Web性能测试中的几个关键指标
系统吞吐量
吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。对于网站，可以用&请求数/秒&或是&页面数/秒&来衡量，也可以用&访问人数/天&或是&处理的业务数/小时&等来衡量。
TPS（每秒事务数）是吞吐量的一个常用量化指标，此外还有HPS（每秒HTTP请求数）、QPS（每秒查询数）等。
系统吞吐量
吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。对于网站，可以用"请求数/秒"或是"页面数/秒"来衡量，也可以用"访问人数/天"或是"处理的业务数/小时"等来衡量。
TPS（每秒事务数）是吞吐量的一个常用量化指标，此外还有HPS（每秒HTTP请求数）、QPS（每秒查询数）等。
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量
并发数： 系统同时处理的request/事务数
响应时间： 一般取平均响应时间
在系统并发数由小逐渐增大的过程中（这个过程也伴随着服务器系统资源消耗逐渐增大），系统吞吐量先是逐渐增加，达到一个极限后，随着并发数的增加反而下降，达到系统崩溃点后，系统资源耗尽，吞吐量为零。
（1）并发数
指系统能够同时处理请求的数目，这个数字也反映了系统的负载特性。
对于网站而言，并发数即网站并发用户数，指同时提交请求的用户数目。
（2）QPS和TPS
TPS（transaction per second），每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间，或者，
并发数 = QPS*平均响应时间
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，
每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，
如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
（3）用户平均请求等待时间
请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，
在某些工具中，响应通常会称为“TTLB”，即"time to last byte"，意思是从发起一个请求开始，到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。
一个公式可以表示：响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。
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Loading...##一、规范性能测试实施流程的意义
规范的性能测试实施流程能够加强测试工作流程控制，明确性能测试各阶段应完成的工作，指导测试人员正确、有序的开展性能测试工作，提高各角色在性能能测试中的工作效率。本次分享的性能测试实施流程是性能测试开展的”指导方针”，结合《性能测试入门——LoadRunner使用初探》内容，您就可以早日成为性能测试”达人”。
##二、性能测试实施流程
性能测试流程分为五个阶段，分别是【需求调研阶段】→【测试准备阶段】→【测试执行阶段】→【测试报告阶段】→【测试总结阶段】。
##每个阶段做什么事情？重点关注什么？
##1.需求调研阶段
####1.1.阶段概述
调研阶段的主要工作为：组建工作小组、项目创建、需求分析、模型构建、定制性能测试详细实施计划。
重点关注：需求调研、需要分析、模型构建
####1.2.关键点描述
需求调研分为两个步骤进行：需求调研、需求分析。
该工作是性能测试必须的工作环节。工作产出文件为《XX项目性能测试需求表》，如：《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》。
此阶段模型构建主要是业务模型构建。
#####1.2.1需求调研
?需求调研工作由性能测试实施人员牵头负责，产品经理、开发工程师、运维工程师配合完成；
?需求调研的主要内容为：
?系统线上环境的性能需求，例如性能需求、可靠性需求、可维护性需求等；
?与系统性能需求相关的其它信息，包括系统信息（如线上环境硬件、参数配置、系统架构与部署方式、关联系统部署等）、业务信息（关键业务逻辑与处理流程、交易列表、交易量信息、业务分布规律等）、生产问题、文档资料等方面，并对收集到的信息进行汇总整理，实现对待测系统业务与技术的整体了解；
?开发项目组、需求部门、运维部门等测试任务提出方应填写《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》中的“任务信息”和“测试背景”等信息，提出的测试需求,简单文字不能说明的，可附加文件；
?性能测试小组的实施人员将调研获取的其它内容填入《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》；
?对于新立项系统或系统新开发版本，《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》应与《需求规格说明书》中的性能需求相一致。
#####1.2.2需求分析
?需求分析的基本流程是：
?首先，由性能测试工程师根据需求调研所获取的信息进行分析，将《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》中的性能需求转换为具体的性能需求指标值；
?其次，根据测试环境与线上环境的差异分析，由性能测试工程师将线上环境条件下的性能需求指标值转换为本次测试环境条件下的性能需求指标值；
例如：TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理交易数，推导过程如下，
当前线上APP1.0试用系统主要为查询类交易，交易占比40%，系统生产交易量统计为1个月约20W笔，假设APP2.0系统上线后业务量激增到每日查询类20W，则每日总交易量T达到:
T = 20W/40%=500000笔/日
系统处理能力TPS推导:APP2.0上线后交易量最大500000笔/日,系统晚间几乎无交易量，按2:8原则推算,则(%)/(8*20%*笔/秒，取整为70笔/秒，每年按业务量增长50%计算，则一年后系统处理能力指标约等于70+70*50%=105笔/秒。
稳定性交易量推导: 取系统处理能力的60%*时长=105笔/秒*60%*8*笔。
经过分析后汇总成测试指标值
?需求分析其主要内容和规范性要求如下：
?性能测试需求：应准确描述性能测试指标项及需求指标值。
?系统范围：应准确描述性能测试需求指标值所依托的测试范围信息，如应描述测试范围的关联系统逻辑示意图，及各关联系统的信息；在对系统局部环节进行测试时，也需阐明具体测试范围，详细描述被测系统的相关子系统。
?环境差异分析：应准确描述性能测试需求指标值所依托的测试环境信息，如须描述测试环境的总体网络拓扑结构图、测试环境机器配置表（数量、型号、资源、操作系统）、以及相应的软件配置、重要参数配置等。同时应准确描述线上环境的上述信息，并进行详细的环境差异性分析。
以上分析内容将作为性能测试方案的重要组成部分。
#####1.2.3模型构建例如：业务模型
根据200X年XX月XX日~200X年XX月XX日期间的业务高峰日200X年XX月XX日的业务量统计，经过略微调整得出以下业务模型，要求业务模型交易至少占线上交易量的90%以上：
##2.测试准备阶段
####2.1阶段概述
测试准备阶段是性能测试工作中重要阶段。在准备阶段，需要完成业务模型到测试模型的构建、性能测试实施方案编写、测试环境的准备、性能测试案例设计、性能测试监控方案设计、性能测试脚本，及相关测试数据的准备，并在上述相关准备活动结束后按照测试计划进行准入检查。
重点关注：测试模型构建、方案设计、案例设计、数据准备等
####2.2关键点描述
#####2.2.1测试模型构建
测试模型构建工作由性能测试实施人员完成；
在需求分析的基础上，对调研收集到的相关资料与信息进行分析梳理，重点分析跨系统的交易路径、交易关联关系、数据的处理与流转、业务量、交易比例、典型交易，以及系统的处理能力等性能测试点，针对性地确定多个业务场景，并为每个场景选择一套具体的业务交易集，按照业务量比例构建相应的测试模型。
本阶段的产出物为，各个测试场景，以及场景中典型交易及所占比率。
例如：从业务模型到测试模型推导
依据业务模型，通过与项目组及产品经理沟通，确定本次测试模型还需着重考虑以下内容：
（1）考虑到后期证券系统数据库升级，历史查询可能会影响，所以本次测试单独增加一个场景：历史委托和历史成交查询各50%（即）。同时，考虑到线上环境绝大部分该交易是由总中心前置发起，所以本次测试“历史委托和历史成交查询”交易均采用从总中心发起；
（2）增加国债发行交易场景，国债发行认购日一般在柜台营业前进行，此场景只选择国债发行认购一支交易；
（3）同时，证券系统交易高峰时段柜员签到、柜员签退交易占比较小。
通过以上分析得出本次测试模型有3个：一般交易日日间模型、国债发行日模型、以及历史查询交易模型。
一般交易日日间模型：
储蓄国债交易模型：
历史查询交易模型：
#####2.2.2方案设计
性能测试实施方案编制是性能测试工作中必须的工作环节，其产出为《性能测试方案》，如：《云智慧XXX项目_XXX功能模块性能能测试方案V1.0.xlsb》。
在方案中需要描述：测试需求、启停准则、测试模型设计、测试策略、测试内容、测试环境与工具需求，以及各个阶段的输出文档。在方案中还需说明性能测试工作的时间计划安排、预期的风险与风险规避方法等。测试模型设计内容来自本阶段测试模型设计中形成的测试场景，以及场景中典型交易及所占比率。
#####2.2.3案例设计
在案例设计中，包括案例的描述、测试环境描述（硬件、软件、应用版本、测试数据）、延迟设置、压力场景、执行描述、预期结果、监控要点。
案例设计是性能测试工作的必须工作环节，案例设计的产出文件是《性能测试案例》。
#####2.2.4数据准备
环境准备工作中涉及到基础数据的准备。测试数据的数量、逻辑关系要求十分严格，测试基础数据的准备一般采用自造模拟数据或者使用脱敏后的线上数据。
#####2.2.5测试脚本开发
测试脚本开发工作就是发挥LR的时候。
测试脚本是对业务操作的程序化体现，一个脚本一般为一项业务的过程描述。本活动主要为脚本的录制（编写）、修改和调试工作，从而保证在测试实施之前每个测试用例的脚本都能够在单笔和少量迭代次数的条件下能够正确执行。测试脚本开发的一般步骤如下：
?通过录制，或者编写，完成脚本代码生成。代码生成时，主要根据需求插入事务，作为测试过程中统计交易响应时间的单位；
?根据测试需求，进行参数化设置；
?设定检查点，根据报文内容字段判断交易是否正确执行，即检查点的设置在应用层面；
?根据测试要求确定是否设置集合点；
##3.测试执行阶段
####3.1阶段概述
测试执行阶段是执行测试案例，获得系统处理能力指标数据，发现性能测试缺陷的阶段。测试执行期间，借助测试工具执行测试场景或测试脚本，同时配合各类监控工具。执行结束后统一收集各种结果数据进行分析。根据需要，执行阶段可进行系统的调优和回归测试。
重点关注：结果记录、测试监控、结果分析
####3.2关键点描述
#####3.2.1测试执行与结果记录
测试执行过程有相应的优先级策略，依据测试案例的优先级别，优先执行级别较高的测试案例。测试过程中，通过对每个测试结果的分析来决定是重复执行当前案例还是执行新的测试案例；通常发现瓶颈问题会立即进行调整并重新执行测试用例，直到当前的案例通过。
在执行阶段，测试的执行、分析调优、回归测试工作较为反复，须认真记录全部执行过程和执行结果，执行结果数据是分析瓶颈的主要依据。
#####3.2.2测试监控
测试的监控工作与执行工作同步进行，场景或脚本开始执行时，同时启动监控程序（可以用nmon或者系统命令top/vmstat/iostat 等），当然也可以用云智慧的监控宝和透视宝协同工作，监控宝可以监控网站／网页性能／Ping/DNS/FTP/UDP/TCP/SMTP等IT基础设施的性能指标，透视宝可以发现主机资源、Web应用、浏览器、APP等应用的性能瓶颈，如下图所示：
监控宝监控页面
透视宝主机资源监控页面
在执行结束后，停止测试监控，并提取监控结果数据。
#####3.2.3测试结果分析
测试过程中根据前端性能测试工具显示结果、监控结果综合分析出现的测试问题。
测试组在执行“一般日日间交易模型”负载测试570TPS压力时，数据库监控发现有死锁想象，具体如下：
问题分析：经与开发一同分析，原因如下：流控信息收集程序（pltflowGthDaemon）在同一柜员、在毫秒级并发做交易时plt_flowgather表出现死锁。测试环境联机交易使用同一个柜员号发起，因此出现概率较高。
##4.测试报告阶段
####4.1阶段概述
测试执行工作结束后开始撰写性能测试报告。性能测试报告在发布前需要进行评审。
####4.2关键点描述
#####4.2.1报告撰写
性能测试报告要内容包括：测试目的、范围及方法、环境描述、测试结果描述、结果分析、结论和建议等。
#####4.2.2测试结果描述
测试结果的描述，应体现性能测试的执行过程，如：混合场景的容量测试结果展示中，需要描述各个并发梯度下测试结果及监控结果；在数字形式的结果记录中，要求小数点后精确3位有效数字。
#####4.2.3测试缺陷与问题
在性能测试分析报告中须描述测试过程发现的缺陷与问题，对于确认是测试缺陷的项进行风险评估，并给出风险提示。
####4.2.4最终结果分析
测试最终结果的分析，该部分内容应该全面、透彻、易理解且通过图表方式表达更直观。
#####4.2.5测试结论
测试结论是性能测试分析报告必须包括的内容。测试的结论须清晰、准确回答性能测试需求中描述的各项指标，需全面覆盖测试需求。
##5.测试总结阶段
性能测试的总结工作，主要对该任务的测试过程和测试技术进行总结。性能测试工作进入总结阶段，也意味着性能测试工作临近结束。在这个阶段，时间允许的情况下应将所有的重要测试资产进行归档保存。
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共收到 0 条回复性能测试中要关注哪些主要的性能指标_百度知道
性能测试中要关注哪些主要的性能指标
服务器系统资源方面 本机的CPU占用率，内存占用率 磁盘的读写指标网络的占用情况 基础吞吐率事务处理速度 如平均登录时间，操作平均响应时间至于每个指标的标准，要根据实际情况制定
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更可以追随信仰
性能测试综述
作者：wangyanli，发布于，wangyanli的空间
一、了解性能测试
性能测试是不断的通过不同场景的系统表现去探究系统设计与资源消耗之间的平衡。
我们可以认为性能测试是：通过在测试环境下对系统或构件的性能进行探测，用以验证在生产环境下系统性能是否达到预估的性能需求，发现系统可能存在的性能瓶颈，进而改善优化并系统的性能，提高系统的可扩展性、稳定性。
从上面的描述可以看出，性能测试的主要工作包括：获得预估的性能需求、搭建测试环境、执行测试、分析测试结果。其中，最为重要两个工作是确定测试的目的、方案，并对结果进行分析。
二、确认测试目的
性能测试的需求包含但不限于用户的需求。在性能测试前我们同样需要充分了解开发、运维对系统的关注点。此外，要对被测模块的设计有深入了解，基本判断该模块是cpu密集型或是io密集型。以上这些是为更确立测试的目的，并有针对性的梳理测试方案和分析做好准备。
性能测试的目的包括：
（1）验证系统是否满足预期需求；
（2）验证系统在高压下的表现；
（3）验证系统是否能持续稳定的运行；
（4）探测系统的瓶颈和产生瓶颈的原因；
（5）探测系统设计与资源之间的最佳平衡，改善并优化系统的性能。
三、确认测试方案
根据性能测试目的的不同，所实施的测试方案也不同。
一般，性能测试主要包括如下几种：
1）验证系统在预估负载下的表现：负载测试
2）验证系统在极端负载下的表现：压力测试
3）验证系统是否能持续稳定的运行：稳定性测试
以下是对上述三种测试的图示。一般，常态负载低于瓶颈负载，从常态负载到瓶颈负载区间系统的承受能力可以看作是可扩展能力。当瓶颈负载小于等于常态负载时，说明该系统的性能没有满足预计要求，是存在问题的。探测常态负载与瓶颈负载的关系，正是负载测试所要完成的工作。压力测试则验证从系统到达瓶颈之后，继续持续加压时系统的表现。
根据性能测试的目的，选择是进行负载、压力、稳定性测试还是几种测试。每种测试中一般会安排几个场景，场景的变换主要根据压力值、系统配置等参数而改变。首次测试一把根据预估的性能需求和经验值开决定，后续的测试场景依赖于首次测试的各项指标的特征。例如，首次测试后，发现系统的性能很好，完全满足预期且机器各项负载指数很低，后续可以考虑n倍压力值探测系统瓶颈。如果首次测试的结果表现出不能满足预期，则需要调整各参数值进行测试，通过比较个参数值下的性能表现来分析系统瓶颈。
四、准备环境数据
1 搭建测试环境
什么是测试环境？测试环境=软件+硬件+网络+数据+测试工具。
原则1 以假乱真
软、硬件配置要与生产环境的配置一致，如果条件有限，则要尽量逼近于生产环境的真实条件。同时，要保证测试工具的稳定性。如果性能测试环境不够真实、稳定，则测试的结果的可靠性无法满足。
原则2 以静制动
一般，我们将压力程序、被测模块部署在不同的机器上。（即便是生产环境中压力来自于被测模块所在的机器，我们一般也是分开部署；这是保证被测模块的干净，避免对测试结果的干扰）。因此信息交互是通过网络来完成的。保证环境干净的另一个原因是，一般线上部署是多模块统计部署，在线下没有必要搭建通线上一样的模块，因此使用一套干净的环境进行测试，可以在后期分析中引入多模块统计部署的因素进来，推算上线后的效果。
2 准备测试数据
原则3 以小见大
测试数据是测试环境的一部分，但与环境不同，测试数据很难达到与生产环境一模一样。一方面，生产环境的数据是动态、持续变化的，而测试中我们需要的数据是静态的，我们无法保证数据的实时性；另一方面，生产环境的数据是庞大的，而测试环境中数据量是有限的。
在数据准备中既要关注数据的质、又要关注量。
1）质――指数据的频率、分布要尽可能和线上一致。
2）量――指数据的规模要达到、接近或者超过线上现有水平。
通常，可以采用同比例缩放或扩放的方式，即使用过去一段时间的生产环境数据来进行测试。一般可以保证数据的频率、分布和真实环境中是一致的。
五、性能指标分析
1 性能指标的关注
性能测试的指标可分为产品指标和资源指标两类。对测试人员而言，性能测试的需求来自于用户、开发、运维的三方面。用户和开发关注的是与业务需求相关的产品指标，运维关注的是与硬件消耗相关的资源指标。
1)从用户角度关注的指标：用户关注的是单次业务相关的体验效果，譬如一次操作的响应快慢、一次请求是否成功、一次连接是否失败等，反映单次业务相关的指标包括：
(1)成功率=成功响应次数/统计时间
(2)失败率=失败响应次数/统计时间
(3)响应时间
2)从开发角度关注的指标: 开发人员更关注的是系统层面的指标。
(1)容量：系统能够承载的最大用户访问量是多少?系统最大的业务处理量是多少?
(2)稳定性: 系统是否支持7*24小时(一周)的业务访问?
3)从运维角度关注的指标：运维人员更关注的是硬件资源的消耗情况。
需要注意的是，在预估性能压力和指标时，需要给线上运维操作留有必要的性能空间。
其中，资源消耗往往是制约产品指标的重要因素，是我们在性能测试中需要特别关注的指标。资源消耗包括CPU、内存、硬盘、网络带宽等。
2 性能指标的统计
1) 单次业务相关的指标可以通过统计日志信息来计算。
2) 连续业务相关指标需要从长时间、高压力的性能中统计和分析。
3) 资源消耗指标可以通过监控进程占用的资源、机器系统的资源变化来观测。
其中，常见的性能分析工具有vmstat、top、free、iostat等。
3 性能指标的分析
指标分析的原则是“具体问题具体分析”，但是总的方法是盯住单场景，观察各项指标变化趋势；针对多场景，分析不同参数下的变化。需要注意到是，操作系统总是尽可能的去使用CPU和内存等资源，因此CPU满负荷或者内存free较小并不能说明该资源出现不足。
在判断资源短缺和瓶颈时需要综合分析资源间的制约关系，并观察各个资源值的变化。下面主要对资源消耗的各个指标进行分析。
其中，资源间的制约关系：
1）物理内存不够时会使用交换内存，使用swap会带来磁盘I0和cpu的开销。
2）Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache，因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
希望这份总结对大家有所帮助，总结是必要的，但仅仅是总结而已。个人理解，性能测试是一门意会大于言传的测试。屡试不爽、受益匪浅。
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性能测试的指标有哪些
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性能测试的指标：吞吐量，响应时间，同时在线用户，超级并发用户。另外解释了压力测试的基本概念。
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/*删除回复*/
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啥都没有，还要10分，太恶心了。
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