格策美文教你学写《性能测试工程师简历》小技巧（精选5篇）

更新日期:2025-06-14 06:15

写作核心提示：

撰写关于性能测试工程师简历的作文时，以下是一些需要注意的事项：
1. 突出专业背景：在简历开头，简要介绍自己的专业背景，包括所学专业、学历等。如：计算机科学与技术专业，本科毕业。
2. 量化工作成果：尽量使用数据和事实来量化自己的工作成果，以展示自己的能力。例如：在上一家公司，负责性能测试工作，成功发现并解决了50个性能瓶颈，提高了系统性能20%。
3. 突出技能优势：详细列举自己的技能优势，包括测试工具、编程语言、数据库等。如：熟练掌握JMeter、LoadRunner等性能测试工具；精通Java、Python等编程语言；熟悉MySQL、Oracle等数据库。
4. 体现项目经验：详细描述参与过的项目，包括项目背景、职责、成果等。如：在某电商平台项目中，负责性能测试工作，通过优化数据库查询语句，提高了系统并发性能。
5. 强调团队合作：在描述项目经验时，突出自己在团队中的角色和贡献，展现良好的团队合作精神。如：在项目开发过程中，与开发、运维等部门密切合作，确保项目顺利进行。
6. 优化简历结构：合理规划简历结构，使内容清晰、易读。一般包括：个人信息、教育背景、工作经历、项目经验、技能优势、自我评价等部分。
7. 注意语言表达：使用简洁、专业的语言描述自己的经历和能力，避免

服务端性能测试实战1-性能知识扫盲篇

前言

最后这几周，一直在做性能测试的相关任务，主要是服务端性能测试。有一说一，我并不是一位专业的性能测试人员，对于性能测试的了解，也仅仅停留在理论层面，或者说简单的实践层面。如同很多同学简历上写的“利用Jmeter等工具、不断调整线程组数量，对接口进行压力测试”，我认为这并不能算是性能测试。

性能测试应该是一个工程，它包含庞大的脉络：性能需求分析、性能测试设计、性能测试执行、测试结果分析、性能调优等；它也包含多种测试类型，例如：性能基准测试、服务端性能测试、前端性能测试、压力测试、负载测试......

但身为测试，各方面的知识咱都要懂一些。既然任务来了，那就做呗。一方面我抱着学习的态度，边做边学；一方面，之前学习过很多理论知识，刚好借此机会也可以与实践相结合、应用于工作中，两全其美。

从本篇文章开始，我计划将用5篇文章来记录、总结近期开展的性能测试实践过程，具体分为：

1. 性能测试知识扫盲：介绍一些基本概念，理论是实践的基础；
2. 设计性能测试场景：制定性能测试计划，设计性能测试场景；
3. 性能测试脚本开发：基于测试计划，编写测试脚本，准备测试数据；
4. 性能测试执行：执行测试脚本，排查定位问题，不断调整参数，获取服务端最佳负载承受能力；
5. 性能结果报告分析：分析测试报告，得出结论，总结测试过程中的经验与教训。

本篇文章为系列文章的第一篇-性能知识扫盲篇。我们不要小瞧了这些概念性的东西，理论其实与实践同样重要，理论指导着实践的开展。

以下内容是我精心整理的、较为全面的性能测试知识点。由于篇幅较长，涉及的内容较多，总字数超过1万字，建议可以先收藏，后续慢慢学习。

一、不同视角下的性能测试

1.终端用户眼中的软件性能

从终端用户（也就是软件系统使用者）的维度来讲，软件性能表现为用户进行业务操作时的主观响应时间。具体来讲就是，从用户在界面上完成一个操作开始，到系统把本次操作的结果以用户能察觉的方式展现出来的全部时间。对终端用户来说，这个时间越短体验越好。

这个响应时间是终端用户对系统性能的最直观印象，包括了系统响应时间和前端展现时间：

• 系统响应时间，反映的是系统能力，又可以进一步细分为应用系统处理时间、数据库处理时间和网络传输时间等；
• 前端展现时间，取决于用户端的处理能力。

同时，软件运行的稳定性对于终端用户来说也至关重要！

2.系统运维人员眼中的软件性能

从软件系统运维（也就是系统运维人员）的角度，软件性能除了包括单个用户的响应时间外，更要关注大量用户并发访问时的负载，以及可能的更大负载情况下的系统健康状态、并发处理能力、当前部署的系统容量、可能的系统瓶颈、系统配置层面的调优、数据库的调优，以及长时间运行稳定性和可扩展性。

3.软件设计开发人员眼中的软件性能

从软件系统开发（也就是软件设计开发人员）的角度来讲，软件性能关注的是性能相关的设计和实现细节，这几乎涵盖了软件设计和开发的全过程。

在大型传统软件企业中，软件性能绝不仅仅是性能测试阶段要考虑的问题，而是整个软件研发生命周期都要考虑的内容，我们往往把围绕性能相关的活动称为“性能工程”（Performance Engineering）。

在软件设计开发人员眼中，软件性能通常会包含算法设计、架构设计、性能最佳实践、数据库相关、软件性能的可测试性这五大方面。

4.性能测试人员眼中的软件性能

在系统架构师、DBA，以及开发人员的协助下，性能测试人员既要能够准确把握软件的性能需求，又要能够准确定位引起“不好”性能表现的制约因素和根源，并提出相应的解决方案。通俗来说就是，上面三个角色关注的，性能测试人员都要关注。

所以，一个优秀的性能测试工程师，一般需要具有以下技能：

• 性能需求的总结和抽象能力；
• 根据性能测试目标，精准的性能测试场景设计和计算能力；
• 性能测试场景和性能测试脚本的开发和执行能力；
• 测试性能报告的分析解读能力；
• 性能瓶颈的快速排查和定位能力；
• 性能测试数据的设计和实现能力；
• 性能调优的能力
• ......

优秀的性能工程师就像优秀的医生一样，需要大量的临床案例（实际项目中大量的实际案例）才能慢慢“喂”出来！

二、软件性能常用的指标

软件的性能指标通常可以分为两大类，一类是业务线性能指标，一类是系统资源指标。

1.业务线性能指标

我们都听过并发用户数、响应时间，以及系统吞吐量，它们通常就是用来衡量业务系统的性能，所以可以划分到业务性能指标下。下面就来重点看下这3个指标：

① 并发用户数

并发用户数，是性能需求与测试最常用，也是最重要的指标之一。它包含了业务层面和后端服务器层面的两层含义：

• 业务层面的并发用户数：指的是实际使用系统的用户总数。但是，单靠这个指标并不能反映系统实际承载的压力，我们还要结合用户行为模型才能得到系统实际承载的压力。
• 后端服务器层面的并发用户数：指的是“同时向服务器发送请求的数量”，直接反映了系统实际承载的压力。

举一个从茹炳晟老师《软件测试52讲》专栏上学到的一个例子，来解释一下上面两个概念：

一个已经投入运行的 ERP 系统，该系统所在企业共有 5000 名员工并都拥有账号，也就是说这个系统有 5000 个潜在用户。

根据系统日志分析得知，该系统最大在线用户数是 2500 人，那么从宏观角度来看，2500 就是这个系统的最大并发用户数。但是，2500 这个数据仅仅是说在最高峰时段有 2500 个用户登录了系统，而服务器所承受的压力取决于登录用户的行为，所以它并不能准确表现服务器此时此刻正在承受的压力。

假设在某一时间点上，这 2500 个用户中，30% 用户处于页面浏览状态（对服务器没有发起请求），20% 用户在填写订单（也没有对服务器发起请求），5% 用户在递交订单，15% 用户在查询订单，而另外的 30% 用户没有进行任何操作。那么此时，这 2500 个“并发用户”中真正对服务器产生压力的只有 500 个用户（（5%+15%）*2500=500）。

在这个例子中，5000 是最大的“系统潜在用户数”，2500 是最大的“业务并发用户数”，500 则是某个时间点上的“实际并发用户数”。而此时这 500 个用户同时执行业务操作所实际触发的服务器端的所有调用，叫作“服务器并发请求数”。

从这个例子可以看出，在系统运行期间的某个时间点上，有一个指标叫作“同时向服务器发送请求的数量”，这个“同时向服务器发送请求的数量”就是服务器层面的并发用户数，这个指标同时取决于业务并发用户数和用户行为模式，而且用户行为模式占的比重较大。

因此，分析得到准确的用户行为模式，是性能测试中的关键一环。但，获得精准的用户行为模式，是除了获取性能需求外，最困难的工作。目前，获取用户行为模式的方法，主要分为两种：

• 对于已经上线的系统来说，往往采用系统日志分析法获取用户行为统计和峰值并发量等重要信息；
• 而对于未上线的全新系统来说，通常的做法是参考行业中类似系统的统计信息来建模，然后分析。

② 响应时间

通俗来讲，响应时间反映了完成某个操作所需要的时间，其标准定义是“应用系统从请求发出开始，到客户端接收到最后一个字节数据所消耗的时间”，是用户视角软件性能的主要体现。

响应时间，分为前端展现时间和系统响应时间两部分。其中：

• 前端时间：又称呈现时间，取决于客户端收到服务器返回的数据后渲染页面所消耗的时间；
• 系统响应时间：又可以进一步划分为：

• Web 服务器时间
• 应用服务器时间
• 数据库时间
• 各服务器间通信的网络时间

③ 系统吞吐量

系统吞吐量，是最能直接体现软件系统负载承受能力的指标。这里需要注意的是，所有对吞吐量的讨论都必须以“单位时间”作为基本前提。

对性能测试而言，通常用“Requests/Second”、“Pages/Second”、“Bytes/Second”来衡量吞吐量。当然，从业务的角度来讲，吞吐量也可以用单位时间的业务处理数量来衡量。

以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题。比如：

• “Bytes/Second”和“Pages/Second”表示的吞吐量，主要受网络设置、服务器架构、应用服务器制约；
• “Requests/Second”表示的吞吐量，主要受应用服务器和应用本身实现的制约。

2.系统资源指标

而性能测试的过程中，不仅要关注业务性能指标，还要关注系统的硬件资源情况，例如：CPU、内存、磁盘IO、数据库（连接数、读写性能）、缓存等。

3.并发用户数、响应时间、系统吞吐量之间的关系

通过一个我们日常生活中的体检为例，来解释一下发用户数、响应时间、系统吞吐量到底是什么，以及它们之间的关系和约束。

在体检中心做检查的过程，通常是先到前台登记个人信息并领取体检单，然后根据体检单的检查项目依次完成不同科室的检查。

假设一共有 5 个科室，每个科室有 3 个候诊室，你发现体检中心有很多人都在做检查，那么你一般会选择先做排队人数较少的检查项目，直至完成 5 个科室的全部检查，最后离开体检中心。

现在，我们做个类比：把整个体检中心想象成一个软件系统：

• 从你进入体检中心到完成全部检查离开所花费的时间就是响应时间；
• 同时在体检中心参加体检的总人数就是并发用户数；
• 那么系统吞吐量就可以想象成是单位时间内完成体检的人数，比如每小时 100 人。

① 空闲区间

如果你到达体检中心的时间比较早，这时人还很少，5 个科室都不用排队，那么你就能以最短的时间完成体检。也就是说，当系统的并发用户数比较少时，响应时间就比较短；但是由于整体的并发用户数少，所以系统的吞吐量也很低。从中，我们可以得出这样的结论：

当系统并发用户数较少时，系统的吞吐量也低，系统处于空闲状态，我们往往把这个阶段称为 “空闲区间”。

② 线性增长区间

如果你到达体检中心时，这里的人已经比较多了，只有部分科室不需要排队，但好在每个科室都有 3 个候诊室同时进行检查，所以排队时间不会很长，你还是可以在较短的时间完成体检。

也就是说，当系统的并发用户数比较多时，响应时间不会增加太多，因此系统的整体吞吐量也随着并发用户数的变大而变大的。从中，我们可以得出这样的结论：

当系统整体负载并不是很大时，随着系统并发用户数的增长，系统的吞吐量也会随之呈线性增长，我们往往把这个阶段称为 “线性增长区间”。

③ 拐点

但是，当体检中心的人越来越多时，每个科室都需要排队，而且每个科室的队伍都很长，你每检查完一个项目都要花很长时间去排队进行下一个检查项目。这样一来，你完成体检的时间就会明显变长。

也就是说，系统的并发用户数达到一定规模时，每个用户的响应时间都会明显变长，所以系统的整体吞吐量并不会继续随着并发用户数的增长而增长。从中，我们可以得出这样的结论：

随着系统并发用户数的进一步增长，系统的处理能力逐渐趋于饱和，因此每个用户的响应时间会逐渐变长。相应地，系统的整体吞吐量并不会随着并发用户数的增长而继续呈线性增长。我们往往把这个阶段称为系统的“拐点”。

④ 过饱和区间

最糟糕的情况来了，如果体检中心的人继续增加，你会发现连排队、站人的地方都没有了，所有人都被堵在了一起，候诊室中检查完的人出不来，排队的人又进不去。

也就是说，系统的并发用户数已经突破极限，每个用户的响应时间变得无限长，因此系统的整体吞吐量变成了零。换言之，此时的系统已经被压垮了。从中，我们可以得出这样的结论：

随着系统并发用户数的增长，系统处理能力达到过饱和状态。此时，如果继续增加并发用户数，最终所有用户的响应时间会变得无限长。相应地，系统的整体吞吐量会降为零，系统处于被压垮的状态。我们往往把这个阶段称为“过饱和区间”。

只有理解了这些主要性能指标之间的约束关系，我们才能在实际的性能测试实践中设计有的放矢的性能测试场景。比如，后端性能测试的测试负载，我们一般只会把它设计在“线性增长区间”内；而压力测试的测试负载，我们则会将它设计在系统“拐点”上下，甚至是“过饱和区间”。

三、常用的七种性能测试方法

常用的性能测试方法可以分为七大类，它们分别是：

1. 后端性能测试（Back-end Performance Test）
2. 前端性能测试（Front-end Performance Test）
3. 代码级性能测试（Code-level Performance Test）
4. 压力测试（Load/Stress Test）
5. 配置测试（Configuration Test）
6. 并发测试（Concurrence Test）
7. 可靠性测试（Reliability Test）

1.后端性能测试

后端性能测试，是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求，然后获取系统性能的各项指标，并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。

这里的性能指标，除了包括并发用户数、响应时间和系统吞吐量外，还应该包括各类资源的使用率，比如系统级别的 CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O 和网络 I/O 等，再比如应用级别以及 JVM 级别的各类资源使用率指标等。

由于需要模拟的并发用户数，通常在“几百”到“几百万”的数量级，所以选择的性能测试工具，一定不是基于 GUI 的，而是要采用基于协议的模拟方式，也就是去模拟用户在 GUI 操作的过程中实际向后端服务发起的请求。只有这样才能模拟很高的并发用户数，尽可能地模拟出真实的使用场景，这也是现在所有后端性能测试工具所采用的方法。

根据应用领域的不同，后端性能测试的场景设计主要包括以下两种方式：

• 基于性能需求目标的测试验证；
• 探索系统的容量，并验证系统容量的可扩展性

总结一下服务端性能测试的特点：

• 以功能正确为前提，通常在功能测试后开展；
• 伴随一定的并发量；
• 关注服务器各项性能指标、硬件资源使用情况。

2.前端性能测试

前端性能测试并没有一个严格的定义和标准。通常来讲，前端性能关注的是浏览器端的页面渲染时间、资源加载顺序、请求数量、前端缓存使用情况、资源压缩等内容，希望借此找到页面加载过程中比较耗时的操作和资源，然后进行有针对性的优化，最终达到优化终端用户在浏览器端使用体验的目的。

目前，业界普遍采用的前端测试方法，是雅虎（Yahoo）前端团队总结的 7 大类 35 条前端优化规则，在这里列出了其中几个最典型也是最重要的规则，来帮助你理解前端性能测试优化的关注范围：

• 减少 http 请求次数：http 请求数量越多，执行过程耗时就越长，所以可以采用合并多个图片到一个图片文件的方法来减少 http 请求次数，也可以采用将多个脚本文件合并成单一文件的方式减少 http 请求次数；
• 减少 DNS 查询次数：DNS 的作用是将 URL 转化为实际服务器主机 IP 地址，实现原理是分级查找，查找过程需要花费 20~100ms 的时间，所以一方面我们要加快单次查找的时间，另一方面也要减少一个页面中资源使用了多个不同域的情况；
• 避免页面跳转：页面跳转相当于又打开一个新的页面，耗费的时间就会比较长，所以要尽量避免使用页面跳转；
• 使用内容分发网络（CDN）：使用 CDN 相当于对静态内容做了缓存，并把缓存内容放在网络供应商（ISP）的机房，用户根据就近原则到 ISP 机房获取这些被缓存了的静态资源，因此可以大幅提高性能；
• Gzip 压缩传输文件：压缩可以帮助减小传输文件的大小，进而可以从网络传输时间的层面来减少响应时间；

3.代码级性能测试

代码级性能测试，是指在单元测试阶段就对代码的时间性能和空间性能进行必要的测试和评估，以防止底层代码的效率问题在项目后期才被发现的尴尬。

如果你从事过性能测试相关的工作，一定遇到过这样的场景：系统级别的性能测试发现一个操作的响应时间很长，然后你要花费很多时间去逐级排查，最后却发现罪魁祸首是代码中某个实现低效的底层算法。这种自上而下的逐级排查定位的方法，效率通常都很低，代价也很高。

所以，我们就需要在项目早期，对一些关键算法进行代码级别的性能测试，以防止此类在代码层面就可以被发现的性能问题，遗留到最后的系统性能测试阶段才被发现。

但是，从实际执行的层面来讲，代码级性能测试并不存在严格意义上的测试工具，通常的做法是：改造现有的单元测试框架。

最常使用的改造方法是：

1. 将原本只会执行一次的单元测试用例连续执行 n 次，这个 n 的取值范围通常是 2000~5000；
2. 统计执行 n 次的平均时间。如果这个平均时间比较长（也就是单次函数调用时间比较长）的话，比如已经达到了秒级，那么通常情况下这个被测函数的实现逻辑一定需要优化。

这里之所以采用执行 n 次的方式，是因为函数执行时间往往是毫秒级的，单次执行的误差会比较大，所以采用多次执行取平均值的做法。

4.压力测试

压力测试，通常指的是后端压力测试，一般采用后端性能测试的方法，不断对系统施加压力，并验证系统正处于或长期处于临界饱和阶段的稳定性以及性能指标，并试图找到系统处于临界状态时的主要瓶颈点。所以，压力测试往往被用于系统容量规划的测试。

还有些情况，在执行压力测试时，我们还会故意在临界饱和状态的基础上继续施加压力，直至系统完全瘫痪，观察这个期间系统的行为；然后，逐渐减小压力，观察瘫痪的系统是否可以自愈。

5.配置测试

配置测试，主要用于观察系统在不同配置下的性能表现，通常使用后端性能测试的方法：

1. 通过性能基准测试（Performance Benchmark）建立性能基线（Performance Baseline）；
2. 在此基础上，调整配置；
3. 基于同样的性能基准测试，观察不同配置条件下系统性能的差异，根本目的是要找到特定压力模式下的最佳配置。

这里需要注意的是，“配置”是一个广义配置的概念，包含了以下多个层面的配置：

• 宿主操作系统的配置；
• 应用服务器的配置；
• 数据库的配置；
• JVM 的配置；
• 网络环境的配置；
• …

6.并发测试

并发测试，指的是在同一时间，同时调用后端服务，期间观察被调用服务在并发情况下的行为表现，旨在发现诸如资源竞争、资源死锁之类的问题。

并发测试中有个很重要的概念：“集合点并发”，它起源于HP 的 LoadRunner。

为了达到准确控制后端服务并发数的目的，我们需要让某些并发用户到达该集合点时，先处于等待状态，直到参与该集合的全部并发用户都到达时，再一起向后端服务发起请求。简单地说，就是先到的并发用户要等着，等所有并发用户都到了以后，再集中向后端服务发起请求。

比如，当要求的集合点并发数是 100 时，那么前 99 个到达的用户都会等在那里，直到第 100 个用户到了，才集中向后端服务发起请求。

当然，实际达到服务器的并发请求数，还会因为网络延迟等原因小于 100。所以，在实际项目中，建议在要求的并发数上进行适当放大，比如要求的并发数是 100，那我们集合点并发数可以设置为 120。

7.可靠性测试

可靠性测试，是验证系统在常规负载模式下长期运行的稳定性。其本质是通过长时间模拟真实的系统负载来发现系统潜在的内存泄漏、链接池回收等问题。

由于真实环境下的实际负载，会有高峰和低谷的交替变化（比如，对于企业级应用，白天通常是高峰时段，而晚上则是低峰时段），所以为了尽可能地模拟出真实的负载情况，我们会每 12 小时模拟一个高峰负载，两个高峰负载中间会模拟一个低峰负载，依次循环 3-7 天，形成一个类似于“波浪形”的系统测试负载曲线。然后，用这个“波浪形”的测试负载模拟真实的系统负载，完成可靠性测试。同样地，可靠性测试也会持续 3-7 天。

为了不把篇幅拉得过长，其他几个测试方法，网上或者大模型都有详细的介绍，就不再一一赘述。

四、性能测试的四大应用领域

不同的性能测试方法适用于不同的应用领域去解决不同的问题，这里“不同的应用领域”主要包括能力验证、能力规划、性能调优、缺陷发现这四大方面。每个应用领域可以根据自身特点，选择合适的测试方法。

1.能力验证

能力验证是最常用，也是最容易理解的性能测试的应用领域，主要是验证“某系统能否在 A 条件下具有 B 能力”，通常要求在明确的软硬件环境下，根据明确的系统性能需求设计测试方案和用例。能力验证这个领域最常使用的测试方法，包括后端性能测试、压力测试和可靠性测试。

2.能力规划

能力规划关注的是，如何才能使系统达到要求的性能和容量。通常情况下，我们会采用探索性测试的方式来了解系统的能力。

能力规划解决的问题，主要包括以下几个方面：

• 能否支持未来一段时间内的用户增长；
• 应该如何调整系统配置，使系统能够满足不断增长的用户数需求；
• 应用集群的可扩展性验证，以及寻找集群扩展的瓶颈点；
• 数据库集群的可扩展性验证；
• 缓存集群的可扩展性验证；
• …

能力规划最常使用的测试方法，主要有后端性能测试、压力测试、配置测试和可靠性测试。

3.性能调优

性能调优，其实是性能测试的延伸。在一些大型软件公司，会有专门的性能工程（Performance Engineering）团队，除了负责性能测试的工作外，还会负责性能调优。

性能调优主要解决性能测试过程中发现的性能瓶颈的问题，通常会涉及多个层面的调整，包括硬件设备选型、操作系统配置、应用系统配置、数据库配置和应用代码实现的优化等等。

这个领域最常用的测试方法，涵盖了上面的七大类测试方法，即后端性能测试、前端性能测试、代码级性能测试、压力测试、配置测试、并发测试和可靠性测试。

4.缺陷发现

缺陷发现，是一个比较直接的应用领域，通过性能测试的各种方法来发现诸如内存泄露、资源竞争、不合理的线程锁和死锁等问题。

缺陷发现，最常用的测试方法主要有并发测试、压力测试、后端性能测试和代码级性能测试。

五、后端性能测试知识

1.后端性能测试和后端性能测试工具之间的关系是什么？

后端性能测试工具是实现后端性能测试的技术手段，但是千万不要简单地把使用后端性能测试工具等同于后端性能测试，它只是后端性能测试中的一个必要步骤而已。完整的后端性能测试应该包括：

• 性能需求获取
• 性能场景设计
• 性能测试脚本开发
• 性能场景实现
• 性能测试执行
• 性能结果报告分析
• 性能优化和再验证

在这其中，后端性能测试工具主要在性能测试脚本开发、性能场景实现、性能测试执行这三个步骤中发挥作用，而其他环节都要依靠性能测试工程师的专业知识完成。

我们可以通过一个验血的案例来类比一下性能测试的整个过程：

假如你现在要去医院看病，医生会根据你对身体不适的描述，要求你先去验血，并确定需要检查的血液指标。验血是通过专业的医疗仪器分析你的血样，并得到验血报告。

医生拿到验血报告后，根据常年积累的专业知识，然后结合验血报告的各项指标以及指标之间的相互关系判断你的病情，并给出诊断结果以及相应的治疗措施。

我们可以把医院看病的过程来和性能测试作一个类比，性能测试对应到整个看病的过程：

1. 需求获取 === 你向医生描述身体不适细节的过程，医生需要知道要帮你解决什么问题；
2. 设计性能场景 === 医生决定需要检查哪些血液指标的过程；
3. 使用性能测试工具 === 使用医疗仪器分析血样的过程；
4. 性能测试报告 === 验血报告；
5. 性能测试人员分析性能结果报告的过程 === 医生解读验血报告的过程；
6. 性能测试人员根据性能报告进行性能优化的过程 === 医生根据验血报告判断你的病情，并给出相应治疗措施的过程。

所以，也就是如上面所说的，使用性能测试工具获得性能测试报告只是性能测试过程中的一个必要步骤，而得出报告的目的是让性能测试工程师去做进一步的分析，以得出最终结论，并给出性能优化的措施。

2.业内主流的后端性能测试工具有哪些？

目前，业内有很多成熟的后端性能测试工具，比如传统的 LoadRunner、JMeter、NeoLoad 等。另外，现在还有很多云端部署的后端性能测试工具或平台，比如 CloudTest、Loadstorm、阿里的 PTS 等。

其中，最为常用的商业工具是 HP 软件（现在已经被 Micro Focus 收购）的 LoadRunner，由于其强大的功能和广泛的协议支持，几乎已经成了性能测试工具的代名词。大量的传统软件企业，也基本都使用 LoadRunner 实施性能测试。

另外，JMeter 是目前开源领域最主流的性能测试工具。JMeter 的功能非常灵活，能够支持 HTTP、FTP、数据库的性能测试，也能够充当 HTTP 代理来录制浏览器的 HTTP 请求，还可以根据 Apache 等 Web 服务器的日志文件回放 HTTP 流量，还可以通过扩展支持海量的并发。

然后，再加上 JMeter 开源免费的特点，已经被很多互联网企业广泛应用。比如，饿了么就是使用 JMeter 来完成系统的全链路压力测试。

通常来讲，传统软件企业偏向于使用 LoadRunner，而互联网企业普遍采用 JMeter，具体有以下原因：

对于传统软件企业来说：虽然LoadRunner License 是按照并发用户数收费的，并发用户数越高收费也越贵，但是 LoadRunner 的脚本开发功能、执行控制、系统监控以及报告功能都非常强大，易学易用。而传统软件企业，需要测试的并发用户数并不会太高，通常是在几百到十几万这个数量级，而且它们很在意软件的易用性和官方支持能力，所以往往热衷于直接选择成熟的商业工具 LoadRunner。

而对于互联网企业来说：互联网企业并发用户请求数量很高，很多软件都会达到百万，甚至是千万的级别。那么，如果使用 LoadRunner 的话，则会存在以下弊端：

• 费用会高的离谱；
• 对海量并发的测试支持并不太好；
• 很多互联网企业还会有特定的工具需求，这些特定的需求很难在 LoadRunner 中实现，而在开源的 JMeter 中，用户完全可以根据需求进行扩展。

所以互联网企业往往选用 JMeter 方案，而且通常会自己维护扩展版本。

3.后端性能测试工具和 GUI 自动化测试工具最大的区别是什么？

虽然后端性能测试工具和 GUI 自动化测试工具都是通过自动化的手段模拟终端用户使用系统的行为，但是两者实现的原理截然不同。主要是以下两方面：模拟用户行为的方式、测试的执行方式。

4.后端性能测试工具的原理是什么？

虽然后端性能测试工具种类很多，但是由于都不能通过 GUI 的方式来模拟并发，所以其基本原理和主要概念基本一致，其本质上都是通过协议模拟用户的行为。

① 构建虚拟用户脚本--虚拟用户脚本生成器

首先，后端性能测试工具会基于客户端与服务器端的通信协议，构建模拟业务操作的虚拟用户脚本。对于目前主流的 Web 应用，通常是基于 HTTP/HTTPS 协议；对于 Web Service 应用，是基于 Web Service 协议；

我们把这些基于协议模拟用户行为的脚本称为虚拟用户脚本，而把开发和产生这些脚本的工具称为虚拟用户脚本生成器。

不同后端性能测试工具的虚拟用户脚本生成器，在使用上的区别比较大，我们这里以市面上常用的LoadRunner和Jmeter作对比：

注：

虽然 LoadRunner 也支持采用直接开发的方式产生虚拟用户脚本，但是因为开发难度太大，所以基本上都是采用先录制再开发的方式，不会直接去开发。

虽然 JMeter 也支持录制，但是 JMeter 的录制功能是通过设置代理完成的，而且录制出来的脚本都是原始的 http 请求，并没有经过适当的封装，所以录制功能比较弱。

② 执行虚拟用户脚本--压力产生器

开发完成了虚拟用户脚本之后，后端性能测试工具会以多线程或多进程的方式并发执行虚拟用户脚本，来模拟大量并发用户的同时访问，从而对服务器施加测试负载。

其中，我们把实际发起测试负载的机器称为压力产生器。受限于 CPU、内存，以及网络带宽等硬件资源，一台压力产生器能够承载的虚拟用户数量是有限的，当需要发起的并发用户数量超过了单台压力产生器能够提供的极限时，就需要引入多台压力产生器合作发起需要的测试负载。

一旦有了多台压力产生器，那就需要一个专门的控制器来统一管理与协调这些压力产生器，我们把这个专门的控制器称为压力控制器。压力控制器会根据性能测试场景的设计，来控制和协调多台压力产生器上的多线程或多进程执行的虚拟用户脚本，最终模拟出性能测试场景中的测试负载。

③ 收集性能数据、监控系统资源--系统监控器

在施加测试负载的整个过程中，后端性能测试工具除了需要监控和收集被测系统的各种性能数据以外，还需要监控被测系统各个服务器的各种软硬件资源。比如，后端性能测试工具需要监控应用服务器、数据库服务器、消息队列服务器、缓存服务器等各种资源的占用率。我们通常把完成监控和数据收集的模块称为系统监控器。

在性能测试执行过程中，系统监控器的数据显示界面是性能测试工程师最密切关注的部分，性能测试工程师会根据实时的数据显示来判断测试负载情况下的系统健康状况。

不同的后端测试工具中，系统监控器能力差别也比较大。比如，LoadRunner 的系统监控器就很强大，支持收集各种操作系统的系统参数，还支持与 SiteScope 等第三方专业监控工具的无缝集成。

④ 汇总测试报告--测试结果分析器

最后，测试执行完成后，后端性能测试工具会将系统监控器收集的所有信息汇总为完整测试报告，后端性能测试工具通常能够基于该报告生成各类指标的各种图表，还能将多个指标关联在一起进行综合分析来找出各个指标之间的关联性。我们把完成这部分工作的模块称为测试结果分析器。

需要强调的是，测试结果分析器只是按需提供多种不同维度和表现形式的数据展现工作，而对数据的分析工作，还是要依赖于具有丰富经验的性能测试工程师。

5.后端性能测试中，性能测试场景设计是什么意思，具体会涉及哪些内容？

性能测试场景设计，是后端性能测试中的重要概念，也是压力控制器发起测试负载的依据。性能测试场景设计，目的是要描述性能测试过程中所有与测试负载以及监控相关的内容。通常来讲，性能测试场景设计主要会涉及以下部分：

• 并发用户数是多少？
• 测试刚开始时，以什么样的速率来添加并发用户？比如，每秒增加 5 个并发用户。
• 达到最大并发用户数后持续多长时间？
• 测试结束时，以什么样的速率来减少并发用户？比如，每秒减少 5 个并发用户。
• 需要包含哪些业务操作，各个业务操作的占比是多少？比如，10% 的用户在做登录操作，70% 的用户在做查询操作，其他 20% 的用户在做订单操作。
• 一轮虚拟用户脚本执行结束后，需要等待多长时间开始下一次执行？
• 同一虚拟用户脚本中，各个操作之间的等待时间是多少？
• 需要监控哪些被测服务器的哪些指标？
• 脚本出错时的处理方式是什么？比如，错误率达到 10% 时，自动停止该脚本。
• 需要使用多少台压力产生器？

以上这些场景组合在一起，就构成了性能测试场景设计的主要内容。也就是说，性能测试场景会对测试负载组成、负载策略、资源监控范围定义、终止方式，以及负载产生规划作出定义，而其中的每一项还会包含更多的内容。如下：

四年三次更换中国区总裁，加拿大鹅焦虑了？

来源：北京商报

加拿大鹅再次对中国区总裁人选作出调整。近日，加拿大鹅宣布任命谢霖为中国区总裁，负责中国市场直营业务并向亚太区总裁 Jonathan Sinclair 汇报。值得注意的是，这已经是自2022年以来，加拿大鹅第三次调整中国区总裁人选。业界认为，随着中国羽绒服市场竞争不断加剧，频繁更换中国区总裁背后多少有着加拿大鹅的焦虑。

频繁更换中国区总裁

谢霖的到来，进一步表明了加拿大鹅对于中国市场本土管理团队强化的决心。加拿大鹅如此形容此次人事变动：“此项任命彰显了加拿大鹅自2018年进入中国市场以来持续强化本土领导团队的决心。”

谢霖曾在ZARA母公司爱特思（Inditex）集团有超过15年的领导经验，在中国市场担任过多项重要职位。在加入加拿大鹅之前，谢霖曾担任爱特思集团大中华区中南区副总裁兼董事总经理，负责推动战略协同与卓越执行。而在更早之前，谢霖在ZARA大中华区历任管理要职，全面统筹涵盖零售、电商及营销领域的全方位品牌管理。

在加拿大鹅的规划中，谢霖上任后将全面统筹加拿大鹅在中国市场的直营业务，并向亚太区总裁Jonathan Sinclair汇报。

近年来，加拿大鹅中国区总裁一职的变动有点频繁。如在2022年8月，加拿大鹅宣布任命曾在历峰集团、LVMH 集团等奢侈品集团担任高管的李子厚（Larry Li）为中国区总裁。 随后在2024年2月，加拿大鹅宣布任命程腾宽（Kuan Cheng）担任中国区总裁一职。

对于频繁更换中国区总裁一职的原因，业界多猜测加拿大鹅可能将更多的发展希望寄托在中国市场。而谢霖过往履历中丰富的时尚零售经验及全渠道品牌管理和战略执行能力正是加拿大鹅所需要的。

就人事变动等相关问题，北京商报记者对加拿大鹅进行采访，但截至发稿未收到回复。

在要客研究院院长周婷看来，决策者更换主要为增加中国市场的决策自主性和反应速度，而其对于中国市场的重视，也意味着接下来加拿大鹅会在中国市场有新的市场策略，并且会显著增加在中国市场的品牌推广、市场营销和产品研发等的费用。

“此外，这种频繁更换的背后，也在某种程度上反映了加拿大鹅在中国市场的发展焦虑，加拿大鹅想通过换管理层来改善业绩。”周婷补充道。而在零售独立评论人马岗看来，中国市场占加拿大鹅整体业绩的近三分之一，是其最重要的市场，频繁更换操盘手不利于加拿大鹅战略的有效落地。

对于此番任命，谢霖表示：“期待与团队携手并进，进一步提升品牌在中国市场的影响力，为实现战略增长开拓新机遇。”

业绩增速放缓

过去很多年，中国市场一直是加拿大鹅的“利润奶牛”。

加拿大鹅也在财报中坦诚地提到中国市场对于其业绩增长的正面影响。如在2024财年第三季度，加拿大鹅以中国市场为主的亚太地区销售额增长达62%，成为唯一增长的地区。加拿大鹅将这份增长归结于主要受惠中国市场的强劲表现及旅客生意改善。在2024财年，加拿大鹅中国市场实现收入4.22亿加元，同比增长47%，一跃成为加拿大鹅第一大市场，超越美国和加拿大市场。

需要注意的是，虽然加拿大鹅的羽绒服曾在中国市场颇受欢迎，甚至一度成为中产人手一件的标配，但不可否认的是，当下的加拿大鹅在中国市场的增长正在放缓。根据财报数据，2025财年，加拿大鹅中国市场收入为4.27亿加元，同比增长1%，按固定汇率计下滑1.7%；2024财年加拿大鹅中国市场收入4.22亿加元，同比增长47%。从整体业绩看，加拿大鹅的增速也在持续下滑。根据财报数据，2022财年、2023财年和2024财年，加拿大鹅的销售额分别增长21.54%、10.84%和9.6%。到2025财年，这一数据直接下跌至1.1%。

在周婷看来，加拿大鹅中国市场增长放缓的原因除了随着消费者对羽绒服的需求日益多样化，如关注品牌和保暖性能的同时，对款式时尚度、功能多样性、性价比等方面也有更高要求。而加拿大鹅在款式设计等方面变化不多，难以满足消费者不断变化的需求。“另外，加拿大鹅中国市场增速放缓也和此前出现过一些如质量问题、虚假宣传等负面事件有关。这些负面事件一定程度上损害了加拿大鹅的品牌形象，并且其早期的高端品牌形象也正逐渐大众化，影响了消费者的信任和购买决策。”周婷说道。

虽然加拿大鹅中国市场收入增长放缓，但加拿大鹅门店数量在中国市场依然是最多的。根据官方微信号信息，目前加拿大鹅在中国18个城市（包括港澳台地区）设有30家门店。截至2025财年末，加拿大鹅全球门店数量为74家。

市场份额被挤压

另一方面，国内外高端羽绒服品牌的发展正在挤压加拿大鹅的市场份额。

近两年，随着波司登、天空人等国产羽绒服品牌在高端市场的崛起，以及像盟可睐（moncler）等外资高端羽绒服品牌的加紧布局，中国高端羽绒服市场竞争不断加剧。

据了解，波司登登峰2.0系列产品售价在万元以上，定位高端。自2018年起，波司登就转型高端，高端产品占比大约在30%左右。近两年，随着高端化战略不断推动，波司登被越来越多消费者接受，毛利率不断抬升。公开数据显示，2018年及以前，波司登的销售毛利率很长一段时间都稳定在45%左右。2019—2021年，波司登羽绒服毛利率迅速攀升，分别为53.1%、55.03%和58.63%。在2023年4月至2024年4月的一年，波司登毛利达到59.59%。另外，像猿辅导旗下品牌推出的天空人羽绒服，同样角逐高端市场，其产品定价在7000元上下。

除了国产品牌在高端市场的布局，加拿大鹅的竞争对手盟可睐（Moncler）也将目光瞄准中国市场。2022年10月，盟可睐入驻天猫开设旗舰店，同年签约王一博为全球品牌代言人进行宣传营销。2023年12月底，盟可睐旗下品牌Stone Island开始全面控制中国市场的品牌分销，并在2024年完成相关布局，其中包括关闭一些经销商开设的单品牌门店等。

此外，加拿大高端羽绒服品牌慕瑟纳可（Moose Knuckles）也计划在中国市场连开新店以抢占市场。

时尚产业独立分析师、上海良栖品牌管理有限公司创始人程伟雄认为，面对行业竞争，加拿大鹅在中国一二线城市的网点布局需要进一步强化的同时，也有必要做市场渠道下沉，以应对加拿大鹅中国本土化市场策略。