性能测试并发峰值计算
一软件性能的几个主要术语
1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+A1+N2+A2+N3+A3+N4
要求支持5000-10000用户访问的购物网站，是在同一时间访问？还是一天的访问量呢？如果是一天的访问量，那么我们需要知道哪几个时间段访问人数最多。例如有10小时访问密集区，我们可以估算每小时1000用户，峰值*2或者3，也就是每小时3000，那么合计一秒钟只要3000/3600 还不足1个并发。
如果是并发，那么就要测5000到10000了。
并发用户数量的统计方法目前还没有准确的公式
一般的并发用户数量的经验公式为：
使用系统的用户数量×（5％～20％）。
对于这个公式，没有必要拘泥于计算出的结果，因为为了保证系统的扩展空间，测试时的并发用户数量都会稍稍大一些，除非要测试系统能承受的最大并发用户数量。
举例说明：你的系统支持10000个用户访问，
在基本压测情况下，你在设置最大并发用户数量时最多10000*0.2=2000就可以了。
并发用户数的计算公式
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量
平均并发用户数的计算：
C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：
C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量
对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / T
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户
发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
二关于系统并发用户数的计算
（下面所提到的最高峰时500人，如果统计不出这个，可以按照2-8原则，80%的操作由20%的用户完成）
假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？
根据我们对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的
用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出，服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景。
在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理，因此，在后面的讨论中，也是主要针对业务并发用户数进行讨论，而且，为了方便，直接将业务并发用户数称为并发用户数。
（1）计算平均的并发用户数：C = nL/T
（2）并发用户数峰值：C’≈C+3根号C
公式（1）中，C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）。
公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session 产生符合泊松分布而估算得到的。
实例：
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。
则根据公式（1）和公式（2），可以得到：
C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
但是一般的做法是把每天访问系统用户数的10%作为平均的并发用户数。最大
的并发用户数乘上一个值，2或者3.
假如说用户要求系统每秒最大可以处理100个登陆请求，10/25/50/75/100 个
并发用户来执行登陆操作，然后观察系统在不同负载下的响应时间和每秒事务
数。如果用户数在100的时候，响应时间还在允许范围呢，就要加大用户数，
例如120 等。
下面是计算自己在工作中的遇到的并发用户数的计算：
例子：某个网站性能要求至少支持3000人同时在线，每个人的login session
估计为2个小时，按每天8个小时来计算。
这个网站的并发用户数为:
c=3000*2/8=750
峰值为c=750+3*根号750=832
性能测试报告-模板
Xxx系统性能测试报告 拟制：****日期：****审核：日期： 批准：日期：
1.概述 1.1.编写目的 本次测试报告为xxx系统的性能测试总结报告，目的在于总结性能测试工作，并分析测试结果，描述系统是否符合xxx系统的性能需求。 预期参考人员包括用户、测试人员、开发人员、项目管理者、质量管理人员和需要阅读本报告的高层经理。 1.2.项目背景 腾讯公司为员工提供一个网上查询班车的入口，分析出哪些路线/站点比较紧张或宽松，以进行一些合理调配。 1.3.测试目标 （简要列出进行本次压力测试的主要目标）完善班车管理系统，满足腾讯内部员工的班车查询需求，满足500个用户并发访问本系统。 1.4.名词解释 测试时间：一轮测试从开始到结束所使用的时间 并发线程数：测试时同时访问被测系统的线程数。注意，由于测试过程中，每个线程都是以尽可能快的速度发请求，与实际用户的使用有极大差别，所以，此数据不等同于实际使用时的并发用户数。 每次时间间隔：测试线程发出一个请求，并得到被测系统的响应后，间隔多少时间发出下一次请求。 平均响应时间：测试线程向被测系统发请求，所有请求的响应时间的平均值。 处理能力：在某一特定环境下，系统处理请求的速度。 cache影响系数：测试数据未必如实际使用时分散，cache在测试过程中会比实际使用时发挥更大作用，从而使测试出的最高处理能力偏高，考虑到这个因素而引入的系数。 用户习惯操作频率：根据用户使用习惯估算出来的，单个用户在一段时间内，使用此类功能的次数。通常以一天内某段固定的高峰使用时间来统计，如果一天内没有哪段时间是固定的高峰使用时间，则以一天的工作时间来统计。
性能测试报告
方欣科技有限公司 密级：限项目内使用 性能测试报告 （V1.0.0） 方欣科技有限公司 修订记录
目录 1.简介 ----------------------------------------------------- 4 1.1.概述 (4) 1.2.读者范围 (4) 1.3.参考资料 (4) 2.测试环境 ------------------------------------------------- 4 2.1.服务器 (4) 2.2.客户机 (5) 2.3.测试工具 (5) 3.性能指标 ------------------------------------------------- 6 4.测试用例 ------------------------------------------------- 7 5.测试结果 ------------------------------------------------- 8 5.1.登录：2000并发，主页+登录+申报首页 (8) 5.1.1.TPS汇总 (9) 5.1.2.响应时间 (9) 5.1.3.点击率 (10) 5.2.通用申报 (10) 5.2.1.200并发 (10) 5.2.2.500并发 (11) 5.2.3.小结 (13) 5.3.申报查询 (13) 5.3.1.500并发 (13) 5.3.2.小结 (14) 6.风险与建议 ---------------------------------------------- 14
1.简介 1.1.概述 （对文档目的进行说明，描述系统与测试执行的概况示例如下：） 本报告主要说明项目组对***系统进行性能测试的环境要求、测试场景、测试关键点、测试记录，测试结果等具体内容。 1.2.读者范围 （列出可能的读者范围，报告提交对象） 1.3.参考资料 （列出参考资料，没有可忽略） 2.测试环境 2.1.服务器 （列出测试环境服务器资源情况，示例如下：）
高可用Lvs集群搭建和测试报告
高可用Lvs集群搭建和测试报告 Lvs（Linux Virtual Server）是Linux下的负载均衡器，支持LVS-NA T、 LVS-DR、LVS-TUNL三种不同的方式，NA T用的不是很多，主要用的是DR、TUNL方式。DR方式适合所有的RealServer在同一网段下，即接在同一个交换机上。TUNL方式不限制RealServer 的位置，完全可以跨地域、空间，只要系统支持Tunnel就可以。 运行Lvs的前端调度器，目前只能为Linux，针对FreeBSD刚刚出来，性能不是很好。可以针对Web、MySQL、Ftp等服务做load balances。后端的RealServer则可以为各类系统，Linux、Solaris、Aix、BSD、Windows都可。 下面主要针对DR方式下的Web、MySQL负载均衡，以及Lvs + HA做功能性的验证和性能方面的测试。 1.集群系统拓扑
2.环境搭建说明 1.前端Load Balancer、Backup为虚拟机Linux系统，后端两台Real Server为纯Linux系 统。 2.192.168.6.229为前端负载均衡调度器，虚拟IP为192.168.6.111，安装并配置了ipvsadm （负载均衡）、ldirectord（健康监控）服务。 3.192.168.6.230为调度器的备份，采用heartbeat实现。 4.192.168.6.240、192.168.6.241为两台提供服务的真实Server。 3.功能性验证 首先在Load Balancer上安装ipvsadm、ldirectord、heartbeat服务，备机上也相同，可以用YUM进行安装，安装完成后需要将ha.cf、haresources、authkeys、ldirectord.cf文件拷贝到/etc/ha.d/ 目录下。 3.1. 验证Apache负载均衡。 3.1.1.配置 1.配置Load Balancer的ipvsadm，脚本内容如下：
性能测试报告范例
测试目的： 考虑到各地区的用户数量和单据量的增加会给服务器造成的压力不可估计，为确保TMS系统顺利在各地区推广上线，决定对TMS系统进行性能测试，重点为监控服务器在并发操作是的资源使用情况和请求响应时间。 测试内容 测试工具 主要测试工具为：LoadRunner11 辅助软件：截图工具、Word
测试结果及分析 5个用户同时生成派车单的测试结果如下： Transaction Summary（事务摘要） 从上面的结果我们可以看到该脚本运行47秒，当5个用户同时点击生成派车单时，系统的响应时间为41.45秒，因为没有设置持续运行时间，所以这里我们取的响应时间为90percent –time，且运行的事物已经全部通过
事务概论图，该图表示本次场景共5个事务（每个用户点击一次生成派车单为1个事务），且5个事务均已pass，绿色表色pass，如出现红色则表示产生error
从上图可以看到服务器的CPU平均值为14.419% ，离最大参考值90%相差甚远；且趋势基本成一直线状，表示服务器响应较为稳定，5个用户操作5个900托运单的单据对服务器并没有产生过大的压力。
“Hits per Second（每秒点击数）”反映了客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量，这里服务器每秒响应9,771次请求；如果客户端发出的请求数量越多，与之相对的“Average Throughput (吞吐量)”也应该越大。图中可以看出，两种图形的曲线都正常并且几乎重合，说明服务器能及时的接受客户端的请求，并能够返回结果。 按照上述策略，我们得出的最终测试结果为： 生成派车单: 1个用户，300个托运单点击生成派车单，响应时间7.34秒 5个用户，900个托运单点击生成派车单，响应时间41.45秒 单据匹配： 单用户1000箱，20000个商品，上传匹配时间8秒 五个用户2500箱，40000个商品，同时上传匹配耗时2分25秒 自由派车： 单条线路917个托运单下载，响应时间1分40秒 上述结果是在公司内网，测试环境上进行的测试，可能与实际会有偏差
服务器性能测试指标介绍
服务器性能测试指标介绍 当前业界常见的服务器性能指标有: TPC-C TPC-E TPC-H SPECjbb2005 SPECjEnterprise2010 SPECint2006 及SPECint_rate_2006 SPECfp2006 及SPECfp_rate_2006 SAP SD 2-Tier LINPACK RPE2 一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测试为: TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-H : 商业智能/ 数据仓库/ 在线分析(OLAP)交易性能 1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规TPC-C 测试结果发
布必须提供tpmC值, 即每分钟完成多少笔TPC-C 数据库交易(TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把TPC-C 测试结果写成为tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。 2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。 对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。 附TPC-C与TPC-E数据库结构对比 3.TPC-H测试内容：对大型数据仓库进行决策支持（decision support)的基准测试。TPC-H包含一组复杂的业务查询及修改操作，属于商业智能/数据仓库/在线分析（OLAP）
系统测试报告
xxxxxxxxxxxxxxx 系统测试报告 xxxxxxxxxxx公司 20xx年xx月
版本修订记录
目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2项目背景 (1) 1.3术语解释 (1) 1.4参考资料 (1) 2测试概要 (2) 2.1系统简介 (2) 2.2测试计划描述 (2) 2.3测试环境 (2) 3测试结果及分析 (3) 3.1测试执行情况 (3) 3.2功能测试报告 (3) 3.2.1系统管理模块测试报告单 3 3.2.2功能插件模块测试报告单 4 3.2.3网站管理模块测试报告单 4 3.2.4内容管理模块测试报告单 4 3.2.5辅助工具模块测试报告单 4 3.3系统性能测试报告 (4) 3.4不间断运行测试报告 (5) 3.5易用性测试报告 (5) 3.6安全性测试报告 (6) 3.7可靠性测试报告 (6) 3.8可维护性测试报告 (7) 4测试结论与建议 (9) 4.1测试人员对需求的理解 (9) 4.2测试准备和测试执行过程 (9) 4.3测试结果分析 (9) 4.4建议 (9)
1引言 1.1 编写目的 本测试报告为xxxxxx软件项目的系统测试报告，目的在于对系统开发和实施后的的结果进行测试以及测试结果分析，发现系统中存在的问题，描述系统是否符合项目需求说明书中规定的功能和性能要求。 预期参考人员包括用户、测试人员、开发人员、项目管理者、其他质量管理人员和需要阅读本报告的高层领导。 1.2 项目背景 ?项目名称：xxxxxxx系统 ?开发方： xxxxxxxxxx公司 1.3 术语解释 系统测试：按照需求规格说明对系统整体功能进行的测试。 功能测试：测试软件各个功能模块是否正确，逻辑是否正确。 系统测试分析：对测试的结果进行分析，形成报告，便于交流和保存。 1.4 参考资料 1)GB/T 8566—2001 《信息技术软件生存期过程》(原计算机软件开发规范) 2)GB/T 8567—1988 《计算机软件产品开发文件编制指南》 3)GB/T 11457—1995 《软件工程术语》 4)GB/T 12504—1990 《计算机软件质量保证计划规范》 5)GB/T 12505—1990 《计算机软件配置管理计划规范》
XXX性能测试报告-集群
XXX性能测试报告 XXXV1.0 性能切片测试报告 编写人：XXX 日期：2016-4-1 XXX公司
目录 1 引言 (1) 1-1目的 (1) 1-2参考资料 (1) 2 测试概述 (1) 3 测试方法和范围 (2) 3.1测试方法 (2) 3.2测试范围 (2) 5性能测试结果 (3) 5.1性能测试目的 (3) 5.2性能测试用例 (3) 5.2性能测试场景设计 (3) 5.3性能测试方法 (4) 5.4性能测试执行结果 (5) 5.4.1稳定性测试 (6) 5.5性能测试总结 (27)
1 引言 1-1目的 XXX公司作为XXX的承建方，对平台一阶段交付的功能进行性能测试。测试的目的是发现交付功能中可能存在的性能问题，并对该软件的质量进行客观的评价。本报告将提交给XXX方作验证，以尽早发现项目可能会存在的性能方面的风险，并采取措施解决性能问题。 1-2参考资料 《XXX需求规格说明书》 2 测试概述
3 测试方法和范围 3.1测试方法 本次性能测试使用Loadrunner11 工具进行脚本设计、场景安排以及结果分析，采用录制回放+脚本调试的方法，并用多线程的方式模拟多个客户端向服务器端发送业务请求，测试视频播放的性能。 3.2测试范围
5 性能测试结果 5.1 性能测试目的 本次性能测试的目的是考察系统在指定的压力下，得出在生产环境进行操作时的响应时间和系统资源使用情况。 5.2 性能测试用例 根据要求，得出以下功能点进行性能测试。 5.2 性能测试场景设计 此次性能测试场景的设计如下： 本次性能测试以登录功能为主要性能测试点，根据性能下降曲线分析法同时结合测试环境软硬件配比，逐步提高并发用户数，查看性能下降的环境与上下文，确定性能阀值。 如下为测试场景：
性能测试标准
当前业界常见的服务器性能指标有: TPC-C SPECjbb2005 SPECjAppServer2004 SPECint2006 及 SPECint_rate_2006 SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006 SAP SD 2-Tier LINPACK 一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测 试为: TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能 1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据 库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把TPC-C 测试结果写成为tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。 二、SPEC (Standard Performance Evaluation Council) 即标准性能评估协会,成立于1988年的非盈利组织，最初由多家工作站厂家建立及后发展到各主要软硬件供应商均参与，成立目标 : 为业界提供现实而标准化之性能测试，为市场提供公平和各种有用的量度标准，并在发挥厂家优势及严格遵守法则之间取得平衡。SPEC发布各种不同种类的基准测试, 包括 : SPECjbb2005: 作为 JAVA 应用服务器之性能 SPECjAppServer2004: 服务器执行 J2EE 应用之性能 SPEC CPU 2006: 处理器单核或多核在处理整点及浮点计算性能 2.SPECjbb2005 (Java Business Benchmark)基准测试模拟一个三层架构环境来进行 JAVA应用服务器测试，目的是衡量应用服务器端 JAVA 应用 (Server-side Java Application) 之性能。正规SPECjbb2005 测试结果发布必须提供 bops 值, 即每秒钟完成多少笔JAVA 业务操作 (Business Operation Per Second), 同时要求提供完整的测试环境资料，包括：服务器名称，处理器内核数量，线程数量，JVM名称，JVM数量，bops/JVM性能等。 3.SPECjAppServer2004基准测试衡量采用J2EE (Java 2 Enterprise Edition) 技术之应用服务器性能。正规 SPECjAppServer2004 测试结果发布必须提供 JOPS 值, 即每秒钟完成多少笔JAVA操作 (Java Operation Per Second),
存储服务器性能测试报告
2005年度存储服务器公开比较测试报告 我来说两句(0) 存储服务器 搜索 【来源：计世网】 【作者：张峰】 每当我们讨论网络存储时，首先就会想到光纤通道SAN （存储区域网）与NAS （网络附加存储），然而，当我们与众多中小用户交流之后发现，仅简单地采用这两种架构还不能够完全满足他们的存储需求。 对于中小企业用户来说，希望采用的存储设备能够满足迅速增长的业务需求。 数据量越来越大是他们最关心的一个方面，因此需要 一台大容量的存储设备。比较重要的一点是，中小企 业用户一般没有专业的存储技术人员，他们寻找的是 一个易用的“盒子”。那么，这个盒子应该具备哪些 功能呢？下列三方面是用户最关心的。 一，文件服务。由于大多数需要存储数据为文件 类型，因此他们最重要的需求是一台独立的存储设备 能够透明地满足客户端文件服务，把它插入用户原有 的以太网环境中就能够为用户各类客户端提供方便 的文件服务，包括Windows 、Linux 以及Mac 等客户 端。 二，iSCSI 功能。中小用户并不是所有数据都为 文件，还有一部分的块数据。在无法承受光纤通道SAN 高昂投资之前，iSCSI 是一个不错的选择，在用户原有的以太网环境中就可以轻松构建一个iSCSI SAN 。同时能够随着业务的增长而同步扩展，并且能够在用户最终采用光纤通道SAN 架构时协同工作。 三，服务器功能。许多厂商的NAS 是构建在标准服务器硬盘平台之上的，许多用户在性能要求不高的情况下，就干脆把一些应用服务器安装在存储设备中，尤其是一些简单的Web 服务器、邮件服务器以及FTP 服务器等。这样做的好处是，有些时候甚至可以为用户节省一台服务器硬件的投资。 满足上述三项功能的设备主要定位在中低端，有些厂商把它称之为“存储服务器”。当然，有些传统NAS 厂商并不这样称呼它们的产品，但是iSCSI 是广泛被NAS 产品支持的，而且在NAS 产品中也越来越多的支持一些服务器功能，在实质上越来越像一台存储服务器。 数量众多的中小企业用户对存储服务器存在巨大需求，为此《网络世界》评测实验室组织了本次存储服务器公开比较测试。 由于中小用户对价格的敏感性也是最强的，他们在存储方面的投资一般都较小，希望能够少花钱多办事，所以我们还特别考察了参测产品的总价格以及每GB 有效存储容量价格。 我们本次测试邀请征集的产品要求是：此次评测的产品范围限制在总价在10万元人民币以内的产品，需要有强大的文件服务功能、有效容量至少为800GB （建议RAID 5），各厂商的存储服务器、NAS 产品均可参加。
性能测试的方法(一)
性能测试的方法（一） 对于企业应用程序，有许多进行性能测试的方法，其中一些方法实行起来要比其他方法困难。所要进行的性能测试的类型取决于想要达到的结果。例如，对于可再现性，基准测试是最好的方法。而要从当前用户负载的角度测试系统的上限，则应该使用容量规划测试。本文将介绍几种设置和运行性能测试的方法，并讨论这些方法的区别。 简介 如果不进行合理的规划，对J2EE应用程序进行性能测试将会是一项令人望而生畏且有些混乱的任务。因为对于任何的软件开发流程，都必须收集需求、理解业务需要，并在进行实际测试之前设计出正式的进度表。性能测试的需求由业务需要驱动，并由一组用例阐明。这些用例可以基于历史数据（例如，服务器一周的负载模式）或预测的近似值。弄清楚需要测试的内容之后，就需要知道如何进行测试了。 在开发阶段前期，应该使用基准测试来确定应用程序中是否出现性能倒退。基准测试可以在一个相对短的时间内收集可重复的结果。进行基准测试的最好方法是，每次测试改变一个且只改变一个参数。例如，如果想知道增加JVM内存是否会影响应用程序的性能，就逐次递增JVM内存（例如，从1024 MB增至1224 MB，然后是1524 MB，最后是2024 MB），在每个阶段收集结果和环境数据，记录信息，然后转到下一阶段。这样在分析测试结果时就有迹可循。下一小节我将介绍什么是基准测试，以及运行基准测试的最佳参数。 开发阶段后期，在应用程序中的bug已经被解决，应用程序达到一种稳定状态之后，可以运行更为复杂的测试，确定系统在不同的负载模式下的表现。这些测试被称为容量规划测试、渗入测试(soak test)、峰谷测试(peak-rest test)，它们旨在通过测试应用程序的可靠性、健壮性和可伸缩性来测试接近于现实世界的场景。对于下面的描述应该从抽象的意义
服务器测试报告
服务器测试报告服务器测试报告 概述
此次测试针对新的服务器进行性能测试，主要有5个方面的测试：服务器基本性能测试，InfoDB性能测试，BinaryDB性能测试，Apache性能测试，LINUX下MYSQL性能测试，此文档仅针对机器硬件基本性能和BinaryDB 的性能测试进行描述 测试结果概述：
基本硬件性能概要：(此部分数据使用互联网下载的相应测试工具测得) CPU浮点运算方面：服务器约是232服务器性能的238％ CPU多核心间带宽：服务器约是232服务器性能的10倍 高速缓存和内存间的带宽：服务器约是232服务器性能的300％ 内存带宽方面：服务器约是232服务器性能的％87． 内存随机访问性能：服务器的内存带宽约是232服务器性能的86％ 内部网络性能：服务器和232服务器几乎没有
差别（同处一个交换机，性能不可能有差距……） 硬盘读取性能：服务器约是232服务器性能的6倍。 硬盘写入性能： 打开写入缓存前：服务器约是232服务器性能的10％。(16KB数据包) 打开写入缓存后：服务器约是232服务器性能的290％。(16KB数据包) BinaryDB性能概要：
写入效率方面（写入数据包为16KB） 文件模式服务器约是232服务器性能的 23％ 磁盘模式服务器约是232服务器性能的 61％ 打开磁盘缓存后文件模式提高了1倍的速度，但效率也仅达到232的 50％ 磁盘模式并没有因为打开磁盘缓存而加快 速度，仅达到了232的67％ 但是和服务器的速度稍好，读取效率方面， 硬盘读取效率的比值还是有很大差距。 文件模式服务器约是232服务器性能的125％
集群Hadoop性能测试
测试报告 1，测试方法 测试主要使用shell自动测试，在shell脚本中生成配置文件后，执行拷贝替换原有配置文件，每次执行开始记录开始时间，执行完毕后计算结束时间，手动统计每次执行时间。 时间包括更改配置文件，关闭启动Hadoop，执行测试用例和清除数据程序。 单项侧室以原有默认配置为基准，每次只更改一个配置文件，每次测试完成后自动将配置文件恢复到默认值。 2，Mapred-site.xml 测试结果 以下数据如无说明则使用以下测试用例： ●Mapred.job.reduce.input.buffer.percent 默认为0.0 0.0.2 .4 .6 .8 1.0 57'13 59'35 59'20 62'19 57'59 59'28 ●mapred.inmem.merge.threshold默认为1000 10001500 2000 2500 3000 3500 4000 4'24 4'24 4'12 4'17 4'17 4'47 5'34 58' 57'29 57'20 57'12 58'45 57'23 57'18
●Mapred.job.shuffle.merge.percent 默认是0.66。 0.5.55 .60 .65 .7 .75 .8 .85 .9 58'4 57'12 57'6 56'28 58'2 56'22 57'26 56'48 56'25 ●io.sort.spil1.percent 默认是80％。Mapred-site.xml ● 60 65 70 75 80 85 90 95 100 0 10 30 11'10 11'21 11'29 0'17 10'46 11'11 10'35 10'35 11'11 15'54 10'43 11' ●io.sort.factor 其默认值是10，将此默认值增加到100是比较常见的。 Value 10 30 50 70 90 100 120 140 Time 300+26 17 20 15 31 13 12 19 ●Io.sort.mb 默认是100M对于大集群可设置为200M。此时要求child.java.opts. 设置为512 Val ue 100 120 140 160 180 200 220 240 10 30 50 70 90 Ti me 6' 20 6' 17 6' 27 6' 22 5' 54 6' 23 6' 1 6' 21 6' 10 6' 15 6' 40 6' 33 6' 33 ●mapred.reduce.paralle1.copies 默认值5，对于大集群可调整为16—50。 5 10 15 20 25 30 35 40 45 56' 30 58' 50 59' 2 58' 25 56' 27 59' 28 58' 24 57' 18 54' 18
最新服务器测试报告
服务器测试报告 概述 此次测试针对新的服务器进行性能测试，主要有5个方面的测试：服务器基本性能测试，InfoDB性能测试，BinaryDB性能测试，Apache性能测试，LINUX下MYSQL性能测试，此文档仅针对机器硬件基本性能和BinaryDB 的性能测试进行描述 测试结果概述： 基本硬件性能概要：(此部分数据使用互联网下载的相应测试工具测得) CPU浮点运算方面：服务器约是232服务器性能的238％ CPU多核心间带宽：服务器约是232服务器性能的10倍 高速缓存和内存间的带宽：服务器约是232服务器性能的300％ 内存带宽方面：服务器约是232服务器性能的87％ 内存随机访问性能：服务器的内存带宽约是232服务器性能的86％ 内部网络性能：服务器和232服务器几乎没有差别（同处一个交换机，性能不可能有差距……） 硬盘读取性能：服务器约是232服务器性能的6倍。 硬盘写入性能： 打开写入缓存前：服务器约是232服务器性能的10％。(16KB数据包) 打开写入缓存后：服务器约是232服务器性能的290％。(16KB数据包) BinaryDB性能概要： 写入效率方面（写入数据包为16KB） 文件模式服务器约是232服务器性能的23％ 磁盘模式服务器约是232服务器性能的61％ 打开磁盘缓存后文件模式提高了1倍的速度，但效率也仅达到232的 50％ 磁盘模式并没有因为打开磁盘缓存而加快速度，仅达到了232的67％ 读取效率方面，服务器的速度稍好，但是和硬盘读取效率的比值还是有很大差距。 文件模式服务器约是232服务器性能的125％ 磁盘模式服务器约是232服务器性能的124％ 详细性能测试报告请看这里服务器BinaryDb性能测试报告
使用loadrunner集群进行分布式测试介绍
b u c e p h a l u s 使用loadrunner 集群进行分布式测试介绍 使用loadrunner 集群可以大大扩展测试机发起负载的能力： ? 解决一台性能测试机不能发起足够大的负载的问题 ? 解决单台性能测试机带宽资源有限的问题 ? 广域网测试中可以模拟分布在不同地域的负载 1. 背景简介 在针对应用系统进行大规模的负载测试时，一台测试机的CPU 、内存、网络、磁盘等资源往往是有限的，难以发起大规模的负载。这时候需要投入更多的硬件资源进行负载测试，loadrunner 提供了进行分布式测试的方法。可以通过一台主控机加上多台agent 机器的方法进行大规模的测试，解决单台测试机压力不足的问题，大大扩展了测试能力。 在rigel 团队中，进行下载、上传等网络带宽资源消耗比较严重的操作时，单台测试机的网络吞吐量容易成为瓶颈，我们通过分布式测试的方法，使用多台机器发起压力，客服了单台测试机吞吐能力不足的问题。 另外，在银行、保险以及大型企业跨地域的系统等大型应用系统中，不可避免的需要将压力产生机分布在各省、地的分公司中，此时使用分布式测试也是必然的选择。 2. 集群环境安装与配置 1. 在中心控制机上安装完整的loadrunner 应用程序； 2. 在从机上安装load generator （也可以选择安装完整的loadrunner 应用程序）； 3. 配置agent 环境 4. 添加从机；
b u c e p h a l u s 注：loadrunner 现在也支持load generator 安装在unix/Linux 服务器上，因此我们可以从windows 机器控制unix/linux 作为负载产生机来进行压力测试。测试过程中注意如果脚本中含有文件路径相关的操作存取操作，请注意脚本更改和调试。 5. 测试中心控制机和从机的连接； 选择要使用的从机，点击connect 进行测试。如果成功就可以使用中心机进行调度了。如果失败需要检查失败原因，一般要重点检查一下防火墙（windows 自带和防火墙软件）的安全策略以及网络安全策略。 6. 查看agent 的状态 主机和从机连接成功之后，可以在从机上查看agent 的状态。在任务栏右下角有个云朵样的tray 图标，双击打开后可以看到该服务当前服务的主机和当前状态。 例如，下图中服务于DELLD530的agent 正在运行一个虚拟用户，ecom ‐y12则没有运行任何用户。 细心的同学还可以看出，一个load generator 机器可以同时开多个agent 进程服务于不同的主机（controller 所在机器）哦。
web项目测试实战性能测试结果分析免费
5.4.2测试结果分析 LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图5- 1所示。性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。我们回顾一下本次性能测试的目的，正如所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CPU使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。 图5- 1性能测试结果分析流程图 结果摘要 LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如图5- 2所示。概要中列出了场景执行情况、“Statistics Summary（统计信息摘要）”、“Transaction Summary（事务摘要）”以及“HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）”等。以简要的信息列出本次测试结果。 图5- 2性能测试结果摘要图
场景执行情况 该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如图5- 3所示。从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。 图5- 3场景执行情况描述图 Statistics Summary（统计信息摘要） 该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如图5- 4所示。从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为842,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为113.781，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。 图5- 4统计信息摘要图 Transaction Summary（事务摘要） 该部分给出了场景执行结束后相关Action的平均响应时间、通过率等情况，如图5- 5所示。从该图我们得到每个Action的平均响应时间与业务成功率。 图5- 5事务摘要图
服务器测试报告
保定电力职业技术学院新老校区 服务器测试报告 1.简介 针对保定电力职业技术学院新校区校园网建设及老校区网络接入建设工程，我逸达网络技术有限公司经专业人员分析及研究，依据测试计划对新校区的DNS、WEB、FTP、VOD服务器做出如下测试。 1.1目的 该“测试计划”文档有助于完善网络环境，分析解决模块出现的问题： ●确定现有项目的信息和应测试。 ●列出测试方法和策略，并对这些策略加以说明。 ●确定所需的资源和测试的工作量。 ●列出测试项目的可交付元素。 一、DNS服务器测试报告： 1.1测试范围 该项目中共需测试模块包括：DNS服务器的环境测试、DNS服务器的可用性测试、DNS 服务器的地址解析测试。 2.测试参考文档和测试提交文档 2.1测试参考文档 下表列出了制定测试计划时所使用的文档，并标明了各文档的可用性：
2.测试参考文 3.测试进度 4.测试资源 4.1人力资源 下表列出了在此项目的人员配备方面所作的各种假定。 4.2测试环境（用于系统集成测试）
5.测试策略 5.1DNS服务器的环境测试 5.2DNS服务器的可用性测试 5.3DNS服务器的地址解析测试
5.4 特别故障记录 二、WEB服务器测试报告： 1.2测试范围 该项目中共需测试模块包括：WEB服务器的可用性测试 2.测试参考文档和测试提交文档 2.1测试参考文档 下表列出了制定测试计划时所使用的文档，并标明了各文档的可用性：[注：可适当地删除或添加文档项。] 2.测试参考文
3.测试进度 4.测试资源 4.1人力资源 下表列出了在此项目的人员配备方面所作的各种假定。 4.2测试环境（用于系统集成测试） 下表列出了测试的系统环境 5.测试策略 5.1WBE服务器的环境测试
网盘4.0性能测试方案
网盘性能测试方案]
目录 1 测试目的 (2) 2 测试环境描述 (2) ； 服务器环境 (2) 硬件环境 (2) 网络环境 (3) 测试环境各系统软件版本清单 (3) 拓扑结构 (4) 测试工具 (4) 3 测试内容及方法 (4) 测试目标 (4) - 测试内容 (5) 4 测试场景以及策略 (5) 基准测试 (5) 单场景压力测试 (6) 混合压力测试 (7) 稳定性测试 (7) 测试报告 (8) 风险关注点 (9) "
~ 1 测试目的 编写本方案的目的是为了测试企业网盘以及的性能对比测试，确保性能测试能够按照方案设计的测试计划正常执行，达到预期的测试目的。 2 测试环境描述 服务器环境 硬件环境 网络环境 局域网
￥ 测试环境各系统软件版本清单 各软件版本，包括小版本号，如jdk版本，数据库的版本，开发或者运维是否提供，不提供的原因是什么，都需写明。 | 拓扑结构
Jmeter/Loadrunner 11 3 测试内容及方法 测试目标 在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而进行分析，找出系统瓶颈，提高系统的稳定性。 测试内容 ： 本次测试主要是对网盘的元服务器读写，大文件、多文件传输，及业务操作大数据量情况下处理数据的能力及承受能力。 4测试场景以及策略 测试场景选择基准测试、单交易压力测试、混合压力测试和稳定性测试4个场景。 网盘只进行基准测试以及单场景性能测试，网盘需要进行基准测试、单交易压力测试、混合压力测试和稳定性测试。
测试目的: 验证环境、脚本和数据准备情况。获得单用户响应时间，每个脚本1个VU 重复执行100次，取平均响应时间作为基准指标。测试场景如下：
性能测试报告
性能测试报告 性能测试报告 性能测试报告 性能测试报告 内容 92.3. 测试目的.............................................5测试站点.............................................5测试环境.. (5) 3.1。3.2。 服务器，客户端环境.............................................5测试工具. (5)
4。测试过程、结果、总结 (5) 4.1。4.2。 测试模型..........................................................5本体查询. (6) 测试场景...........................................6测试数据...........................................6平均响应时间............................................6错误率统计 (7) 本体查询性能测试总结 (8) 4 . 2 . 1 . 4 . 2 . 2 . 4 . 2 . 3 . 4 . 2 . 4 . 4 . 2 . 5 . 4 . 3 . 家庭任务查询 (8) 测试场景...........................................8测试数据...........................................9平均响应时间............................................9错误率统计.............................................10家庭任务查询性能测试摘要. (11) 4 . 3 . 1 . 4 . 3 . 2 . 4 . 3 . 3 . 4 . 3 . 4 . 4 . 3 . 5 . 4 . 4 . (11) 测试场景..........................................11测试数据..........................................12平均响应时间...........................................12错误率统计.............................................13主页知识查询性能测试摘要. (14)
系统调优性能测试报告讲解
XXXXX项目 压力测试报告 2015-10-16 XXXXXX技术有限公司文档信息
批复信息 版本记录
1简介 1.1 文档目的 本测试报告为性能对比测试报告，目的在于总结测试的工作进展情况并分析测试结果，描述本阶段测试是否达到调优预期目标，符合需要要求。 1.2 面向人员 本文档主要面向XX系统用户、测试人员、开发人员、项目管理人员和需要阅读本报告的相关领导。 1.3 参考文档 1.4 术语 1.每秒事务数（TPS）：是指每秒钟完成的事务数，事务是事先在脚本中定义的统计单元； 2.事务平均响应时间（ART）：响应时间一般反映了在并发情况下，客户端从提交请求到接受到应答所经历的时间； 3.资源利用率：是指在不影响系统正常运行的情况下各服务器的CPU、内存等硬件资源的占用情况； 4.最大并发用户数：系统所能承受的最大并发用户数；
5.思考时间（Thinktime）：用于模拟实际用户在不同操作之间等待的时间。例如，当用户收到来自服务器的数据时，可能要等待几秒钟查看数据，然后做出响应，这种延时就称为“思考时间”。 2第一轮测试目标 根据项目情况，本次测试的目的主要是解决XX系统个人系统登录和理财交易的处理能力达到客户正常使用要求，根据测试结果评估系统性能，为生产运行提供参考。 1）分析目前系统登录与理财的处理能力； 2）提高登录和理财交易处理能力，达到客户流畅使用的目的； 3第二轮测试安排 1、对整体系统运行环境、系统自身交易功能进行全面分析。通过 压力测试手段优化系统，提高运行效率，并给出未来三到五年 资源配置计划，制定后续保障机制。 2、计划从十月十九日开始方案讨论。
性能测试
一、性能测试概论 所有软件和系统都要做性能测试，关键是要思考应该做到什么程度。 只有并发用户数对系统才产生压力。 并发：同一时刻做同一种操作；同一时刻不同操作。（混合场景） 响应时间=网络请求时间+服务器处理时间+网络响应时间+页面前端解析时间； 每秒点击数：每秒向WEB服务器提交的HTTP请求数。点击一次不代表一个请求。 思考时间：每个请求或者操作之间的间隔时间。预估系统性能，就最大的模拟真实的思考时间，如果要了解最大承受能力或极端情况下的系统性能表现，可设置0思考时间。 基准测试：通过基准测试建立一个已知的性能水平，称为基准线。当软硬件变化之后再做一次基准测试，以确定那些变化对行的影响。基准测试指标通常都保存或归档，比如数据库的系统配置和环境配置都归档。 负载测试：负载测试是为了发现性能问题，性能测试是为了获取性能指标。 现网性能测试：压力机需要和被测服务器部署在同一个网段机房内，避免网络限制。测试完成后要进行垃圾数据的清理。时间选择半夜或凌晨来进行。 曲线拐点模型： 二、脚本 1、脚本录制时保持浏览器干净，不要安装多于的插件。 2、录制脚本不要使用浏览器的“后退”按钮。 3、脚本中extrares中的内容是无关的就删除。 4、脚本中extrares中的内容有关，如果要完整模拟用户操作那么要保留。 5、脚本回放结果查看：View->Test Results查看。 6、脚本增强：检查点，注册函数（带reg的函数）放在实际提交请求操作之前。 文本检查点：Web_reg_find() 图片检查点：web_image_check(),属性值src，指定图片的相对路径。 检查点功能选项默认是关闭的，调试可使用，场景运行关闭。（run-time setting ->preference: Enable Image and text check） 7、参数化：Select Next Row : Sequential(顺序取行), Update value on :Each iteration(每次迭代都要取新值)