你好，我是尉刚强。这节课，我们来聊聊性能测试工具的选择和使用。
我们都知道，性能测试是在确保软件功能正确的前提下，通过一些测试与加压手段，来衡量软件性能表现、分析性能问题的一种技术方法。而性能测试工具，则是支撑性能测试工作效率的重要保障之一，所以在进行性能测试之前，选择一款合适的性能测试工具非常重要。
不过，虽然很多工具使用的性能测试原理是相似的，但由于不同业务领域的差异性太大，选用的性能测试工具可能完全不同。
比如说，企业应用服务领域与专用设备领域所使用的性能测试工具，就是完全不同的体系，像LoadRunner这类就属于企业应用服务领域的性能测试工具。而在专有设备领域中，智能汽车、无线通信设备所使用的性能测试工具，有很多都是专属硬件设备，基本都是定制化的，所以对其他领域的性能测试工具的选择借鉴意义很小。
因此今天这节课，我要给你介绍的性能测试工具选择，就主要聚焦在企业应用与服务级的维度上。
另外我们也知道，如今处于富技术工具的时代，单独针对某个业务领域的性能测试，可选的性能测试工具也依旧非常多。但如果我们选择的性能测试工具不合适，就将会长期影响到整个团队的性能测试效率和成本。
所以接下来，我会先给你介绍下该领域的性能测试工具现状与发展趋势，在此过程中，你就能明白每种性能测试工具的特点和优势，以及它背后主要解决了什么问题。然后，我还会带你理解选择性能测试工具的参考标准。这样，当你在掌握了选择这些工具的参考标准之后，也就找到了理解它们背后工作原理的捷径，以后在进行性能测试之前，你就可以快速地找到合适的性能测试工具，提升性能测试的效率。
好，下面我们就先来了解下，应用服务级性能测试工具的现状和发展趋势。不过在开始之前，我想先说明一下今天我要给你介绍的性能测试的相关工具，主要包括：JMeter、LoadRunner、Locust、PTS、k6、Postman、Chrome调试器等。
虽然在课程中，我无法全面地罗列出目前业界所有的测试工具，但这些工具里有很多都是我在以往项目中真实使用过的，所以它们一定是最具代表性的。学完这部分内容后，接下来你就只需要搞明白自己当前业务产品的性能测试需求，就可以据此选择出合适的性能测试工具了。
OK，现在，我们就来具体了解下性能测试工具的变化趋势。早期的性能测试工具以JMeter、LoadRunner为代表，它们都使用桌面程序的运行方式，在业界也已经有很长的应用历史，所以内置的功能很丰富。而由于早期软件工程的生命周期很长，性能测试工具通常是从企业级应用的端到端进行性能测试，并会由专门的测试人员长期负责。所以，这类性能测试工具的特点就是功能相对比较封闭，而且使用起来也比较笨重。
但如今，软件技术架构与软件工程都发生了很大的演进变化，比如软件技术架构从单体转向了分布式微服务化，而软件工程管理也从瀑布式向敏捷式这种更加快速的迭代方式演进。所以，为了更好地适应这个时代，性能测试工具也发生了很大改变。其中，云服务化、代码化就是两个最主要的变化趋势，下面我来重点说明下。
现在可以说是云原生（Cloud Native）的时代，所有的技术与服务都逐步开始提供按需服务的能力，而性能测试对计算资源的需求比较大，所以按需使用的能力也很重要。
那么，关于云服务化的性能测试工具，这里我给你介绍一个典型的代表：阿里云的PTS。
PTS（Performance Test Service）是阿里云上提供的一个性能测试服务，你在登录购买之后就可以立即使用。下面展示的就是PTS登录之后的控制器界面视图：
从图中你能看出，阿里云的PTS提供了场景录制、场景管理、施压配置、报告分析等性能测试相关的所有基本功能。当然，它最大的特点是支持非常大的弹性计算能力，所以你可以很轻松地配置出超级大规模和强度的压力性能测试。
实际上，云服务化的性能测试工具，与传统的性能测试工具（如JMeter）在界面交互上是比较像的，所以，对原来使用传统性能测试工具的程序员来说切换成本并不大。同时，云服务化的性能测试还提供了比较完整的帮助手册，所以学习成本也比较低，非常容易上手。
另外，从阿里云的PTS使用界面上你也会发现，云端性能测试工具还有一个好处，就是可以帮助我们省去性能测试时安装测试工具的步骤。因此，如果你的性能测试场景不是特别复杂，也不需要考虑性能测试与CI流水线集成的场景，那么使用云端性能测试工具，就会是一个不错的选择。
如果你是一个非常喜欢敲代码的程序员，那么你可能会对界面化的性能测试工具没有什么好感，毕竟这种工具是通过界面的配置能力来生成测试代码的，所以并没有代码实现灵活和丰富。
不过我告诉你，现在有些性能测试工具，已经可以完全基于代码来开发性能测试场景用例了，所以你就可以像开发业务代码一样去编写性能测试用例，比如Locust、k6等。我把这种工具归纳为代码化性能测试工具。
这里我先以Locust为例，给你展示下它基于代码开发性能测试用例的过程。
实际上，对于这种性能测试工具来说，你可以完全基于Python来编写构造性能测试用例，下面的示例是我曾经编写的一个性能测试用例中的小片段，代码中要体现的功能是测试接口发送一个POST请求，并且携带cookies和body消息体：
// test_submit_case.py
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class WebsiteTasks(TaskSet):
@task
def add_entry(self):
body ={"field_1":"asdf"}
cookies = dict(_session='V1hjaWV4Ujd3WndDWWZBa0ZiTjdvd2tlV2p3NmtkUzA0RTM2c213SUs3TXpDQlhqT1BoRzFKUVBwZEhXbThPMjZGdUU3bUpPYjRTNEx5RFBxaEJaUEFYVUtFZHhMdUFDd1o3SldScjFzbkc1TGpqV2xnRjdhSXRaUEIvYi95WHd1WlZZU3BiQ0VUM0U1M1BDVFNzLzFBPT0tLVB2bUkyMVgrQkJKK0VsNWI5bndzTFE9PQ%3D%3D--109ab671b0bbc1fd56af4b87a1fcea3d61faeedd', path='/', domain='localhost', Expires='Tue, 19 Jan 2038 03:14:07 GMT')
self.client.post("/test/api", json=body,cookies=cookies)
class WebsiteUser(HttpLocust):
task_set = WebsiteTasks
min_wait = 5000
max_wait = 15000
这样，在运行如下代码之后，你就可以在界面启动性能测试和查看结果了。
locust -H https://xxx.net -f ./test_submit_case.py
而k6也是基于代码化的性能测试工具，但同时，它也提供了基于界面自动生成性能测试代码的机制。这是一个使用Node.js编写的性能测试用例，用来测试页面的get操作：
//test_get.js
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
export default function () {
http.get('http://test.k6.io');
sleep(1);
}
在安装完k6之后，你就可以使用命令k6 run testget.js 来运行上面的性能测试用例，并且生成测试结果以供进行性能分析。
实际上，k6也是一款云服务化的性能测试工具，当你注册登录了k6 Cloud之后，就可以直接在k6 Cloud上使用脚本或者界面创建性能测试用例。
另外，还有一些性能测试工具，它们提供的功能并不算非常完备，比如Postman工具，它可以临时地针对某个REST接口进行性能测试，所以在做性能测试用例开发和调试时，你可以拿来使用。而还有一些工具只是作为性能测试工具的协助手段，比如Chrome调试器，你可以用它来快速获取一个REST请求的Node.js接口调用代码。
这里我们也来看看使用Chrome调试器的具体操作流程：首先，使用快捷键进入Chrome Debug模式，在操作Web页面之后，在菜单Network下寻找到被测试的REST接口；然后点击右键，我们就可以选择对应的菜单操作，如以下截图所示：
操作之后，你就可以获取对应REST API调用的Node.js代码，如下所示：
fetch("https://www.joycode.art/images/logo.png", {
"headers": {
"sec-ch-ua": "\"Chromium\";v=\"88\", \"Google Chrome\";v=\"88\", \";Not A Brand\";v=\"99\"",
"sec-ch-ua-mobile": "?0"
},
"referrer": "https://www.joycode.art/blog/01-test-design/",
"referrerPolicy": "strict-origin-when-cross-origin",
"body": null,
"method": "GET",
"mode": "cors"
});
接着，你就可以将其添加到k6对应的性能测试脚本中，来运行性能测试。当然，你也可以完全使用Node.js，来自己快速开发构造一个简易的性能测试场景。
好，到这里，我们就对性能测试工具的使用现状和发展趋势有一定的了解了。不过我们还是需要再进一步思考一下：现在的性能测试工具这么多，并不是每一款都适合自己的性能测试场景呀。所以，我们还需要基于一些评选参考标准，来帮助我们选择合适的性能测试工具。
我们知道，传统的性能测试是在项目交付的后期开展的，而这样做会出现的问题就是，通过性能测试发现的性能问题，修复成本太大，甚至可能会打乱产品的交付节奏与计划。同时，由于性能测试与开发之间的脱节情况也比较严重，所以就会导致性能测试问题的发现与分析过程效率很低。
因此，为了更好地开展性能测试，我们其实可以把性能测试的工作尽量提前，打破性能测试团队与特性开发团队之间的壁垒，让性能测试成为研发团队内部的一项活动。
那么为了更好地实现这个目标，依据我在性能测试中积累的实践经验，我给你总结了一些很实用的评选参考标准，你可以基于这些标准来选择性能测试工具，这样就可以更好地把测试工作和开发工作结合起来，进一步也就可以帮助团队之间进行良好的协作了：
这些评选参考标准是按照优先级程度由高到低排列的，下面我就逐个给你详细介绍下。
首先你要注意，这其实是一个必要的条件。也就是说，这个评判标准与软件是否满足业务功能一样重要。毕竟如果测试工具不支持测试接口，那就不能完成最基本的性能测试需求了。
我举个例子，如果你的被测接口是FTP接口，但选择的性能测试工具只支持对REST接口的测试，那么这款性能测试工具就不是一个好的选择。像JMeter这类历史沉淀比较久的性能测试工具，它所支持的测试接口类型就很丰富，比如MOM（Message-Oriented Middleware，消息中间件）、JDBC SQL、FTP等。
但在新的软件技术架构实现中，接口越来越标准化，所以现在新产生的性能测试工具，支持的接口类型可能就比较少（比如PTS就没有LoadRunner支持的接口多）。因此，在选择性能测试工具前，你首先需要确保该工具支持你需要进行性能测试的所有接口类型。
这同样也是一个很重要的考虑因素，但也是在调研和选择性能测试工具时，我们比较容易忽略的因素。以Locust性能测试工具为例，受制于本地CPU的单核性能，当压测并发用户数达到一定的数量时，测试工具侧的性能就很容易先到达瓶颈，从而造成测试出的系统性能不准确。
那么这个时候，你其实也可以通过分布式部署和运行模式，同时启动很多个节点来进行性能测试，但这样造成的性能测试复杂度就增加了。也就是说，如果你使用JMeter、LoadRunner这类需要安装部署的性能测试工具，就需要考虑到这些因素。
但对于像云服务化的性能测试工具，比如PTS，你就不用担心性能测试工具本身的性能限制了。
这是我个人很看重的一项评估依据。为了提升运维效率，DevOps已经被更多人所关注和认可，而基础设施代码化是支持DevOps的重要技术手段之一。那么对性能测试而言，测试用例代码化带来的好处，就是你不仅可以使用版本管理工具来管理测试用例，还能更容易地实现性能测试自动化，并且能很方便地集成到CI流水线上。
很多性能测试工具都支持了测试结果的图形化显示，但是你要注意，这中间依旧存在一定的差异。
首先，不同的图表显示方式对结果分析的帮助是不一样的；其次，性能测试结果还有一个重要价值，就是可以帮助我们分析软件迭代演进期间，性能基线的变化趋势。
比如，使用k6这种性能测试工具，可以便于我们把最终的测试结果对接到数据库中，然后我们就可以使用Grafana去显示和分析性能基线的变化趋势。那么，这种可视化能力的价值，就要大于只能在工具内来图形化显示性能数据的能力。
这也是一个考量因素。我们知道，有些性能测试工具，可能只需几个命令就可以自动化安装了，而基于云的性能测试工具，可能压根就不需要去安装。
那么就我的观察和实践，我发现越复杂的安装过程，就越容易在安装过程中出错，而且对每一位使用该工具的研发人员来说，这都是不能逃避的工作。所以，从整个研发团队的角度来思考的话，需要安装部署的性能测试工具所花费的成本会更大。
使用录制脚本可以比较方便地构造测试场景与数据，但是以我个人的经验而言，这个优先级并不是非常高。
主要是由于两方面的因素：一方面，我们在录制脚本的使用过程中很容易出错，而且还需要手动修改生成的脚本，使用起来也不是非常高效；另一方面，录制脚本的部分能力，我们其实可以依赖其他工具协助完成，比如Chrome的Debug模式。
这个考量因素的优先级因公司而异，有些公司并没有支付性能测试工具的预算，所以收费产品只能排除在外。而有些公司会有这样的预算，那么你就可以从研发团队成本的视角，来考虑选择合适的性能工具。
首先你要知道，对软件系统的性能测试并不是一次性的，为了保持软件系统在演进过程中的性能，可以长期处于有效状态，你需要不断对其进行性能测试，而性能测试工具就是保证性能测试效率的关键因素。
那么在今天的课程中，我就从企业应用与服务级的性能测试视角，给你介绍了性能测试工具的发展现状。同时，基于为了更好地开展性能测试的目标，我还带你了解了选择性能测试工具的一些参考因素。当你参与产品的性能测试场景与需求存在差异时，你仍然也可以参考这些评选参考因素中的内容，来作为你选择性能测试工具的依据。
在你的产品性能测试中，性能测试用例是代码化的吗？具体用例是怎么管理的呢？
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