深度剖析软件性能测试：控制关键指标，确保软件卓越运行的科学手段，高考穿成这样合适吗？超短吊带配大钻美甲，跑错考场还不慌不忙，网友：考了也白考！现在真到了“劝退”计算机专业的时候吗？写在今年高考结束后美国总务管理局指责哈佛大学存在招生歧视，指出美国最高法院早在2023年的判决中就终止了美国高等教育领域的平权行动，否定了哈佛大学通过在招生时考虑种族因素来提升校园多元化水平的做法。
我将为您撰写一篇关于深度剖析软件性能测试：控制关键指标，确保软件卓越运行的科学手段的文章。在当今数字化、网络化的世界中，软件的应用已经成为企业运营的重要组成部分，其性能的好坏直接影响着企业的效率和竞争力。为了保证软件的稳定性和可靠性，深入剖析软件性能测试，控制关键指标，就显得尤为重要。
我们需要明确什么是性能测试。性能测试是一种评估软件系统或应用在特定环境下的实际运行速度、响应时间、吞吐量等关键性能指标的定量分析方法。它通过对软件系统的实际负载进行模拟和测试，以检测其在各种工作负载条件下的表现，从而评估其稳定性和可扩展性。在软件开发过程中，性能测试不仅可以帮助开发人员及时发现并解决潜在的问题，也能确保软件在实际生产环境中能够高效稳定地运行，为用户提供最佳体验。
如何控制关键性能指标呢？以下是一些主要的方法：
1. **需求分析**：在软件设计阶段，充分理解和准确地定义软件的需求，包括预期的用户行为、数据传输方式、计算密集型任务等，有助于我们确定性能测试的重点和范围。针对不同的业务场景和用户群体，选择相应的性能测试用例，如I/O操作、CPU使用率、内存占用、网络延迟等关键性能指标。
2. **基准测试**：通过对比不同版本的软件在相同环境下（如相同的硬件配置、相同的操作系统版本）的性能表现，可以判断出软件在性能方面是否存在明显的差距，进而找出影响性能的关键因素，如代码优化、算法改进、数据结构优化等。也可以利用基准测试结果对软件进行性能优化建议，如引入更高效的数据库查询、改进缓存策略等。
3. **压力测试**：在实际生产环境中的压力测试是必不可少的，它可以模拟大规模并发用户的访问，评估软件在高并发环境下的处理能力。例如，对于电商网站来说，可能会设计成一个大型在线商城，通过模拟大量的购物交易来测试其在高并发、大量用户并发访问时的性能表现，包括订单处理时间、页面加载速度、服务响应时间等。
4. **负载测试**：通过模拟真实的业务场景，通过随机增加用户流量或设备数量，持续地对软件进行压力测试，以验证其在高负载下的稳定性。这不仅能验证软件在高负载下的性能表现，也能发现软件在处理复杂业务逻辑时可能出现的性能瓶颈和问题。
5. **黑盒测试**：在部分情况下，难以直接观察软件的实际运行过程和性能情况，因此需要采用黑盒测试的方法。在这种测试方式下，开发者只关注程序的行为和输出，而不关心其内部的工作原理和实现细节，以此来检验软件是否按照预期的功能和规范进行工作。常用的黑盒测试技术有断言机法、单元测试、集成测试、端到端测试等。
6. **自动化测试**：随着软件测试自动化的发展，越来越多的企业开始利用自动化测试工具来提高软件性能测试的效率和准确性。自动化测试可以帮助开发者快速定位和修复问题，减少人工干预，从而降低测试成本和周期，提升软件质量。
深度剖析软件性能测试是一项系统性的工程，涉及到需求分析、基准测试、压力测试、负载测试、黑盒测试和自动化测试等多种方法，旨在控制关键性能指标，确保软件在真实生产环境中的卓越运行。只有全面掌握这些方法，并结合具体的业务场景和测试目标，才能真正发挥性能测试的作用，为企业的决策制定提供有力的支持和依据。
“本想蹦迪嗨翻天，偏要硬凑985”——高考还没考完呢，有的考生这心思咋就跑偏了？
高考第二天，某考点一女考生临近开考才发现跑错考场，交警紧急护送时，她的穿衣风格却成了全场焦点。
从网友拍的视频看，这姑娘长发飘飘皮肤白，背影瞅着挺窈窕，可偏偏穿了件露肚子的小吊带就来考试。
这下评论区可炸锅了：“高考这么严肃的场合，穿成这样合适吗？”
又一年的高考即将结束，很快又要开始填志愿了。过去二十年，在国内教育领域存在一个久经考验的定律：学计算机是不会吃亏的。很多专业曾经成为热门专业，又都因为各种原因而衰落，但计算机一直持续坚挺。在互联网兴起之前，计算机毕业生可以进入IT外企获取高薪；在互联网兴起之后，则可以进入互联网大厂争取财务自由。计算机专业的光芒不仅照耀着中国，也照耀着美国——数以万计的留学生跑到美国之后会立即研究“转码”，即转到任何与计算机相关的专业，然后去硅谷当码农。
有人说：高考是普通人家的子女改变命运的最佳出路。我还要补充一句：学计算机专业是这条出路的最佳分岔路口，不但质量高，而且容量大——仅仅在互联网大厂及中厂工作过的码农，恐怕就有几十万乃至上百万之多。相比之下，经济、金融等专业的金字塔尖虽然很高，但是金字塔的总体规模有限，容纳效率不高。
然而，现在情况似乎发生着微妙的变化。今年以来，至少有两位朋友明确告诉我：生成式AI已经从根本上改变了计算机编程人才的供需结构。其中一位（上市公司管理层）表示，自从AI大规模应用以来，公司的技术团队缩减了一半以上，其中前端开发团队缩减尤其明显。另一位则说的更直白：“如果30美元每月的GPT Pro就能完成基础的编程任务，为什么还要花每月5000美元去雇佣程序员？”
在ChatGPT横空出世之初，曾有人沾沾自喜地宣称，“AI只颠覆文科、不颠覆理科”——现在看来是彻头彻尾的笑话，AI是文科理科都颠覆，一视同仁。上文提到过，计算机专业（以及软件工程等相关专业）在过去二十年贡献了巨大的就业，而且是平均薪资很高的就业；所以它受到AI的冲击也就尤其严重。
有意思的是，过去两三年，应届毕业生和入门级程序员似乎受到冲击较轻，甚至得到了一定的“机遇”。这是怎么回事呢？简而言之，企业往往会倾向于先裁掉“中层程序员”：有五六年工作经验的人，薪资水涨船高，并且不再乐意拼命加班；把他们裁掉，用新人代替，可以节约一大笔成本。AI的广泛应用，让企业有了这样做的“底气”，从而在一定程度上加快了程序员的“新陈代谢”。
通过这种方式得到“机会”的新人，同样会在五六年甚至三四年后得到同样的下场。生成式AI把程序员的“失业年龄”从35岁提前到了29岁，今后或许还会提前更多。按照这个势头发展下去，今年入学读计算机专业的人，四年后毕业的时候，将会面临前所未有的险恶的职业发展环境。
这在美国其实也是进行时。根据纽约联储刚刚发布的数据，全美计算机工程和计算机科学专业毕业生的失业率已经分别上升到7.5%和6.1%，分别排名第三和第七名。当然，最近一年是硅谷大厂的人员紧缩期，上述失业率带有一定的周期性因素；可是我相信，生成式AI仍然扮演了十分重要的角色，其结构性影响是不可磨灭的。
对于那些熟练掌握了生成式AI工具的人来说，“懂一点编程”变得越来越重要了，而“执行编程”变得越来越不重要了。我的一位朋友（注：其本职工作与编程完全无关）是AI编程的狂热爱好者，尝试过市面上所有主流的大模型辅助编程，并且做出过一些颇具水平的开源应用。他依靠的几乎完全是多年前大学期间积累的程序设计知识，以及在互联网社区随时获得的知识补充。他不止一次告诉我：“关键是能够看懂程序，并且理解程序设计的理念。程序设计的基础知识还是重要的，熟练度却已经完全不重要了。”
从人类社会的宏观角度讲，编程的意义更加重要了，今后或许任何人都能在AI Agent的协助下设计程序解决日常问题。但是从就业角度讲，职业程序员的地位受到了严重动摇。除了最富有天才和独创性的一小撮人，大部分中基层填充者的命运大概都不会太好——这不仅仅是计算机一个专业的命运，也是其他大部分专业的命运！