2026年测试工程师（性能测试方向）岗位技能考试题库含答案

2026年测试工程师（性能测试方向）岗位技能考试题库含答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在性能测试中，下列哪项指标最能直接反映用户感受到的“快慢”？A.吞吐量B.并发用户数C.90%响应时间D.CPU利用率答案：C解析：90%响应时间（P90）把最慢的那10%请求剔除，能真实反映绝大多数用户的等待体验，与主观“快慢”最贴近。2.使用JMeter进行分布式压测时，Controller与Slave之间默认通信端口是：A.1099B.4444C.8080D.6379答案：A解析：JMeter的RMI注册中心默认端口1099，Controller通过该端口发现Slave节点。3.某接口在100并发下TPS为800，平均响应时间250ms，若系统线性扩展，当并发提升到200，TPS与响应时间最可能变为：A.1600TPS，250msB.800TPS，500msC.1600TPS，500msD.800TPS，250ms答案：B解析：并发翻倍但TPS未提升，说明系统已达上限，排队效应使响应时间翻倍。4.在Linux中，用于实时查看进程级CPU使用率的命令是：A.iostat-x1B.pidstat-u1C.vmstat1D.sar-nDEV1答案：B解析：pidstat-u1每秒刷新一次，输出指定或全部进程的CPU占用。5.下列哪一项不是衡量内存泄漏的有效指标？A.堆内存使用率持续上升，FullGC后无法回收B.常驻内存(RSS)随时间线性增长C.页面交换(swap)量激增D.网络吞吐出现抖动答案：D解析：网络抖动与内存泄漏无直接因果关系，前三项均为典型泄漏信号。6.关于Grafana+Prometheus监控体系，下列说法错误的是：A.Prometheus采用Pull模型采集B.Grafana支持通过Alertmanager告警C.Prometheus的指标类型包含Counter、Gauge、Histogram、SummaryD.Grafana只能时序查询，不支持表格面板答案：D解析：Grafana支持表格、仪表盘、热力图等多种面板，D错误。7.在HTTP/2性能测试中，以下哪项特性最可能降低并发连接数？A.头部压缩B.多路复用C.服务器推送D.二进制分帧答案：B解析：多路复用使单TCP连接可承载多请求，显著降低连接数。8.使用wrk进行基准测试时，选项“-d30s-c100-t4”含义为：A.4线程，100连接，持续30秒B.100线程，4连接，持续30秒C.4线程，30连接，持续100秒D.30线程，100连接，持续4秒答案：A解析：-t线程数，-c连接数，-d持续时间。9.当数据库QPS突增导致连接池耗尽，最先应调整的参数是：A.innodb_buffer_pool_sizeB.max_connectionsC.thread_cache_sizeD.query_cache_size答案：B解析：连接池耗尽直接受max_connections限制，优先放宽。10.在Kubernetes中，用于限制Pod最大CPU用量的字段是：A.requests.cpuB.limits.cpuC.resources.cpu.maxD.cpu.quota答案：B解析：limits.cpu控制Pod可使用的CPU上限。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些做法可有效降低FullGC频率？A.增大新生代比例B.使用G1垃圾收集器并设置-XX:MaxGCPauseMillis=200C.降低对象进入老年代的年龄阈值D.对大对象采用内存池复用答案：A、B、D解析：降低年龄阈值会加快对象进入老年代，反而增加FullGC，C错误。12.关于TCP拥塞控制，下列算法中属于基于丢包的有：A.RenoB.CubicC.BBRD.Vegas答案：A、B解析：BBR基于带宽与RTT，Vegas基于RTT变化，均非丢包触发。13.以下哪些工具可直接生成火焰图？A.perfB.async-profilerC.jstackD.py-spy答案：A、B、D解析：jstack仅输出线程快照，无法直接生成火焰图。14.在微服务链路压测中，需要重点关注的“黄金指标”包括：A.延迟B.流量C.错误D.饱和度答案：A、B、C、D解析：GoogleSRE四大黄金指标全覆盖。15.使用Locust进行分布式压测时，正确操作有：A.启动Master节点加--master参数B.Slave节点需指定--slave与--master-hostC.Master负责生成负载流量D.可通过WebUI实时调整用户数答案：A、B、D解析：Master只协调不生成流量，C错误。三、判断题（每题1分，共10分）16.在同样并发下，异步非阻塞模型一定比多线程模型TPS高。答案：错解析：异步模型减少上下文切换，但若业务逻辑CPU密集，优势有限。17.MySQL的InnoDB引擎中，二级索引叶节点保存主键值，因此覆盖索引可减少回表。答案：对解析：覆盖索引让查询只扫描二级索引即可获得所需字段，避免回表。18.使用nginx做反向代理时，开启proxy_buffering会增大后端响应延迟。答案：错解析：开启buffering让nginx一次性接收后端响应，减少后端等待时间，降低延迟。19.在Linux中，swappiness=0表示禁用交换分区。答案：错解析：swappiness=0仅表示尽可能不交换，但内存耗尽时仍会触发。20.JVM参数-XX:+UseStringDeduplication可节省堆内存，但会增加CPU开销。答案：对解析：字符串去重需扫描堆，消耗额外CPU。21.在PromQL中，rate(http_requests_total[5m])会自动处理计数器重置。答案：对解析：rate函数内置Counter重置逻辑。22.当CPU使用率低于60%，可判定系统不存在性能瓶颈。答案：错解析：瓶颈可能出现在IO、锁、网络等，CPU低不代表无瓶颈。23.使用SSD替换机械硬盘后，随机I/O延迟一定下降。答案：对解析：SSD随机读写延迟远低于机械盘。24.HTTPKeep-Alive复用TCP连接，可减少三次握手开销。答案：对解析：Keep-Alive让多条请求共享连接，节省握手时间。25.在JMeter中，ConstantThroughputTimer可精确控制每分钟采样数。答案：对解析：该组件通过延迟线程达到目标吞吐量。四、填空题（每空2分，共20分）26.在Linux中，查看块设备延迟的常用工具是________，其指标await表示________。答案：iostat，平均每次设备I/O请求的等待时间（含排队与服务时间）。27.若JVM启动参数为-Xms2g-Xmx2g-XX:NewRatio=3，则老年代大小为________G。答案：1.5解析：NewRatio=3表示老年代:新生代=3:1，总堆2G，老年代占3/4。28.使用tcpdump抓包保存为文件后，可用________命令将文件转换为Wireshark可读的pcap格式。答案：tcpdump-rinput.cap-woutput.pcap（或editcap）29.在Prometheus中，指标名称只能包含字母、数字、下划线和________。答案：冒号30.若某系统CPU利用率为90%，其中%steal为20%，说明________资源不足。答案：虚拟化宿主机CPU31.当MySQL出现“Sortaborted”错误，最可能原因是________。答案：排序缓冲区太小或查询被kill32.在Kubernetes中，HorizontalPodAutoscaler依据的指标需通过________组件暴露。答案：metrics-server（或自定义Prometheusadapter）33.使用wrk2进行精确QPS压测时，需加参数________。答案：--rate34.在JMeterBeanshell脚本中，获取当前线程编号的方法是________。答案：ctx.getThreadNum()35.若Grafana面板中查询表达式为“up{job='node'}”，返回值为0，表示________。答案：该job下实例宕机或Prometheus无法抓取五、简答题（每题10分，共30分）36.描述一次完整的性能瓶颈定位流程，需包含指标收集、分析、验证三个环节，并给出具体命令或工具示例。答案：1)指标收集：a.业务指标：通过Prometheus+Grafana监控QPS、P99延迟、错误率；b.系统指标：node_exporter采集CPU、内存、磁盘IO、网络；c.应用指标：Java应用通过Micrometer暴露JVM、线程池、缓存命中率；d.中间件：MySQL使用mysqld_exporter，Redis使用redis_exporter。2)分析：a.发现P99延迟从100ms升至500ms，CPU仅50%，磁盘iostat显示util=98%，await=30ms，判定磁盘瓶颈；b.使用perfrecord-g-p<pid>生成火焰图，发现30%CPU消耗在gzip压缩；c.慢查询日志发现未命中索引，执行计划全表扫描。3)验证：a.对磁盘升级为SSD，await降至3ms，P99降至120ms；b.关闭gzip压缩，CPU降至30%，延迟再降20ms；c.添加联合索引，查询耗时从200ms降至10ms，TPS提升3倍。通过回归测试确认三板斧后，系统在高负载下保持P99<100ms，CPU<60%，磁盘util<30%，达成SLA。37.解释“Little’sLaw”并给出在性能测试中的两个实战用法。答案：Little’sLaw：系统中平均请求数N=平均到达速率λ×平均停留时间W。用法1：容量规划。已知目标TPS=1000，期望响应时间≤200ms，则系统内平均并发请求数N=1000×0.2=200，即可用200并发线程验证是否能达到1000TPS。用法2：验证测试有效性。若压测工具显示并发=500，TPS=1000，平均响应时间=2s，则N=λ×W→500=1000×0.5，与实测2s不符，说明测试环境或工具数据失真，需排查协调逻辑或资源限制。38.说明如何基于JMeter+InfluxDB+Grafana搭建实时性能看板，并给出关键配置片段。答案：1)搭建InfluxDB：dockerrun-d-p8086:8086influxdb:1.8创建数据库：curl-i-XPOSThttp://localhost:8086/query--data-urlencode"q=CREATEDATABASEjmeter"2)JMeter后端监听器配置：<BackendListenerclass="BackendListenerClient"><elementPropname="influxdbMetricsSender"elementType="Argument"><stringPropname="A">influxdbMetricsSender</stringProp><stringPropname="Argument.value">org.apache.jmeter.visualizers.backend.influxdb.InfluxdbBackendListenerClient</stringProp></elementProp><stringPropname="influxdbUrl">http://localhost:8086/write?db=jmeter</stringProp><stringPropname="application">orderService</stringProp><stringPropname="measurement">jmeter</stringProp></BackendListener>3)Grafana导入模板ID5496，配置InfluxDB数据源，关键指标：QPS：SELECTSUM("count")FROM"jmeter"WHERE"application"='orderService'ANDtiP99：SELECTPERCENTILE("pct99.9",99)FROM"jmeter"WHERE$timeFilter4)启动JMeter脚本，Grafana实时刷新，实现秒级监控。六、综合设计题（25分）39.某电商公司计划在2026年“618”大促支撑峰值订单量10万单/分钟，订单创建链路包含：网关(Nginx)→订单微服务(Java)→库存微服务(Java)→缓存(RedisCluster)→消息队列(Kafka)→数据库(MySQL8.0主从)。请给出全链路性能测试方案，要求：1)计算各组件峰值QPS；2)设计压测模型（并发、吞吐量、数据量）；3)制定监控与告警方案；4)给出容量评估与弹性伸缩策略；5)列出风险预案。答案：1)峰值QPS计算：订单创建接口：10万单/分钟≈1667TPS，考虑读写放大，库存扣减、缓存查询、消息写入各需调用1次，总计链路QPS≈1667×3=5000TPS。网关层需承载静态资源、页面刷新，按历史比例1:10，约1.7万TPS。2)压测模型：并发模型：采用RPS模式，按阶梯步长500TPS/5min，目标峰值6000TPS，持续30min。数据量：提前预埋1000万SKU，库存随机1~100，用户Token200万，订单号雪花算法。参数化：用户ID、SKU、收货地址均CSV随机取样，避免热点。压测工具：网关层用wrk2保持精确RPS，微服务层用JMeter+KubernetesJob分布式压测，Kafka使用kafka-producer