吞吐量测试报告
LoadRunner性能测试报告
LoadRunner性能测试报告一、背景介绍在当今互联网时代，性能测试已变得非常重要。
性能测试旨在评估系统在不同负载条件下的性能，为系统的稳定性和可扩展性提供准确的数据。
本报告旨在介绍一次使用LoadRunner进行的性能测试，并对测试结果进行分析和总结。
二、目标与方法测试目标：评估被测系统在不同负载条件下的性能表现，包括吞吐量、响应时间和并发用户数等指标。
测试方法：使用LoadRunner进行负载测试，以模拟真实的用户行为。
测试包括各种场景，如登陆、浏览、和下单等。
三、测试环境被测系统：一个在线购物网站测试环境：LoadRunner 12.0、Windows Server 2024、Oracle数据库、Apache Tomcat四、测试过程1.阶段一：压力测试在此阶段，使用LoadRunner模拟不同的用户并发访问网站，逐渐增加负载，直到达到系统峰值。
主要目的是评估系统在高负载下的性能表现。
测试结果表明，在800个并发用户的情况下，系统的吞吐量为500请求/秒，平均响应时间为1.5秒。
超过800个并发用户后，系统响应时间迅速增加，导致系统崩溃。
2.阶段二：稳定性测试在此阶段，使用LoadRunner模拟固定数量的并发用户访问网站，持续一段时间，观察系统的稳定性和可扩展性。
测试结果表明，在500个并发用户的情况下，系统的吞吐量为300请求/秒，平均响应时间为1.2秒。
系统能够在高负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
3.阶段三：负载均衡测试在此阶段，使用LoadRunner模拟多个负载均衡服务器并发访问网站，测试负载均衡的性能和可靠性。
测试结果表明，在3个负载均衡服务器的情况下，系统的吞吐量为900请求/秒，平均响应时间为1.3秒。
负载均衡服务器能够有效分发请求，提高系统的性能和可靠性。
五、测试总结1.系统在高负载下的性能表现不理想，需要对系统进行优化和扩展。
2.系统能够在中等负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
吞吐量测试报告
吞吐量测试报告
版本：V1.0
测试目的
本报告主要针对硬件在正常环境下，的实际吞吐量值是否达标真实的了解产品的实际性能。
测试指标及期望
验证现生产R1000机型WIFI 各频率性能
1、WIFI 2.4G 双向吞吐量达70Mbps以上。
2、WIFI 5G 双向吞吐量达80Mbps以上
测试设备和工具
2.设备设置
1,无线网卡连接PC1地址设置为(IP:192.168.1.100)，
2.DUT 连接PC2地址设置为(IP:192.168.1.200
3.将IxChariot软件设置10条，接收5条发射5条
测试结果
2G吞吐量测试截图
结合测试记录2G平均值均达70M以上
5G吞吐量测试截图
结合测试记录5G平均值均达80M以上。
测试参数
结论概述：
综合测试记录，以上测试性能均达理想要求，所以本批测试判定为通过。
吞吐量实验报告
现代通信网络测量课程实验报告实验二端口吞吐量测试第4班第7组2020年10月11日一、实验目的1.了解和掌握吞吐量概念及测试原理；2.了解和学会使用renix软件测量吞吐量，并将误差控制在1%以内；3.掌握测试和探索不同因素对端口吞吐量（不同单位下）的影响4.理解端口吞吐量与数据包长度，接口类型的关系。
二、实验所用仪器及实验环境华为S5720三层交换机，renix软件，测量仪器。
三、实验基本原理及步骤 基本测量方法如下图所示：DUT测试仪器网线本实验基于RFC2544协议文件测量端口转发时延，对时延的定义如下图所示： Throughout ：通过renix 软件配置数据帧，我们可以配置的变量有：数据包长度、接口类型。
在不同的接口类型下分别测试，测试方法是通过不断减小负载直至不丢包，得到在在不丢包情况下的最大传输速率，即吞吐量根据RFC2544，根据接口类型有不同的数据包长度可供选择。
在本实验中，以太网接口和ipv4接口的数据包的长度有如下选择：64, 128, 256, 512, 1024, 1280, 1518(字节)。
本实验的重点为“如何将误差控制在1%以内”，方法如下：当负载减小到无丢包时，根据已知数据可以判断实际吞吐量的大致范围，并根据实际吞吐量的范围，确定出误差在1%时的波动范围。
因此，当有丢包和无丢包对应的负载差值小于波动范围时，既可确定在该情况下得到的吞吐量的误差小于1%。
四、实验数据记录(一) ipv4测量结果--测试数据包长度对转发时延的影响数据表长度分别取值如下（单位：字节）：64 128 256 512 1024 1280 1518（其余参数：时戳位置：Head Head）64128负载69.4%时，不丢包负载70%时，丢包128负载69.4%时，不丢包负载70%，丢包256负载70%，不丢包负载70.6%，丢包512负载70%，不丢包负载70.6%，丢包1024负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包1280负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包1518负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包结果分析：帧长/字节有丢包无丢包6470.6% 70.0%12870.0% 69.4%25670.6% 70.0%51270.6% 70.0%102471.3% 70.6%128071.3% 70.6%151871.3% 70.6% 为更直观显示表中数据，绘图如下：由图知，帧长度为64、128、256、512、1024、1280、1518字节的数据流的吞吐量（bps ）相等， 即吞吐量（bps ）不随帧长的增加而变化。
jmeter性能测试报告
jmeter性能测试报告一、测试环境。
本次性能测试是在一个典型的生产环境中进行的，测试服务器配置为，CPU 8核、内存 16GB、硬盘 500GB，操作系统为CentOS 7.0，Java版本为1.8。
测试使用的工具为Apache JMeter 5.1.1。
二、测试目标。
本次性能测试的主要目标是评估系统在高负载下的性能表现，包括并发用户数、响应时间、吞吐量等指标。
通过对系统的压力测试，发现系统的性能瓶颈，并对系统进行优化，以提高系统的稳定性和可靠性。
三、测试方案。
1. 测试场景设计，根据实际业务场景，设计了多个测试场景，包括用户登录、数据查询、提交订单等操作。
2. 测试数据准备，准备了符合实际业务的测试数据，以模拟真实用户行为。
3. 测试脚本编写，使用JMeter编写了测试脚本，模拟了不同的用户行为，并设置了不同的并发用户数。
4. 测试执行，在测试环境下执行测试脚本，记录测试过程中的性能数据。
四、测试结果。
1. 响应时间，在100个并发用户的情况下，系统的平均响应时间为2.5秒，最大响应时间为5秒。
2. 吞吐量，系统在高峰期的吞吐量为每秒处理100个请求，系统能够较好地支撑业务高峰期的访问量。
3. 错误率，系统在高负载下的错误率较低，仅为0.5%，表明系统具有较好的稳定性和可靠性。
4. 资源利用率，系统在测试过程中，CPU利用率在80%左右，内存利用率在60%左右，硬盘IO在正常范围内，系统资源利用率较为稳定。
五、测试分析。
通过对测试结果的分析，发现系统在当前的配置下，能够较好地支撑业务的高负载访问。
然而，随着用户量的增加，系统的响应时间有可能会进一步增加，因此建议在后续的优化中，对系统进行进一步的扩展和调优，以提高系统的性能和稳定性。
六、优化建议。
1. 系统性能优化，建议对系统的关键模块进行性能优化，包括数据库查询、接口调用等，以提高系统的响应速度。
2. 硬件资源扩展，可以考虑对服务器的硬件资源进行扩展，包括CPU、内存等，以提高系统的并发处理能力。
性能测试总结报告
性能测试总结报告版本修改记录目录性能测试总结报告 (1)1. 性能测试简介 (4)1.1 性能测试目的 (4)1.2 术语解释 (4)1.3 测试方向 (5)2.测试环境 (5)2.1 服务器端测试环境描述 (5)2.2 客户端测试环境描述 (5)2.3 测试网络环境 (6)2.4 测试工具 (6)3. 测试内容概要 (6)3.1 保密性能登录脚本设置 (6)3.2 保密项目查询脚本设置 (6)3.3 运行场景设置 (6)3.4 关键资源不处于阻塞状态 (6)4. 登录测试过程分析 (7)4.1 事务成功率统计分析 (7)测试结果概要列表 (7)通过事务成功率分布图 (8)事务成功率结果分析 (8)4.2 平均数响应时间 (8)测试结果概要列表 (8)平均响应时间分布图 (9)平均响应时间结果分析 (9)4.3 每秒点击次数分析 (9)测试结果概要列表 (9)平均每秒点击次数分布图 (10)平均每秒点击次数结果分析 (10)4.4 吞吐量 (10)测试结果概要列表 (10)平均吞吐量分布图 (11)平均吞吐量结果分析 (11)4.5 Window资源 (11)4.6 Sql server 2005 (13)5. 登录分析结果 (14)6. 查询测试过程分析 (15)6.1 事务成功率统计分析 (15)测试结果概要列表 (15)通过事务成功率分布图 (15)事务成功率结果分析 (16)6.2 平均数响应时间 (16)测试结果概要列表 (16)平均响应时间分布图 (16)平均响应时间结果分析 (16)6.3 每秒点击次数分析 (17)测试结果概要列表 (17)平均每秒点击次数分布图 (17)平均每秒点击次数结果分析 (17)6.4 吞吐量 (18)测试结果概要列表 (18)平均吞吐量分布图 (18)平均吞吐量结果分析 (18)6.5 Window资源 (19)6.6 Sql server 2005 (20)7. 查询分析结果 (22)8. 附录 (22)8.1 web 服务器 (22)8.2 数据库 (23)1. 性能测试简介1.1 性能测试目的真实环境下检测系统性能，评估系统性能以及服务器性能的满足情况；预见系统负载压力承受力，在应用实际部署之前，评估系统性能；分析系统瓶颈，优化系统。
RFC3918聚合组播吞吐量测试--网络测试仪实操
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
测试进度查看 进度查看 · 信息界面里, 实时显示当前测试的字节、负载情况 · 预测花费时间
第 16 页 共yzer 结果分析 · 专业软件 · 自动弹出
手工打开 · 自动安装 · 打开结果
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
组播组容量测试 · Multicast Group Capacity Test · 确定在 DUT/SUT 能够正确转发数据包到注册在该 DUT/SUT 的组播组环境下，DUT/SUT 能够支持的最大的组播组数量
第 1 页 共 19 页
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
1.3 聚合组播吞吐量测试 定义 · 吞吐量（Throughput）：没有丢包情况下能够转发的最大速率 测试目的 · 确定 DUT/SUT 加入相同组播组的多个测试端口在不丢包的情况下的最大转发速率 · 衡量 DUT 的组播复制能力，和组转发矩阵的测试在不断增加组的数量相比，组播总体吞 吐量的测试是在不断的增加出接口的数量 测试过程 · 报文数量和预期接收到的报文数量相等，则增加速率继续测试；如果不相等，则减小速率 继续测试
四、测试报告.............................................................................................................. 16
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
一、简介
1.1 RFC3918 简介 历史 ·在 1999 年 3 月成为正式标准 功能 ·评测网络互连设备或网络系统的性能 ·网络设备: 交换机，路由器… 内容 · 定义了一整套测试方法，为不同厂家的设备/系统提供了统一的评估标准和报告格式 相关文档 ·RFC 2432, Terminology for IP Multicast Benchmarking ·RFC 3918, Methodology for IP Multicast Benchmarking
吞吐量测试报告
吞吐量测试报告1. 简介本文档是针对某个系统进行吞吐量测试的报告。
吞吐量测试用于评估系统在单位时间内所能处理的请求数量，可以帮助了解系统的性能表现和瓶颈。
2. 测试背景在本次吞吐量测试中，我们选择对某个在线购物平台进行测试。
该平台是一个B2C电商平台，主要提供商品浏览、购买、支付等功能。
为了满足不断增长的用户需求，我们希望通过吞吐量测试来评估系统是否能够支撑高并发请求。
3. 测试目标我们的测试目标包括： - 评估系统在正常运行时的吞吐量表现； - 发现系统的性能瓶颈，并提出优化建议； - 验证系统的可扩展性，判断是否能够支持未来的用户增长。
4. 测试环境和工具为了进行吞吐量测试，我们搭建了以下环境和使用了相应的工具： - 服务器：使用一台具备足够性能的服务器，确保不会成为测试的瓶颈。
- 软件：使用JMeter作为性能测试工具，用于模拟大量用户请求。
- 脚本：编写自定义的JMeter脚本，模拟真实场景的用户行为。
5. 测试过程和结果5.1 测试步骤我们按照以下步骤进行吞吐量测试： 1. 确定测试场景：选择一些常见的用户操作，例如浏览商品、加入购物车、提交订单等，形成一系列完整的用户场景。
2.编写JMeter脚本：根据测试场景，编写JMeter脚本，模拟用户行为，包括请求路径、请求参数等。
3. 配置测试计划：设置并发用户数、测试持续时间等参数，对系统施加压力。
4. 启动测试：运行JMeter脚本，开始进行吞吐量测试。
5. 监控系统性能：使用监控工具对系统的各项指标进行监控，包括CPU使用率、内存占用、网络流量等。
6. 收集测试数据：记录吞吐量、响应时间等关键指标，并根据需要绘制性能曲线图。
7. 分析结果：根据测试数据和性能曲线图，分析系统的性能表现，并找出潜在的问题和改进空间。
5.2 测试结果经过吞吐量测试，我们得到了以下测试结果： - 平均吞吐量：系统在测试期间平均每秒处理请求数量为 XXX。
系统性能测试报告
系统性能测试报告报告名称：系统性能测试报告报告日期：2021年5月15日1. 引言本报告旨在评估系统的性能指标，包括响应时间、吞吐量和并发用户数等方面。
通过对系统的性能进行测试和分析，以便为系统的调优和优化提供依据。
2. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Google Chrome 90.0.4430.93- 服务器配置：****************************，内存16GB3. 测试内容和方法本次测试主要针对系统的主要功能进行性能测试，包括用户登录、数据查询和数据上传等操作。
- 响应时间：通过模拟用户操作，记录系统的响应时间，包括页面加载时间、接口请求时间等。
- 吞吐量：模拟多个用户同时进行操作，记录系统的处理能力，通过每秒请求数来衡量。
- 并发用户数：逐渐增加并发用户数，记录系统能够稳定处理的最大并发用户数。
4. 测试结果- 响应时间：- 用户登录：平均响应时间为2秒。
- 数据查询：平均响应时间为1.5秒。
- 数据上传：平均响应时间为3秒。
- 吞吐量：系统每秒可处理100个请求。
- 并发用户数：系统在最大并发用户数为200时仍能保持稳定运行。
5. 结论- 系统在一般情况下的响应时间较快，且能够稳定处理大量并发用户操作。
- 响应时间在某些操作上存在较大的波动，可能需要针对这些操作进行性能优化。
- 系统的吞吐量较高，能够满足大多数用户的需求。
- 建议定期进行性能测试和优化，以保证系统的稳定性和性能。
6. 建议- 对于响应时间较长的操作，可以考虑使用缓存技术、异步加载等方式来提升用户体验。
- 对于吞吐量不足的情况，可以考虑使用负载均衡、分布式架构等方式来提升系统的处理能力。
- 定期进行性能测试，及时发现和解决系统性能问题，保证系统的稳定性和性能。
7. 致谢感谢参与本次性能测试的所有人员的辛勤努力和支持。
感谢测试团队、开发人员和管理人员的合作与支持，为本次性能测试提供了必要的资源和支持。
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吞吐量测试报告
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测试目的
本报告主要针对硬件在正常环境下，的实际吞吐量值是否达标真实的了解产品的实际性能。
测试指标及期望
验证现生产R1000机型WIFI 各频率性能
1、WIFI 双向吞吐量达70Mbps以上。
2、WIFI 5G 双向吞吐量达80Mbps以上
测试设备和工具
2.设备设置
1,无线网卡连接PC1地址设置为(IP:，
连接PC2地址设置为(IP:将IxChariot软件设置10条，接收5条发射5条
测试结果
2G吞吐量测试截图
结合测试记录2G平均值均达70M以上
5G吞吐量测试截图
结合测试记录5G平均值均达80M以上。
测试参数
结论概述：
综合测试记录，以上测试性能均达理想要求，所以本批测试判定为通过。