Как обрабатывать результаты тестов производительности для разработчиков проектов
Как обрабатывать результаты тестов производительности для разработчиков проектов

Инженер-разработчик в Тестирование производительностиэтап,В основном участвуетАнализ дефектов производительности и настройка производительностиВ ожидании работы。Дефекты, возникшие в процессе тестирования производительностиОписание к ним естьсамый важный актив

1. Распределение дефектов

существовать Тестирование производительностиэтап,каждыйбизнес или системаможет произойтиНедостатки производительности,Когда инженер-испытатель представляет отчет о дефекте, он долженПрикрепленная системная информацияИнформация о филиале и т.д.данные。Поэтому инженеры-разработчики должны понимать эти Недостатки Сосредоточена ли производительность в одной и той же системе или отрасли.

еслиВ определенной системе или отрасли появляется большое количество результатов производительности.,Тогда система будет служить центром внимания отдела разработки, сосредоточенного на объекте.,Даже архитекторы должны участвоватьПроанализируйте, существует ли нижний слой

Как показано на рисунке ниже, на этапе анализа производительности возникающие дефекты производительности определяются с помощью информации о приложении, и вы можете увидеть, какие приложения или системы имеют относительно больше сбоев с точки зрения распределения дефектов.

картина
картина

2. Вид дефектов

Тип дефекта в основном относится к тому, сконцентрированы ли возникающие проблемы с производительностью в определенных типах проблем.,нравитьсяСуществует ли большое количество проблем с аппаратной инфраструктурой, проблемами с операционной системой и базовым прикладным программным обеспечением?Проблемы с фреймворком/компонентами разработки, проблемы с реализацией кода и т. д.

Если инженеры-разработчики обнаруживают, что большое количество дефектов сконцентрировано в определенных направлениях, они могут заранее сформулировать целевые спецификации разработки, чтобы ограничить их, и использовать спецификации разработки в качестве порогов доступа к тестированию, чтобы избежать связанных проблем перед проведением тестирования производительности, тем самым улучшая эффективность выполнения тестов производительности.

3. Сопутствующие коды

В предыдущих статьях говорилось о необходимости улучшения возможностей анализа на уровне кода в процессе тестирования. Инженеры-разработчики могут быстро определить причину с помощью визуализации дефектного кода.

На основе этой способности визуализации,Инженеры-разработчики могутХраните и агрегируйте аналитические данные,еслисуществовать В ходе анализа было обнаружено, что многочисленные проблемы с производительностью были вызваныФрагмент кода или кадр приводит к,Затем вам необходимо провести углубленный анализ качества кода фрагмента кода или фреймворка.,Полное устранение дефектов с нуля,Повышайте эффективность.

4. Столкнувшись с результатами тестирования производительности, разработчики могут выполнить следующие шаги:

Результаты тестирования производительности — важный инструмент обратной связи для разработчиков проектов.,Это помогает командам выявлять узкие места системы, оптимизировать производительность и улучшать взаимодействие с пользователем.。иметь дело с Тестирование производительности результатов, вы можете выполнить следующие шаги:

Отчет об анализе испытаний:

Внимательно прочитайте отчет об испытаниях,тест на пониманиеЦели, конфигурация среды, используемые инструменты, методы тестирования и т. д.

сосредоточиться наключевые показатели,Например, время отклика, пропускная способность, количество одновременных пользователей, частота ошибок и т. д.

Проблема с позиционированием:

В соответствии с проблемами, указанными в протоколе испытаний.,в сочетании с системойСхема архитектуры и логика кода, попытайтесь определить конкретное место проблемы.

использоватьИнструменты отладки или инструменты анализа производительности (например, Profiler), помогающие обнаружить узкие места в производительности.

Приоритеты:

Отсортируйте обнаруженные проблемы по серьезности и масштабу воздействия и определите, какие проблемы необходимо решить в первую очередь.

Учитывая ограниченность ресурсов, может возникнуть необходимость связаться с менеджером продукта или менеджером проекта, чтобы совместно принять решение о приоритете работ по оптимизации.

Разработайте решение:

на каждый вопрос,Проектируйте конкретные решения。Это может включать в себяОптимизация кода, оптимизация запросов к базе данных, настройка стратегии кэширования, оптимизация конфигурации сервера и т. д.

При необходимости вы можете просмотреть соответствующую литературу или проконсультироваться с коллегами, чтобы убедиться в эффективности и рациональности решения.

Внедрить меры по улучшению:

Выполняйте меры по оптимизации в соответствии с планом и поддерживайте хорошую связь с членами команды во время реализации.

Обязательно записывайте детали каждого изменения, чтобы позже можно было просмотреть и оценить эффект.

Проверьте еще раз, чтобы убедиться:

После завершения оптимизации,сноваЗапустите тесты производительности, чтобы проверить эффективность улучшений.

Сравните данные до и после оптимизации и проанализируйте конкретное улучшение производительности.

Непрерывный мониторинг и итерация:

Несмотря на то, что производительность улучшилась после раунда оптимизации,также следуетСоздайте механизм долгосрочного мониторинга производительности для регулярной проверки рабочего состояния системы.

Оптимизация производительности — это непрерывный процесс. С развитием бизнеса и развитием технологий исходное решение по оптимизации может оказаться неприменимым и требует постоянной корректировки и оптимизации.

Задокументированные извлеченные уроки:

Запишите моменты обучения и проблемы, возникшие в течение всего процесса оптимизации производительности, и сформируйте документ, на который смогут ссылаться члены команды.

Это помогает команде накопить опыт и дать рекомендации для решения подобных задач в будущем.

Благодаря описанным выше шагам разработчики могут эффективно использовать результаты тестирования производительности для постоянного улучшения проекта, создавая тем самым более эффективные и стабильные программные продукты.

Если после прочтения вы найдете что-то полезное, пожалуйста, подписывайтесь, делитесь, оставляйте комментарии и т. д.! ! !

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose