软件性能的几个指标
软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能得常见指标有:1、响应时间(Respoｎse time)响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就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得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,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,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。
(２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、ﻫ(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。
ﻫ那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分得目得就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)。
2ﻫ.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就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。
但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。
吞吐量得大小由负载(如用户得数量)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得网络吞吐量、ﻫ３。
软件系统性能的常见指标
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。
软件性能的几个指标
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2.1、用户视角
对用户而言，性能就是响应时间。
用户甚至不关心响应时间中哪些是软件造成的，哪些是硬件造成的。
但用和感受到的响应时间既有客观成分，也有主观成分，甚至是心理因素。
2.2、管理员视角
管理员需要使用软件提供的管理功能等手段来方便普通用户使用。
这类用户首先关注普通用户感受到的软件性能。
其次，管理员需要进一步关注如何利用管理功能进行性能调优。
2.3、开发人员视角
开发人员的视角与管理员的视角基本一致，但开发人员需要更深入地关注软件性能。
在开发过程中，开发人员希望能够尽可能地开发出高性能的软件。
软件性能优化的关键指标与评估方法(十)
软件性能优化的关键指标与评估方法引言随着信息技术的快速发展，软件应用已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，由于各种原因，软件性能问题成为限制用户体验和满足需求的重要因素之一。
因此，对软件性能进行优化成为了一个重要的课题。
本文将讨论软件性能优化的关键指标和评估方法。
一、响应时间（Response Time）响应时间是衡量一个软件系统性能的重要指标。
它指的是从用户发送请求到系统给予响应所经过的时间。
较短的响应时间表示软件系统快速响应用户请求，提高用户体验。
评估响应时间可以通过性能测试工具，如JMeter、LoadRunner等进行模拟测试，通过收集响应时间的数据统计分析，以得出系统在负载下的性能状况。
二、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求量或事务量。
高吞吐量意味着系统具备处理大量请求的能力。
对于高并发系统来说，吞吐量是重要的性能指标之一。
评估吞吐量可以通过压力测试来进行，通过模拟并发用户量逐渐增大，观察系统在不同负载下处理请求的速度和稳定性。
三、资源利用率（Resource Utilization）资源利用率指的是系统在运行过程中所使用的硬件和软件资源。
合理利用系统资源可以提高系统的效率和性能，降低资金和资源的浪费。
评估资源利用率可以通过监控系统运行时的CPU利用率、内存消耗、磁盘IO和网络带宽等指标。
通过分析这些数据，我们可以找出系统在运行过程中的瓶颈和资源消耗过多的地方，从而采取相应措施进行优化。
四、报错率（Error Rate）报错率是指系统处理请求时出现错误的比例。
报错率高可能代表系统在处理请求时出现了异常情况，例如内存泄露、数据库连接失败等。
评估报错率可以通过进行稳定性测试，通过模拟各种极端情况，观察系统处理异常情况时的表现。
同时，通过监控系统日志，收集错误信息，以便及时发现和排查系统中的问题，提高系统的稳定性。
五、时延（Latency）时延指的是数据从源头传输到目标地点所需的时间。
软件性能优化的关键指标与评估方法(二)
软件性能优化是软件开发中不可忽视的重要环节。
合理的性能优化可以提升软件的响应速度、降低资源消耗，从而提升用户体验。
而要进行性能优化，准确评估软件的性能指标是必不可少的一步。
一、理解关键指标在进行软件性能优化之前，我们首先需要了解几个关键指标。
1. 响应时间（Response Time）：响应时间是指从用户发出一个请求到从服务器返回响应结果所需的时间。
响应时间是用户体验的重要因素之一，较短的响应时间会让用户感觉软件流畅，反之则会让用户感到卡顿。
2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量是指软件在单位时间内能够处理的请求数量。
一般来说，吞吐量越高，代表软件的处理能力越强。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：并发用户数是指同时使用系统的用户数量。
对于大型系统而言，能够同时处理的并发用户数越多，代表系统的性能越好。
4. CPU利用率（CPU Utilization）：CPU利用率是指CPU在单位时间内被应用程序使用的时间比例。
CPU利用率高意味着软件对CPU的占用较高，此时可能会影响其他程序的运行。
5. 内存占用（Memory Usage）：内存占用是指软件运行时需要占用的内存空间。
过高的内存占用可能导致系统负载过大，影响软件的运行稳定性。
二、评估方法1. 基准测试（Benchmarking）：基准测试是一种通过对软件进行压力测试和性能测试，获取关键指标的方法。
通过模拟大量并发用户、大规模数据输入等场景，并收集性能数据，可以全面评估软件的性能瓶颈和优化空间。
2. 代码分析（Code Analysis）：通过对软件源代码进行分析，找出其中存在的性能问题。
可以使用性能分析工具对代码进行剖析，找出耗时较长的函数、循环等，然后通过优化代码来提升性能。
3. Log分析（Log Analysis）：通过分析软件运行时生成的日志信息，可以了解软件在不同场景下的性能表现。
通过查看日志中的耗时操作、警告和错误信息，可以有针对性地进行性能优化。
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。
一般软件性能评分标准
一般软件性能评分标准导言本文档旨在提供一般软件性能评分的标准和指导。
通过明确软件性能评估的相关指标和评分方法，有助于开发团队和用户了解软件在各个方面的性能表现，并为软件选择、优化和改进提供参考依据。
评分标准1. 响应时间评估软件的响应时间可以衡量其在用户请求后多快能够给出响应。
通常，较低的响应时间表示软件具备更高的性能。
- 优秀（5分）：响应时间在毫秒级别，用户体验极佳。
- 良好（4分）：响应时间在数秒级别，用户体验良好。
- 一般（3分）：响应时间在几秒至十几秒之间，用户体验一般。
- 较差（2分）：响应时间超过十几秒，用户体验较差。
- 严重（1分）：响应时间过长，导致用户无法正常使用。
2. 资源占用资源占用是指软件在运行时所占用的计算机硬件资源。
评估软件的资源占用可以帮助用户判断其对系统性能的影响。
- 优秀（5分）：资源占用非常低，对系统性能影响极小。
- 良好（4分）：资源占用较低，对系统性能影响较小。
- 一般（3分）：资源占用适中，对系统性能有一定影响。
- 较差（2分）：资源占用较高，对系统性能有明显影响。
- 严重（1分）：资源占用过高，严重拖慢系统性能。
3. 稳定性稳定性评估软件在运行过程中是否出现崩溃、错误和不可预测的行为。
- 优秀（5分）：运行稳定，无崩溃和错误。
- 良好（4分）：稳定性较好，偶尔出现轻微错误。
- 一般（3分）：稳定性一般，偶尔崩溃或出现错误。
- 较差（2分）：稳定性较差，频繁崩溃或出现错误。
- 严重（1分）：稳定性极差，经常崩溃或出现严重错误。
4. 可扩展性可扩展性评估软件在面对不同规模和需求变化时，是否能够有效扩展和适应。
- 优秀（5分）：能够轻松扩展和适应各种需求变化。
- 良好（4分）：能够在一定范围内扩展和适应需求变化。
- 一般（3分）：扩展性一般，需要一定程度的改进。
- 较差（2分）：扩展性较差，需求变化时需要大幅改进。
- 严重（1分）：无法扩展和适应需求变化。
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1.1、响应时间
响应时间是指系统对请求作出响应的时间。
直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。
由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。
所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。
当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。
需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。
对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。
而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。
1.2、系统响应时间和应用延迟时间
虽然软件性能指标本身只涉及软件性能的度量，但考虑到软件性能测试的主要目的是测试和改善所开发软件的性能，对于复杂的网络化的软件而言，简单地用响应时间进行度量就不一定合适了。
考虑一个普通的网站系统。
开发该网站系统时，软件开发实际上只集中在服务器端，因为客户端的软件是标准的浏览器。
虽然用户看到的响应时间时使用特定客户端计算机上的特定浏览器浏览该网站的响应时间，但是在讨论软件性能时更关心所开发网站软件本身的“响应时间”。
也就是说，可以把用户感受到的响应时间划分为“呈现时间”和“系统响应时间”，前者是指客户端的浏览器在接收到网站数据时呈现页面所需的时间，而后者是指客户端接收到用户请求到客户端接收到服务器发来的数据所需的时间。
显然，软件性能测试更关心“系统响应时间”，因为“呈现时间”与客户端计算机和浏览器有关，而与所开发的网站软件没有太大的关系。
如果仔细分析这个例子，还可以把“系统响应时间”进一步分解为“网络传输时间”和“应用延迟时间”，其中前者是指数据（包括请求数据和响应数据）在客户端和服务器端进行传输的时间，而后者是指网站软件实际处理请求所需的时间。
类似的，软件性能测试也更关心“应用延迟时间”。
实际上，这种分解还可以继续下去，如果该网站系统使用了数据库，我们可以把“数据库延迟时间”分离出来，如果该网站系统使用了中间件，还可以把“中间件延迟时间”也分离出来。
以上的时间分解实际上有两方面的目的。
首先，人们通常希望把与所开发软件直接相关的延迟时间和与所开发软件爱你不直接相关的延迟时间分离开，因为改善前者往往需要开发人员修改程序代码，而改善后者不需
要开发人员修改代码，很多时候，开发人员对后者甚至是无能为力的。
其次，详细的分解有助于开发人员分析哪些部分是影响软件性能的主要因素，以便于实时性能改善方案。
1.3、吞吐量
吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。
对于无并发的应用系统而言，吞吐量与响应时间成严格的反比关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。
前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需要用吞吐量作为性能指标。
对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是
n×t，而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大很多）。
这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多不走难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。
也就是说在处理单个请求时，在每个时间点都可能有许多资源被闲置，当处理多个请求时，如果资源配置合理，每个用户看到的平均响应时间并不随用户数的增加而线性增加。
实际上，不同系统的平均响应时间随用户数增加而增长的速度也不大相同，这也是采用吞吐量来度量并发系统的性能的主要原因。
一般而言，吞吐量是一个比较通用的指标，两个具有不同用户数和用户使用模式的系统，如果其最大吞吐量基本一致，则可以判断两个系统的处理能力基本一致。
1.4、并发用户数
并发用户数是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
与吞吐量相比，并发用户数是一个更直观但也更笼统的性能指标。
实际上，并发用户数是一个非常不准确的指标，因为用户不同的使用模式会导致不同用户在单位时间发出不同数量的请求。
一网站系统为例，假设用户只有注册后才能使用，但注册用户并不是每时每刻都在使用该网站，因此具体一个时刻只有部分注册用户同时在线，在线用户就在浏览网站时会花很多时间阅读网站上的信息，因而具体一个时刻只有部分在线用户同时向系统发出请求。
这样，对于网站系统我们会有三个关于用户数的统计数字：注册用户数、在线用户数和同时发请求用户数。
由于注册用户可能长时间不登陆网站，使用注册用户数作为性能指标会造成很大的误差。
而在线用户数和同事发请求用户数都可以作为性能指标。
相比而言，以在线用户作为性能指标更直观些，而以同时发请求用户数作为性能指标更准确些。
1.5、资源利用率
资源利用率反映的是在一段时间内资源平均被占用的情况。
对于数量为1的资源，资源利用率可以表示为被占用的时间与整段时间的比值；对于数量不为1的资源，资源利用率可以表示为在该段时间内平均被占用的资源数与总资源数的比值。
2.1、用户视角
对用户而言，性能就是响应时间。
用户甚至不关心响应时间中哪些是软件造成的，哪些是硬件造成的。
但用和感受到的响应时间既有客观成分，也有主观成分，甚至是心理因素。
2.2、管理员视角
管理员需要使用软件提供的管理功能等手段来方便普通用户使用。
这类用户首先关注普通用户感受到的软件性能。
其次，管理员需要进一步关注如何利用管理功能进行性能调优。
2.3、开发人员视角
开发人员的视角与管理员的视角基本一致，但开发人员需要更深入地关注软件性能。
在开发过程中，开发人员希望能够尽可能地开发出高性能的软件。