软件系统性能的常见指标
软件测试中的性能指标与评估方法
软件测试中的性能指标与评估方法软件测试是确保软件产品质量的重要环节，而其中之一的性能测试更是至关重要。
性能指标与评估方法的选择和运用，可以帮助开发人员和测试人员更好地评估软件系统的性能表现，提升系统的可靠性和稳定性。
本文将介绍软件测试中常用的性能指标和评估方法。
一、性能指标1. 响应时间：即软件系统对请求的响应速度。
客户端发送请求到服务器响应完成的时间，是评估系统性能的关键指标之一。
2. 吞吐量：系统在单位时间内能够处理的请求数量。
通过统计单位时间内的请求完成数量，来评估系统的处理能力。
3. 并发用户数：指同时访问系统的用户数量。
并发用户数的增加会对系统性能产生一定的压力，通过对并发用户数的测试和评估，可以确定系统的容量上限。
4. 容量：指系统支持的最大用户数量或最大数据处理量。
容量测试可以帮助开发人员了解系统在扩展性和可用性方面的表现。
5. 稳定性：系统在高负载和复杂场景下的表现。
通过稳定性测试，可以评估系统在长时间运行或异常情况下的性能表现。
二、性能评估方法1. 负载测试：通过模拟用户请求，对系统进行压力测试。
可以确定系统在承载高负载情况下的性能表现，并评估系统的容量和吞吐量。
2. 性能剖析：通过工具对系统进行监控和分析，找出性能瓶颈和优化点。
如使用性能监控工具分析数据库查询性能，提升系统的响应速度。
3. 并发测试：模拟多个用户同时访问系统，评估系统在并发用户数增加时的性能表现。
通过并发测试，可以确定系统在高并发场景下是否稳定。
4. 容量规划：通过对系统的容量需求和性能指标进行预测和规划，确保系统在用户量增加时仍然能够保持良好的性能。
5. 压力测试：通过增加负载和并发用户数，对系统进行高压力测试。
可以评估系统在极限情况下的性能表现，发现系统的弱点并做好优化工作。
总结软件测试中的性能指标与评估方法，对于确保软件系统的可靠性和稳定性至关重要。
合理选择和运用性能指标和评估方法，能够帮助开发人员和测试人员更好地评估系统的性能表现，并在测试过程中及时发现和解决性能问题。
软件性能与性能指标
软件性能与性能指标标签（空格分隔）：软件性能与性能指标当我们说道性能的时候到底是说的什么？⽬前，对软件性能最普遍的理解就是软件处理的及时性。
但其实，从不同的系统类型，以及不同的视⾓去讨论软件性能，都会有所区别。
对于不同类型的系统，软件性能的关注点各不相同，⽐如：Web 类应⽤和⼿机端应⽤，⼀般以终端⽤户感受到的端到端的响应时间来描述系统的性能；⾮交互式的应⽤，⽐如典型的电信和银⾏后台处理系统，响应时间关注更多的是事件处理的速度，以及单位时间的事件吞吐量。
这很容易理解。
同样地，对同⼀个系统来说，不同的对象群体对软件性能的关注点和期望也不完全相同，甚⾄很多时候是对⽴的。
这⾥，不同的对象群体可以分为四⼤类：终端⽤户、系统运维⼈员、软件设计开发⼈员和性能测试⼈员。
终端⽤户是软件系统的最终使⽤者，他们对软件性能的反馈直接决定了这个系统的应⽤前景；⽽，软件开发⼈员、运维⼈员、性能测试⼈员，对性能测试的关注点则直接决定了⼀个系统交付到⽤户⼿中的性能。
只有全⾯了解各类群体对软件系统的不同需求，才能保证这个系统具有真正⾼可靠的性能。
所以，接下来我会从这四类⼈的视⾓和维度了解性能；终端⽤户眼中的软件性能从终端⽤户（也就是软件系统使⽤者）的维度来讲，软件性能表现为⽤户进⾏业务操作时的主观响应时间。
具体来讲就是，从⽤户在界⾯上完成⼀个操作开始，到系统把本次操作的结果以⽤户能察觉的⽅式展现出来的全部时间。
对终端⽤户来说，这个时间越短体验越好。
这个响应时间是终端⽤户对系统性能的最直观印象，包括了系统响应时间和前端展现时间。
系统响应时间，反应的是系统能⼒，⼜可以进⼀步细分为应⽤系统处理时间、数据库处理时间和⽹络传输时间等；前端展现时间，取决于⽤户端的处理能⼒。
从这个⾓度来看，你就可以⾮常容易理解性能测试为什么会分为后端（服务器端）的性能测试和前端（通常是浏览器端）的性能测试了。
系统运维⼈员眼中的软件性能从软件系统运维（也就是系统运维⼈员）的⾓度，软件性能除了包括单个⽤户的响应时间外，更要关注⼤量⽤户并发访问时的负载，以及可能的更⼤负载情况下的系统健康状态、并发处理能⼒、当前部署的系统容量、可能的系统瓶颈、系统配置层⾯的调优、数据库的调优，以及长时间运⾏稳定性和可扩展性。
软件应达到的技术指标和参数
软件应达到的技术指标和参数软件应达到的技术指标和参数通常取决于软件的具体用途、需求和设计目标。
以下是一些可能的软件技术指标和参数，这些参数可能会根据不同类型的软件和项目而有所变化：1.性能：-响应时间：系统对用户请求的响应时间，例如，网页加载时间或功能执行时间。
-吞吐量：系统单位时间内能够处理的事务或请求的数量。
-并发用户数：同一时间能够支持的同时在线用户数量。
2.可靠性：-可用性：系统可用的时间百分比，通常以百分比表示，例如99.99%。
-容错性：软件在面对错误或异常时的处理能力，以及系统恢复正常运行的速度。
3.安全性：-身份验证和授权：用户身份验证和访问控制的安全性。
-数据加密：敏感信息在传输和存储过程中的加密方式。
-防护措施：防范常见攻击（如SQL注入、跨站脚本等）的措施。
4.可维护性：-可扩展性：软件系统对于新增功能或模块的容易扩展性。
-可读性：代码易读性，方便后续维护和修改。
-文档：提供详尽和清晰的文档，包括代码注释、用户手册等。
5.兼容性：-跨平台性：软件在不同操作系统和硬件平台上的兼容性。
-浏览器兼容性：Web应用在不同浏览器上的兼容性。
6.性价比：-资源利用率：软件运行所需的硬件资源（CPU、内存等）的有效利用率。
-成本效益：软件开发、部署和维护的成本相对于其提供的功能和价值的效益。
7.用户体验：-界面友好性：软件界面的易用性和友好性。
-交互设计：用户与系统进行交互的设计和体验。
8.可测试性：-单元测试：能否方便地进行单元测试以验证每个模块的正确性。
-集成测试：系统不同部分之间的集成测试能否有效进行。
这些技术指标和参数是根据软件开发和运维的一般要求而提出的，具体项目可能会有特定的需求，需要根据项目特点进行调整。
软件系统稳定性的常见指标
软件系统稳定性的常见指标软件系统的稳定性是指系统在面对负载、压力、异常情况等各种情况下能否保持正常运行的能力。
为了评估软件系统的稳定性，人们通常使用一些指标来衡量。
本文将介绍一些常见的软件系统稳定性指标。
1. 可用性：可用性是指系统在给定时间内能够正常提供服务的能力。
常用的衡量可用性的指标是系统的正常运行时间与总运行时间之比，通常以百分比表示。
例如，一个系统在一天内正常运行了22个小时，则它的可用性指标为91.67%。
2. 故障率：故障率是指系统在一定时间内出现故障的频率。
故障率可通过统计系统的故障次数与运行时间之比来计算。
通常以每小时故障次数表示。
较低的故障率表示系统的稳定性更高。
3. 平均恢复时间（MTTR）：MTTR是指系统从出现故障到恢复正常运行的平均时间。
较短的MTTR表示系统能够快速恢复，表明系统稳定性较高。
4. 性能表现：系统的性能表现也是评估稳定性的重要指标之一。
性能指标可以包括响应时间、吞吐量和并发能力等。
较低的响应时间、较高的吞吐量和较好的并发能力都是稳定系统的表现。
5. 异常处理能力：稳定的系统应具有良好的异常处理能力。
异常处理能力包括系统对错误输入的容错能力和对异常情况的处理能力。
系统能够正确地处理异常情况，不会导致系统崩溃或数据损坏。
这些指标可以通过监控系统的运行情况和收集相关数据来评估。
根据具体的软件系统和应用场景，可以选择适合的指标来评估系统的稳定性。
同时，持续进行性能测试和异常情况的模拟是提高软件系统稳定性的有效方法。
总之，通过合理选择和评估常见指标，可以更好地了解和提高软件系统的稳定性，确保系统能够在各种情况下持续稳定运行。
软件系统运维技术使用中的性能监控指标解读与优化建议
软件系统运维技术使用中的性能监控指标解读与优化建议随着软件系统的不断发展，性能监控在运维中扮演着至关重要的角色。
通过监控关键指标，我们能够了解系统的运行情况，并及时发现问题并进行优化。
然而，对于许多运维人员来说，性能监控指标的含义和优化方法可能并不清晰明了。
因此，本文将对常见的性能监控指标进行解读，并提供优化建议，以帮助运维人员更好地管理和优化软件系统。
1. 响应时间(Response Time)响应时间是指从用户请求到系统返回响应的时间。
较长的响应时间可能会导致用户体验不佳，并降低系统的可用性。
在优化系统响应时间上，我们可以从以下几个方面入手：- 优化算法：通过改进算法或使用更高效的算法，减少系统处理请求的时间。
- 资源优化：确保系统具有足够的硬件资源，如CPU、内存和存储空间，以支持高并发和快速响应。
- 并发控制：合理控制系统的并发访问量，避免资源竞争和响应时间的增加。
2. 吞吐量(Throughput)吞吐量是指系统单位时间内能够处理的请求数量。
增加系统的吞吐量可以提高系统的并发处理能力和性能。
以下是提高吞吐量的一些建议：- 分布式架构：采用分布式架构，将系统拆分为多个子系统进行处理，提高系统整体的并发处理能力。
- 缓存技术：通过使用缓存技术，减少对持久性存储的访问，提高系统的响应速度和吞吐量。
- 异步处理：采用异步处理方式，将部分耗时的操作转移到后台异步执行，减少用户的等待时间，提高系统的吞吐量。
3. 故障率(Failure Rate)故障率是指系统出现故障的频率。
降低故障率对于提高系统的稳定性和可靠性至关重要。
以下是一些减少故障率的建议：- 容灾备份：建立完善的容灾备份机制，确保系统在遭受灾难性故障时能够快速恢复。
- 定期维护：定期对系统进行维护，检查系统和硬件设备的运行状况，及时发现并解决潜在的故障点。
- 异常监测：建立异常检测机制，通过系统日志、监控指标等手段，及时发现并处理有潜在故障风险的组件。
软件测试中常见的质量度量指标
软件测试中常见的质量度量指标在软件开发过程中，质量度量指标是评估软件质量的重要依据。
通过对软件进行测试和评估，可以确定软件是否满足预期要求，并为软件开发过程中的改进提供指导。
下面将介绍软件测试中常见的质量度量指标。
1. 缺陷密度（defect density）：缺陷密度是指在特定的软件模块或代码行数中发现的缺陷数量。
它可以用来评估软件的稳定性和质量水平。
较低的缺陷密度表示软件较稳定，代码质量较好。
2. 测试覆盖率（test coverage）：测试覆盖率是指在软件测试中所覆盖到的代码或功能的比例。
它可以衡量测试用例对软件的覆盖程度。
较高的测试覆盖率意味着测试用例对软件的覆盖较全面，有助于发现潜在的缺陷和问题。
3. 缺陷修复速度（defect fix rate）：缺陷修复速度是指从发现缺陷到修复缺陷的时间间隔。
较快的缺陷修复速度可以减少缺陷对软件的影响，并提高软件的可靠性和稳定性。
4. 平均故障间隔时间（mean time between failures，MTBF）：MTBF是指连续运行的软件系统在发生故障前的平均时间间隔。
较长的MTBF表示软件系统较稳定，故障出现的频率较低。
5. 回归测试覆盖率（regression test coverage）：回归测试覆盖率是指回归测试用例对软件的覆盖程度。
回归测试用例是为了验证软件在添加新功能或修复缺陷后是否仍然保持原有的稳定性和功能完整性。
较高的回归测试覆盖率可以减少软件在改动后出现新的缺陷的风险。
6. 可靠性指标（reliability metrics）：可靠性指标用于评估软件系统在特定环境和使用条件下的可靠性和稳定性。
常见的可靠性指标包括故障率（failure rate）、可靠性增长指数（reliability growth index）等。
这些指标可以帮助开发人员和测试人员评估软件的可靠性，并为进一步改进和优化提供依据。
7. 压力测试指标（stress testing metrics）：压力测试指标用于评估软件在高负载和压力下的性能和稳定性。
软件测试中的性能指标和报告
软件测试中的性能指标和报告在软件开发过程中，性能是一个至关重要的指标，它直接影响到软件的质量和用户体验。
因此，在软件测试过程中，评估和监测软件的性能非常重要。
本文将探讨软件测试中的性能指标和报告，以及如何有效地测试和优化软件的性能。
一、性能指标在软件测试中，有多个重要的性能指标需要考虑。
以下是一些常见的性能指标：1. 响应时间：指从用户输入请求到系统返回响应的时间间隔。
较短的响应时间表示了较高的性能水平。
2. 吞吐量：表示系统单位时间内处理的请求数量。
较高的吞吐量表示系统可以处理更多的请求，具有较好的性能。
3. 并发性能：衡量系统在同时处理多个请求时的性能能力。
较高的并发性能意味着系统能够处理更多的并发请求。
4. 资源利用率：评估系统在执行任务时使用资源的效率。
较高的资源利用率表示系统可以更有效地利用资源。
5. 可扩展性：指系统在面对不断增加的负载时，能够维持或提高性能水平的能力。
具有较好可扩展性的系统可以适应不断增长的用户量。
二、性能测试为了评估软件的性能指标，需要进行性能测试。
性能测试可以帮助发现系统性能瓶颈，并确定哪些方面需要改进。
以下是一些常见的性能测试方法：1. 负载测试：通过模拟多个并发用户，并逐渐增加负载，来评估系统在不同负载下的性能。
2. 压力测试：通过将系统置于负载极限下，来测试系统在极限负载下的稳定性和性能表现。
3. 容量测试：确定系统可以处理的最大负载量，以及达到该负载量时的性能表现。
4. 稳定性测试：测试系统在长时间运行中的稳定性和性能表现。
三、性能报告性能测试完成后，需要撰写性能报告以汇总测试结果和提供改进建议。
以下是一些应包含在性能报告中的内容：1. 测试环境：提供测试所使用的硬件、软件和网络环境的详细信息，以便其他人能够在相似环境中重现测试。
2. 测试目标：明确测试的目标和范围，例如测试的功能、负载量和持续时间等。
3. 测试方法：描述使用的测试方法和工具，以及测试的步骤和过程。
软件系统性能的常见指标
软件系统性能的常见指标常见的软件性能指标包括响应时间、吞吐量和资源使用率。
响应时间是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，可以细分为服务器端响应时间、网络响应时间和客户端响应时间。
客户感受的响应时间等于客户端响应时间加上服务器端响应时间和网络响应时间。
吞吐量反映的是软件系统的处理能力，指每单位时间内能处理多少个事务、请求或单位数据等。
资源使用率包括CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O和网络I/O等指标。
点击数指每秒钟网站接收到的点击次数，是网站流量的重要指标。
在分析结果时，需要理解和分析这些指标。
点击数是一个衡量Web Server处理能力的重要指标。
需要注意的是，点击数不是指用户鼠标点击次数，而是根据客户端向Web Server发送的http请求次数计算的。
因为一次鼠标点击可能会触发多个http请求，所以具体的Web系统实现需要结合来计算点击数。
并发用户数用于衡量服务器的并发容量和同步协调能力。
在客户端，它指的是一批用户同时执行一个操作。
并发数反映了软件系统的并发处理能力，不同于吞吐量，它主要占用操作系统资源，如套接字和句柄。
除了吞吐量，还有一些其他的性能指标，比如系统恢复时间等。
实际上，所有用户对资源和时间的要求都可以视为性能指标，因此性能测试的目的是验证这些性能指标是否得到满足。
响应时间是指对请求作出响应所需的时间。
它由网络传输时间、应用服务器处理时间和数据库服务器处理时间组成。
并发用户数可以使用以下公式计算：同时在线用户数=每秒请求数（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间。
平均并发用户数可以使用公式C=nL/T计算，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，T是考察时间长度。
并发用户数峰值可以使用公式C^约等于C+3*根号C计算，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。
吞吐量可以使用单位时间内处理用户请求的数量来衡量，如请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位。
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衡量一个软件系统性能的常见指标有：
1．响应时间（Response time）
响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。
2．吞吐量（Throughput）
吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。
吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。
举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3．资源使用率（Resource utilization）
常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。
4．点击数（Hits per second）
点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。
需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http 请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。
5．并发用户数（Concurrent users）
并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。
在客户端指一批用户同时执行一个操作。
并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。
另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。
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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+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、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5000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。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
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（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），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 /
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5 5%，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。