2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读2.9k次，点赞85次，收藏12次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题，web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题，还有互动交流板块……_软件测试刷题小程序https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502对压力测试方面提出几个疑问，以下是这位同学的叙述：
当我问ChatGPT，一个包含多个步骤的压力测试应该怎么用Go实现……
我：请用go写一个压力测试案例，测试的是几百个不同的用户登录某个系统，每个用户登录都有其用户名和密码，登录步骤是先通过 http 请求，其请求正常的情况下会返回 mqtt 的代理信息，再以 mqtt 连接，如果 mqtt 连接成功，则登录成功。压力测试的目的是获取可以多少个用户登录该系统，请按照压力测试结果的分析过程，并根据分析过程提出一个调优方案。
ChatGPT：代码使用了并发的 goroutine 来模拟多个用户同时登录系统，每个用户发送一个 HTTP 请求来进行登录，然后根据返回的响应解析出 MQTT 代理信息，最后尝试连接 MQTT 代理。登录结果通过通道传递，并在主函数中打印出来。您需要根据实际情况实现parseMQTTBrokerInfo和connectToMQTTBroker函数来解析 MQTT 代理信息和连接到 MQTT 代理。请确保根据您的实际需求进行适当的修改和扩展，包括错误处理、并发控制和性能测试等方面。压力测试的目的是评估系统在高负载情况下的性能和稳定性，以确定系统能够处理多少个并发用户。下面是一个分析压力测试结果的典型过程，并根据分析提出调优方案的示例：1. 收集测试数据：运行压力测试并记录每个用户登录的响应时间、成功率和系统资源使用情况等数据。2. 分析响应时间：检查每个用户登录的平均响应时间和响应时间分布。关注是否存在异常的高延迟或慢速响应。如果存在明显的延迟问题，可能需要优化系统的性能。3. 分析成功率：检查登录成功的用户数量和总用户数量之比，以确定系统在压力下的稳定性。如果成功率低于预期或出现错误率过高的情况，可能需要调整系统设置、增加资源或优化代码来提高稳定性。package mainimport (
"fmt"
"net/http"
"sync")func main() {
// 假设有500个用户登录
numUsers := 500
// 创建一个等待组，以便在所有用户登录完成后结束测试
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(numUsers)
// 创建一个通道用于接收登录结果
resultCh := make(chan string)
// 模拟用户登录
for i := 0; i < numUsers; i++ {
go func(userID int) {
defer wg.Done()
// 用户名和密码
username := fmt.Sprintf("user%d", userID)
password := fmt.Sprintf("password%d", userID)
// 发起 HTTP 请求
resp, err := http.Get("http://example.com/login?username=" + username + "&password=" + password)
if err != nil {
resultCh <- fmt.Sprintf("User %d: HTTP request error: %s", userID, err.Error())
return
}
defer resp.Body.Close()
// 检查 HTTP 响应
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
resultCh <- fmt.Sprintf("User %d: Invalid HTTP response code: %d", userID, resp.StatusCode)
return
}
// 解析 MQTT 代理信息
// 这里假设从 HTTP 响应中解析出了 MQTT 代理信息
mqttBroker := parseMQTTBrokerInfo(resp.Body)
// 连接 MQTT
// 这里假设使用某个 MQTT 客户端库进行连接
err = connectToMQTTBroker(mqttBroker)
if err != nil {
resultCh <- fmt.Sprintf("User %d: MQTT connection error: %s", userID, err.Error())
return
}
// 登录成功
resultCh <- fmt.Sprintf("User %d: Logged in successfully", userID)
}(i)
}
// 启动一个 goroutine 来等待所有用户登录完成并收集结果
go func() {
wg.Wait()
close(resultCh)
}()
// 打印登录结果
for result := range resultCh {
fmt.Println(result)
}
// 测试结束
fmt.Println("Testing completed.")}func parseMQTTBrokerInfo(body io.Reader) string {
// 在这里实现从 HTTP 响应中解析出 MQTT 代理信息的逻辑
// 返回 MQTT 代理的地址或其他必要信息}func connectToMQTTBroker(brokerInfo string) error {
// 在这里实现连接到 MQTT 代理的逻辑
// 返回连接错误或 nil}
考虑到 Go 自带有一个轻量级的测试框架 testing 和自带的 go test 命令来实现性能测试，可以方便的获取性能指标，所以我提出使用 testing benchmark 和 go test 实现。
我：请用 benchmark 和 go test 再写一次该案例。
ChatGPT：可以将代码保存为 login_test.go 文件，并在终端中运行 go test -bench=. -benchtime=10s 命令来执行压力测试。其中，-bench=. -benchtime=10s 参数表示运行所有基准测试，并将每个基准测试运行时间设置为 10 秒。在 BenchmarkLogin 函数中，我们使用 b.N 控制压力测试的迭代次数。在每次迭代中，我们调用 loginUser 函数模拟用户登录，并检查是否有错误发生。如果有错误，我们使用 b.Fatalf 报告错误并中止测试。压力测试将运行多次迭代，统计每次迭代的执行时间，并输出结果。您可以根据需要调整迭代次数和测试时间。请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据实际情况进行修改和扩展，例如添加更多的测试场景、并发控制或其他性能指标的收集和分析等。package mainimport (
"fmt"
"net/http"
"testing")// 用户结构体，包含用户名和密码type User struct {
Username string
Password string}// 模拟用户登录func loginUser(user User) error {
// 发起 HTTP 请求
resp, err := http.Get("http://example.com/login?username=" + user.Username + "&password=" + user.Password)
if err != nil {
return err
}
defer resp.Body.Close()
// 检查 HTTP 响应
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
return fmt.Errorf("Invalid HTTP response code: %d", resp.StatusCode)
}
// 解析 MQTT 代理信息
// 这里假设从 HTTP 响应中解析出了 MQTT 代理信息
mqttBroker := parseMQTTBrokerInfo(resp.Body)
// 连接 MQTT
// 这里假设使用某个 MQTT 客户端库进行连接
err = connectToMQTTBroker(mqttBroker)
if err != nil {
return err
}
// 登录成功
return nil}// 压力测试函数func BenchmarkLogin(b *testing.B) {
// 用户列表，包含多个用户
users := []User{
{Username: "user1", Password: "password1"},
{Username: "user2", Password: "password2"},
// 添加更多用户...
}
// 遍历用户列表进行登录
for i := 0; i < b.N; i++ {
// 获取当前用户
user := users[i%len(users)]
err := loginUser(user)
if err != nil {
b.Fatalf("Error during login: %s", err.Error())
}
}}
阅读了代码之后，我有以下疑问：
1. b.N 值是系统根据实际情况去调整的。所以users[i%len(users)]可能存在同一用户登录的情况。这种情况应该怎么避免或者应该怎么处理更好？
2. 数据准备应该是不计划作为测试报告里面的，可以通过b.ResetTimer()先准备 n 个用户，但是作为一个多步骤的压力测试，从 HTTP 响应中解析 MQTT 代理信息这一步骤也是数据的处理，但是被放在了一次执行里面，请问这个步骤花费的时间能算在压力测试结果里面吗？如果不可以，应该怎么处理？
3. 从本案例出发，ChatGPT 的做法有什么不足之处？或者它的处理是否不正确？
社区同学给出了自己的观点。
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