.4 页面操作，事务 (混合的工作负载) 3.1.5 HTTP请求，响应，方法，head, body 3.1.6 参数化，动态数据关联 （以及随机化，脚本控制执行逻辑） 3.1.7 采样：run v.s. interval，attempt v.s. hit 3.1.8 Percentile, 方差 3.2 常用的性能度量指标 3.2.1 系统响应时间： 页面，事务级别 3.2.2 吞吐率 (throughput): TPS, QPS 3.2.3 出错率：超过阈值的无效测试执行不能采纳 3.2.4 被测系统(OS)的监控指标： 3.2.5 应用相关指标：中间件，数据库 3.3 主要性能测试工具介绍 3.4 性能调优若干基本原则 3.5 性能测试的未来趋势 3.5.1 融入持续集成 3.5.2 高测试负载，大数据量处理分析 3.5.3 云服务：更高效的测试资源管理和测试执行 |
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JMeter学习 4.1 JMeter介绍 练习 JMeter创建运行一个简单的HTTP测试 4.2 JMeter基础元件介绍 练习 JMeter创建运行一个比较复杂的HTTP测试 4.3其他复杂应用场景 4.4 JMeter对其他协议的支持 4.5 脚本录制 4.6 JMeter远程执行支持 4.7 JMeter报告 |
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JMeter高级扩展 5.1 第三方插件安装 5.2 JSON处理 练习：JSON Path使用 5.3 JMeter监控插件 练习：被测系统监控 5.4 TCP/IP协议测试 练习：文本和二进制Socket应用的测试 5.5 第三方的扩展functions 5.6 扩展自定义function 练习：扩展一个简单的自定义function 5.7 Functions vs. Bean-Shell 5.8 JMeter自定义协议支持 演示：扩展Kafka协议支持 5.9 JMeter与持续集成 演示：JMeter与Jenkins的集成 5.10 JMeter的限制 |
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XMeter：云上性能测试服务 6.1 云性能测试基本原理 6.2 使用XMeter云服务（报告、被测系统监控） 6.3 API |
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