【玩转 Postman 接口测试与开发2_019】第15章:利用 Postman 初探 API 性能测试(含实战截图)

《API Testing and Development with Postman》最新第二版封面
文章目录
- 第十五章 API 接口性能测试
- 1 性能负载的类型
- 2 Postman 负载配置
- 3 Postman 性能测试实战
- 3.1 Fixed 型负载下的性能测试
- 3.2 基于数据驱动的 Postman 接口性能测试
- 4 性能测试的注意事项
写在前面
终于来到了本书最后一章 API 性能测试的学习。这一章也是第二版的新增内容,虽然不能算作最后的彩蛋级福利(毕竟性能测试不是 Postman 的专长),但通过几个简单的设置也能在 Postman 进行最基础的性能测试,还是让我非常惊喜的。平时这些功能几乎都没用过,实际操作一遍发现并没有什么难度,既可以作为拓展知识阅读,也可视为今后工作中性能测试的应急方案。
至此,整本书的要点笔记就全部梳理完了,虽然前面还有三章内容没梳理,但都是一些概念性的知识,没有多少提炼的价值,后续可能会放到同一篇博文中一并介绍。相信有了书中介绍的接口测试知识,大家的 Postman 应该称得上熟练甚至小范围精通了。但这只是一个开端,我学 Postman 也是为后面的 AI 学习打下坚实的基础;后续有 Postman 相关的最新动态我也会陆续更新到本专栏,欢迎大家多提意见,共同进步。感谢关注!
第十五章 API 接口性能测试
本章要点
- 性能负载的不同类型
- 负载配置文件在
Postman中的用法- 性能测试在
Postman中的运行方法- 性能测试注意事项
API 接口通过编程进行交互,从而促成了自动化访问,同时也意味着出现性能问题。本章将基于 Postman 简要介绍接口性能测试。
1 性能负载的类型
性能测试的复杂之处在于,需要全面综合考虑可能导致系统变慢的各种因素。
性能负载主要可分三类:
- 处理负荷(Processing Load):是指处理单元的负荷,可能发生在计算资源开销极为昂贵的任务中;
- 内存负载(Memory Load):涉及临时内存(RAM)或存储设备的高内存使用率;
- 连接负载(Connection Load):涉及服务器可处理的最大同时连接数等。
2 Postman 负载配置
Postman 实现性能测试,主要是通过 Collection Runner 中的 Performance 配置页实现的:

【图 15.1 Postman 实现基本性能测试的配置页面及负载配置选项截图】
目前共支持四类负载配置类型:
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Fixed(固定负载) | 模拟恒定不变的负载,用户数量或请求速率在整个测试期间保持不变 | 适用于评估系统在稳定负载下的表现 |
| Ramp up(逐步增加负载) | 负载从低到高逐步增加,模拟用户或请求逐渐增多的场景 | 适用于测试系统在负载逐步增加时的响应和稳定性 |
| Spike(突发负载) | 短时间内负载急剧增加,模拟突发的高流量场景 | 适用于测试系统在突发高负载下的表现和恢复能力 |
| Peak(峰值负载) | 负载在短时间内达到峰值,模拟系统在高峰期的表现 | 适用于评估系统在最大负载下的性能和稳定性 |
切换每个类型,下方都会显示该类型的可视化配置图,表征虚拟用户数(Virtual Users,即 VUs)随时间的变化趋势:

【图 15.2 Fixed 型负载配置示意图】

【图 15.3 Ramp up 型负载配置示意图】

【图 15.4 Spike 型负载配置示意图】

【图 15.5 Peak 型负载配置示意图】
由于在 Postman 的 Collection Runner 进行性能测试,只能模拟最多 100 个虚拟用户节点发起请求,不仅测试规模有限,性能参数的监控也不够全面,仅供了解即可。
3 Postman 性能测试实战
总思路:以 GitPod 在线演示项目 ToDo List App 为基础,利用 Collection Runner 进行基础的性能测试。
3.1 Fixed 型负载下的性能测试
新建测试集合 Performance Testing,并添加示例请求 Get task list,请求接口 GET {{url}}/tasks。
模拟 10 个虚拟用户节点、1 分钟内的性能测试:

【图 15.6 Fixed 型负载下模拟 10 个虚拟用户 1 分钟内的性能测试配置页截图】
运行结果如下:

【图 15.7 性能测试进行中的实时监控情况截图】

【图 15.8 性能测试完成后的结果展示页截图】
从测试集合的运行统计表中还可以看到更多性能指标:

【图 15.9 从测试集合的运行统计栏中还可以看到更多性能指标数据】
其余负载类型均可如法炮制。
3.2 基于数据驱动的 Postman 接口性能测试
本例演示上传 CSV 数据文件进行 Fixed 型负载性能测试,目标接口为 ToDo List App 项目的 PUT /tasks/1 修改接口。
首先从浏览器登录 user1(user1/12345),并手动添加一则待办事项:

【图 15.10 先从页面登录 user1,并新增一则待办事项】
然后创建一个控制 status 状态的 CSV 文件 status.csv,内容如下(可用 Excel 另存为 csv 格式):
Status
Draft
In Progress
Complete
同时设置 PUT 请求的请求体为,注意变量名 Status 要与 CSV 文件的字段列名称保持一致:
{"description": "Do Something Great","status": "{{Status}}"
}
上传该 CSV 文件,此时会立即弹出一个临时窗口,选择随机插值后确认:

【图 15.11 上传 CSV 数据文件时,在自动弹出的窗口中设置插值方式为随机插值】
最后检查其他配置,再次运行 Collection Runner:

【图 15.12 再次确认性能测试各项配置】
运行结果如下:

【图 15.13 基于数据驱动的性能测试实时运行界面截图】

【图 15.14 基于数据驱动的性能测试实时 GitPod 后端运行界面截图】

【图 15.15 基于数据驱动的性能测试运行结束后的界面截图】
此外,还可以在某个运行详情页与其他性能测试记录进行对比,并结合统计图中的选筛条件,实现更多性能指标的综合对比:

【图 15.16 不同性能测试的运行指标对比效果图】
4 性能测试的注意事项
何时进行:尽量在开发周期的早期阶段进行。
性能测试中各个基准指标的确定:
- 单一负载:尽量设计得简单可靠;
- 复杂负载:除了考察可以接受的响应速度边界,还应考虑时间随负载的变化趋势。
可重复性的考虑:
性能测试对可重复性的要求相对较低,但这并不意味着可重复性不重要,而是要在有限条件下尽可能确保可重复性:
- 尽可能确保 测试环境的标准化:相同的底层硬件、相同数量的内核环境、内存配置、相同的
Docker容器配置等等,尽可能降低性能测试的噪音; - 认真考虑 初始数据 对性能测试的影响,尽量保持一致;
- 一致的性能测试数据清理流程;
- 建议不要总是自动删除数据,而是根据实际情况决定是否有必要保留(既有数据也可能会有助于后续调试);
- 系统的冷启动问题:初始阶段可能性能尚不稳定;
- 推荐制定一套明确的操作步骤文档;
- 各性能指标的确认需要多方参与,综合考虑,避免纸上谈兵,闭门造车。
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