软件测试速度的估算通常涉及多个因素,包括测试时间、并发线程数、每次时间间隔、平均响应时间、处理能力、cache影响系数和用户习惯操作频率等。以下是一些具体的估算方法和步骤:
测试时间的计算
测试时间:一轮测试从开始到结束所使用的时间。
并发线程数:测试时同时访问被测系统的线程数。
每次时间间隔:测试线程发出一个请求,并得到被测系统的响应后,间隔多少时间发出下一次请求。
平均响应时间:测试线程向被测系统发请求,所有请求的响应时间的平均值。
处理能力:在某一特定环境下,系统处理请求的速度。
cache影响系数:测试数据未必如实际使用时分散,cache在测试过程中会比实际使用时发挥更大作用,从而使测试出的最高处理能力偏高,考虑到这个因素而引入的系数。
用户习惯操作频率:根据用户使用习惯估算出来的,单个用户在一段时间内,使用此类功能的次数。通常以一天内某段固定的高峰使用时间来统计,如果一天内没有哪段时间是固定的高峰使用时间,则以一天的工作时间来统计。
预期平均响应时间:由用户提出的,希望系统在多长时间内响应。注意,这个值并不是某一次访问的时间,而是一段时间多次访问后的平均值。
最大并发用户数:在给定的预期平均响应时间下,系统最多能支持多少个并发用户。这个数据就是实际可以同时使用系统的用户数。
计算公式
成功率= 成功次数 ÷ (成功次数 + 失败次数)
处理能力= 成功次数 ÷ 测试时间
最短平均响应时间= MIN(平均响应时间)
最高处理能力= MAX(处理能力) × (1 - cache影响系数)
最大并发用户数= (最高处理能力 - 1) ÷ (预期平均响应时间 - 最短平均响应时间 + (1 ÷ 最高处理能力)) ÷ 用户习惯操作频率
估算方法
三分之一法:根据开发评估的整体时间,除以3,得到测试总时间。再结合经验,适当加减20%时间即可。如果需要把每个模块的时间细分,总时间不变,等比拆分,得到每个模块的时间。
使用工具:可以使用pytest-benchmark等工具来测量函数的执行时间。在测试函数里加上benchmark参数,然后调用它的timeit方法,pytest会自动测量并给出报告。
建议
详细规划:在估算测试速度时,应详细规划测试的范围、测试用例的数量和类型,以及测试环境的配置。
考虑实际情况:在估算过程中,要考虑实际的用户行为、系统负载和cache效果等因素,以确保估算结果的准确性。
持续优化:在实际测试过程中,根据测试结果和系统表现,持续优化测试计划和估算方法,以提高测试效率和质量。
通过以上方法和步骤,可以较为准确地估算出软件测试的速度,并为测试计划的制定提供有力的支持。