性能测试指标
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。
性能测试关注指标
性能测试关注指标⼀、接⼝请求响应指标重点关注以下⼏个指标：需满⾜的并发数TPS（每秒处理事务的能⼒）响应时间（平均响应时间、90%响应时间）错误率性能测试指标通过标准需满⾜的并发数（举例：每天8W⽤户访问，平均在线时长10分钟，1天⽤户24⼩时内使⽤系统）C = 80000 * 0.166/24=553注：0.166为10/60得出C = nL/TC^= C + 3*根号C其中C为平均并发⽤户数，n为login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度C^为并发⽤户数峰值需满⾜的TPSTPS = （80000*80%）/(20%*8*60*60)=11/sec 据⼆⼋原则：20%常⽤时间，满⾜80%业务量TPS = n*80%/(20%*活跃时间*60*60)注：活跃时间⼀般为8⼩时响应时间根据在并发情况下的响应时间2/5/10原则，最长不能超过10s 错误率具体系统具体要求，⼀般⼩于万分之⼀缓存命中率具体系统具体要求，⼀般⼤于85%通过CPU占⽤率70% 好，85% 坏，90%+ 很差内存使⽤率⼀般⼩于80%通过⼆、服务器性能指标重点关注以下⼏个指标：线程对cpu占⽤（关注）对内存占⽤（关注）磁盘I/O⽹络情况性能项资源评价CPU占⽤率70%好85%坏90%+很差磁盘I/0<30%好<40%坏<50%+很差⽹络<30%带宽好运⾏队列<2*CPU数量好内存没有页交换好每个CPU每秒10个页交换坏更多的页交换很差更多的页交换很差使⽤命令查看CPU、内存变化情况：top -b -d 1 -p 27854 > 0904logp是进程号，d是1秒收集⼀次，要⽤root⽤户（sudo su -）查看进程号 ps ef |grep acs-job 若重启服务器后，pid会发⽣变化，必须重新获取三、SQLServer数据库查询慢语句(需数据库管理员权限) --总耗CPU最多的前20个SQL:SELECT TOP 20total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运⾏次数],qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],last_execution_time AS [最后⼀次执⾏时间],max_worker_time /1000 AS [最⼤执⾏时间(ms)], SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1,(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1THEN DATALENGTH(qt.text)ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1)AS [使⽤CPU的语法], qt.text [完整语法],qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectNameFROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qtWHERE execution_count>1ORDER BY total_worker_time DESC--平均耗CPU最多的前20个SQL:SELECT TOP 20total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运⾏次数],qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],last_execution_time AS [最后⼀次执⾏时间],min_worker_time /1000 AS [最⼩执⾏时间(ms)], max_worker_time /1000 AS [最⼤执⾏时间(ms)],SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1,(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1THEN DATALENGTH(qt.text)ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1)AS [使⽤CPU的语法], qt.text [完整语法],qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectNameFROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qtWHERE execution_count>1ORDER BY (qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000) DESC四、mysql慢查询相关命令-- 检查慢查询命令是否开启show variables like '%query';-- 查看慢查询命令select * from mysql.slow_log;。
性能测试常见指标
性能测试常见指标最近在学习性能测试的东西，对于⼀些常见性能测试指标做些总结，保存在这⾥⽅便后期查阅，⽂中摘抄⾃某⼤神的博客，⽂末放原⽂链接，有需要的童鞋可以更深⼊了解！什么是性能测试？压⼒测试：强调极端暴⼒稳定性测试：在⼀定压⼒下，长时间运⾏的情况基准测试：在特定条件下的性能测试负载测试：不同负载下的表现容量测试：最优容量概述不同⼈群关注的性能指标各有侧重。
后台服务接⼝的调⽤者⼀般只关⼼吞吐量、响应时间等外部指标。
后台服务的所有者不仅仅关注外部指标，还会关注CPU、内存、负载等内部指标。
拿某打车平台来说，它所关⼼的是智能提⽰的外部指标能不能抗住因⼤波优惠所导致的流量激增。
⽽对于智能提⽰服务的开发、运维、测试⼈员，不仅仅关注外部指标，还会关注CPU、内存、IO等内部指标，以及部署⽅式、服务器软硬件配置等运维相关事项。
外部指标从外部看，性能测试主要关注如下三个指标吞吐量：每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。
响应时间：服务处理⼀个请求或⼀个任务的耗时。
错误率：⼀批请求中结果出错的请求所占⽐例。
响应时间的指标取决于具体的服务。
如智能提⽰⼀类的服务，返回的数据有效周期短（⽤户多输⼊⼀个字母就需要重新请求），对实时性要求⽐较⾼，响应时间的上限⼀般在100ms以内。
⽽导航⼀类的服务，由于返回结果的使⽤周期⽐较长（整个导航过程中），响应时间的上限⼀般在2-5s。
对于响应时间的统计，应从均值、.90、.99、分布等多个⾓度统计，⽽不仅仅是给出均值。
下图是响应时间统计的⼀个例⼦吞吐量的指标受到响应时间、服务器软硬件配置、⽹络状态等多⽅⾯因素影响。
吞吐量越⼤，响应时间越长。
服务器硬件配置越⾼，吞吐量越⼤。
⽹络越差，吞吐量越⼩。
在低吞吐量下的响应时间的均值、分布⽐较稳定，不会产⽣太⼤的波动。
在⾼吞吐量下，响应时间会随着吞吐量的增长⽽增长，增长的趋势可能是线性的，也可能接近指数的。
当吞吐量接近系统的峰值时，响应时间会出现激增。
性能测试通常需要监控的指标
性能测试通常需要监控的指标在进行性能测试时，需要监控以下指标以评估系统的性能和效率：1.响应时间：响应时间是衡量系统响应请求的速度。
它是从发送请求到收到相应的时间间隔。
较短的响应时间表示系统运行速度快，用户获得结果的等待时间短。
2.吞吐量：吞吐量是单位时间内系统处理的请求数量。
它表示系统的处理能力，较高的吞吐量意味着系统能够同时处理更多的请求。
3.并发用户数：并发用户数指同时访问系统的用户数量。
它反映了系统能够同时支持的用户数量，较高的并发用户数表示系统能够处理更多的并发请求。
4.CPU使用率：CPU使用率表示当前系统的CPU利用率。
它反映了系统的负载情况，较高的CPU使用率可能导致系统性能下降。
5.内存使用率：内存使用率表示当前系统的内存利用率。
它反映了系统内存的负载情况，较高的内存使用率可能导致系统出现内存不足的情况。
6.网络延迟：网络延迟是从发送请求到接收到响应的时间间隔。
它反映了网络传输的速度和稳定性，较短的网络延迟表示网络传输速度快。
7.数据库响应时间：对于涉及数据库的系统，需要监控数据库的响应时间。
较短的数据库响应时间表示数据库访问效率高。
8.磁盘I/O：磁盘I/O是指磁盘的读写操作。
需要监控磁盘的读写速度和响应时间，较高的磁盘I/O可能影响系统的性能和效率。
9.错误率：错误率表示系统处理请求时出现错误的比率。
较低的错误率表示系统稳定性高，较高的错误率可能表示系统存在问题。
10.带宽利用率：带宽利用率表示当前网络带宽的利用率。
较高的带宽利用率可能导致网络拥堵和传输速度下降。
11.日志记录：性能测试还需要监控系统的日志记录，以便分析和诊断问题。
需要记录系统的运行日志、错误日志和性能日志等。
通过监控这些指标，可以评估系统的性能和效率，并及时发现和解决潜在的性能问题。
性能测试参数指标值方案
性能测试参数指标值方案性能测试是一种测试方法，用于评估系统在不同负载下的性能表现。
在进行性能测试时，需要选择合适的性能测试参数指标值来衡量系统的性能。
本文将介绍一些常见的性能测试参数指标值，并提供一种1200字以上的方案。
一、响应时间（Response Time）响应时间是指用户发起请求后，系统响应请求所需的时间。
响应时间是评估系统性能的重要指标，常用单位为毫秒（ms）。
可以设置不同的负载场景，通过监测系统在不同负载下的响应时间，来评估系统的性能。
二、并发用户数（Concurrency）并发用户数是指系统同时能够处理请求的用户数量。
通过逐渐增加并发用户数，观察系统的性能表现。
常用的并发用户数指标值为100、500、1000等。
三、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求数量。
吞吐量一般以每秒请求数（TPS）或每分钟或每小时请求数来衡量。
通过增加负载，观察系统的吞吐量，来评估系统的性能。
通常，可将吞吐量的指标值设置为500、1000、2000等。
四、错误率（Error Rate）错误率是指系统在处理请求时产生错误的比例，常用百分比表示。
通过监测系统的错误率，可以评估系统在不同负载下的稳定性和可靠性。
通常，可将错误率设置为1%、2%或更低值。
五、CPU使用率（CPU Usage）CPU使用率是指系统在处理请求时使用的CPU资源占总CPU资源的比例。
通过监测系统的CPU使用率，可以评估系统的处理能力。
通常，可以将CPU使用率的指标值设置为50%、70%或更高值。
六、内存占用（Memory Consumption）内存占用是指系统在处理请求时使用的内存资源量。
通过监测系统的内存占用情况，可以评估系统的性能和稳定性。
通常，可以将内存占用的指标值设置为500MB、1GB或更高值。
七、网络延迟（Network Latency）网络延迟是指从用户发送请求到服务器响应请求所需的时间。
通过监测系统的网络延迟，可以评估系统的响应速度和网络传输性能。
性能测试常用指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利用率,错误率
性能测试常⽤指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利⽤率,错误率对于性能测试,以上性能指标必须要有清楚的理解,⾃⼰总结如下:1. 响应时间(RT) 是指系统对请求作出响应的时间。
这个指标与⼈对软件性能的主观感受是⼀致的，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。
注意: 在性能测试中, 响应时间要做更细致划分2. 吞吐量(Throughput)吞吐量是指系统在单位时间内处理完成的客户端请求的数量, 直接体现软件系统的性能承载能⼒。
这是⽬前最常⽤的性能测试指标。
对于服务器来讲,吞吐量越⾼越好.吞吐量是⼀个很宽泛的概念, 通常情况下，⽤“请求数/秒”或者“页⾯数/秒”来衡量。
体现:1. 业务⾓度: 业务数/⼩时或访问⼈数/天等2. ⽹络流量: 字节数/⼩时或字节数/天等3. 服务器性能处理能⼒(重点): TPS(每秒事务数) 和 QPS(每秒查询数):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。
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标我们做性能测试的目标是，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，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
而在一份性能测试报告里，会看到以下的这些关键的数据指标：最大并发用户数，HPS（点击率）、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU使用率、物理内存使用、网络流量使用等。
但性能测试的指标，前后端的性能测试关注点是不一样的。
前端需主要关注的点是：响应时间：用户从客户端发出请求，并得到响应，以及展示出来的整个过程的时间。
加载速度：通俗的理解为页面内容显示的快慢。
流量：所消耗的网络流量。
后端需主要关注的是：响应时间：接口从请求到响应、返回的时间。
并发用户数：同一时间点请求服务器的用户数，支持的最大并发数。
内存占用：也就是内存开销。
吞吐量（TPS）：Transaction Per Second, 每秒事务数。
在没有遇到性能瓶颈时：TPS=并发用户数某事务数/响应时间。
错误率：失败的事务数/事务总数。
资源使用率：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标一、系统性能指标常见的可从如下几类进行参考：响应时间系统处理能力吞吐量并发用户数错误率1、响应时间简称RT，指的是客户发出请求到得到系统响应的整个过程的时间。
也就是用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。
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。
2、系统处理能力指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。
系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。
前者称为业务交易过程，后者称为事务（事务是用户其中一步或几步操作的集合）。
两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。
性能测试指标范文
性能测试指标范文性能测试指标是用于衡量系统或应用程序在特定条件下执行任务的能力和效率的参数。
它们对于评估系统的健康状况、容量规划和优化以及性能验证都非常重要。
本文将介绍一些常见的性能测试指标，包括响应时间、吞吐量、并发用户数、错误率和资源利用率等。
1. 响应时间（Response Time）:响应时间是指系统从接收请求到返回响应之间的时间间隔。
它是用户等待系统响应的主要指标，反映了系统的响应速度。
通常以毫秒为单位衡量，较短的响应时间意味着系统响应更快。
2. 吞吐量（Throughput）:吞吐量是指在一段时间内系统能够处理的请求数量。
它通常用每秒请求数（TPS）表示，较高的吞吐量意味着系统能够更快地处理请求。
对于高负载的系统，吞吐量是评估系统性能的重要指标。
3. 并发用户数（Concurrency）:并发用户数是指在同一时间段内可以同时使用系统的用户数量。
它是衡量系统能够同时处理的用户数量的指标。
当并发用户数增加时，系统的性能可能会下降，因此必须评估系统在不同并发用户数下的性能表现。
4. 错误率（Error Rate）:错误率是指在一定时间内请求处理失败的比例。
它显示了系统处理请求的准确性和可靠性。
通常以百分比表示，较低的错误率表示系统更可靠。
5. 资源利用率（Resource Utilization）:资源利用率是指系统在执行任务期间使用的计算资源、内存、存储和带宽等的占用情况。
评估资源利用率可以帮助确定系统的性能瓶颈和优化需求。
6. 系统负载（System Load）:系统负载指系统在执行任务期间的负载情况，主要包括CPU使用率、内存使用率和网络流量等。
通过监控系统负载可以了解系统的负载情况，调整系统配置以提高性能。
7. 可伸缩性（Scalability）:可伸缩性是指系统在增加负载时的性能表现。
一个可伸缩的系统应该能够通过增加硬件资源或分布式部署来应对更高的负载。
评估和测试系统的可伸缩性是重要的性能衡量指标。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Wｅb性能测试得部分概况一般来说,一个Web请求得处理包括以下步骤:(1)客户发送请求(2)ｗeb server接受到请求,进行处理;(3)wｅb ｓeｒver向DB获取数据;(4)web ｓerver生成用户得object(页面),返回给用户。
给客户发送请求开始到最后一个字节得时间称为响应时间(第三步不包括在每次请求处理中)。
１。
事务(Tｒanｓaｃtｉon)在web性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->wｅｂ servｅr接受到请求,进行处理-＞ webｓeｒvｅr向DB获取数据—>生成用户得oｂject(页面),返回给用户”得过程,一般得响应时间都就是针对事务而言得。
2。
请求响应时间请求响应时间指得就是从客户端发起得一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回得响应结束,这个过程所耗费得时间,在某些工具中,响应通常会称为“TTLB”,即＂tiｍe to last bytｅ＂,意思就是从发起一个请求开始,到客户端接收到最后一个字节得响应所耗费得时间,响应时间得单位一般为“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。
标准可参考国外得３／5/10原则:(1)在3秒钟之内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“很不错得";(2)在3～５秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“好得”;(３)在５~10秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“勉强接受得";(4)超过10秒就让人有点不耐烦了,用户很可能不会继续等待下去;3、事务响应时间事务可能由一系列请求组成,事务得响应时间主要就是针对用户而言,属于宏观上得概念,就是为了向用户说明业务响应时间而提出得、例如:跨行取款事务得响应时间就就是由一系列得请求组成得。
事务响应时间就是直接衡量系统性能得参数。
４、并发用户数并发一般分为２种情况。
一种就是严格意义上得并发,即所有得用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型得业务、比如在信用卡审批业务中,一定数目得拥护在同一时刻对已经完成得审批业务进行提交;还有一种特例,即所有用户进行完全一样得操作,例如在信用卡审批业务中,所有得用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录。
另外一种并发就是广义范围得并发、这种并发与前一种并发得区别就是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但就是这些请求或者操作可以就是相同得,也可以就是不同得。
对整个系统而言,仍然就是有很多用户同时对系统进行操作,因此也属于并发得范畴。
可以瞧出,后一种并发就是包含前一种并发得、而且后一种并发更接近用户得实际使用情况,因此对于大多数得系统,只有数量很少得用户进行“严格意义上得并发"。
对于WEB性能测试而言,这2种并发情况一般都需要进行测试,通常做法就是先进行严格意义上得并发测试。
严格意义上得用户并发一般发生在使用比较频繁得模块中,尽管发生得概率不就是很大,但就是一旦发生性能问题,后果很可能就是致命得。
严格意义上得并发测试往往与功能测试关联起来,因为并发功能遇到异常通常都就是程序问题,这种测试也就是健壮性与稳定性测试得一部分、用户并发数量:关于用户并发得数量,有2种常见得错误观点。
一种错误观点就是把并发用户数量理解为使用系统得全部用户得数量,理由就是这些用户可能同时使用系统;还有一种比较接近正确得观点就是把在线用户数量理解为并发用户数量、实际上在线用户也不一定会与其她用户发生并发,例如正在浏览网页得用户,对服务器没有任何影响,但就是,在线用户数量就是计算并发用户数量得主要依据之一、5。
吞吐量指得就是在一次性能测试过程中网络上传输得数据量得总与、吞吐量/传输时间,就就是吞吐率、6、TPS(traｎｓaｃtion ｐeｒ second)每秒钟系统能够处理得交易或者事务得数量。
它就是衡量系统处理能力得重要指标。
７、点击率每秒钟用户向WEB服务器提交得ＨTTP请求数.这个指标就是ＷEB应用特有得一个指标:WEＢ应用就是”请求—响应＂模式,用户发出一次申请,服务器就要处理一次,所以点击就是WEB应用能够处理得交易得最小单位.如果把每次点击定义为一个交易,点击率与TPS就就是一个概念、容易瞧出,点击率越大,对服务器得压力越大、点击率只就是一个性能参考指标,重要得就是分析点击时产生得影响、需要注意得就是,这里得点击并非指鼠标得一次单击操作,因为在一次单击操作中,客户端可能向服务器发出多个请求。
8。
资源利用率指得就是对不同得系统资源得使用程度,例如服务器得CPU利用率,磁盘利用率等、资源利用率就是分析系统性能指标进而改善性能得主要依据,因此就是WEB性能测试工作得重点。
资源利用率主要针对WEB服务器,操作系统,数据库服务器,网络等,就是测试与分析瓶颈得主要参考、在WEB性能测试中,更根据需要采集相应得参数进行分析、通用指标(指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项)指标ﻩ说明PrｏcessorTimeﻩ服务器ＣPU占用率,一般平均达到7０％时,服务就接近饱与Ｍemｏry Avａｉlabｌｅ Mbyte 可用内存数,如果测试时发现内存有变化情况也要注意,如果就是内存泄露则比较严重Physiｃsｄisk Tiｍeﻩ物理磁盘读写时间情况Wｅｂ服务器指标指标说明Reｑｕｅsｔs Per Ｓeｃｏnd(AvｇRpｓ)ﻩ平均每秒钟响应次数=总请求时间／秒数Ａｖg time to laｓt bytｅ peｒ terstｉｏn(mｓtes) 平均每秒业务脚本得迭代次数,有人会把上面那个混淆Ｓuccｅｓsfuｌ Roｕnds 成功得请求Fａiｌｅd Rｅqueｓtｓ失败得请求Successfuｌ Hｉts 成功得点击次数Failｅd Hits 失败得点击次数Ｈｉts Per Ｓｅcｏｎdﻩ每秒点击次数Suｃcessｆuｌ Hits Per Second 每秒成功得点击次数Fａiｌeｄ Hiｔs Ｐｅｒ Sｅcｏnｄ每秒失败得点击次数Atteｍpteｄ Cｏｎnecｔions 尝试链接数数据库服务器性能指标指标ﻩ说明User ０ Cｏｎnectioｎs 用户连接数,也就就是数据库得连接数量Ｎumbeｒｏf deaｄlockｓ数据库死锁Ｂuｔｔeｒ Cache ｈit 数据库Cａche得命中情况系统得瓶颈定义性能项命令ﻩ指标CＰU限制vmｓtat 当％user+%ｓys超过8０％时磁盘I/O限制Vｍsｔat 当%ioｗａiｔ超过４0％(ＡIX4。
3、3或更高版本)时应用磁盘限制ﻩIosｔat 当％ｔm_ａｃt超过70%时虚存空间少ﻩLspｓ,－ａ当分页空间得活动率超过７０%时换页限制ﻩIostat, ｓtatﻩ虚存逻辑卷％tm_acｔ超过I/Ｏ(iｏstat)得30％,激活得虚存率超过ＣPU数量(vmsｔat)得10倍时系统失效Vｍstat,saｒﻩ页交换增大、ＣPU等待并运行队列稳定系统得资源状态性能项ﻩ资源ﻩ评价CPＵ占用率７0％好８5％坏９0％＋很差磁盘I/０<30%ﻩ好<40% 坏〈50％＋ﻩ很差网络<３0％带宽ﻩ好运行队列<2*ＣPU数量好内存ﻩ没有页交换好每个CＰU每秒1０个页交换ﻩ坏更多得页交换ﻩ很差通俗理解:日访问量常用页面最大并发数同时在线人数访问相应时间案例:最近公司一个项目,就是个门户网站,需要做性能测试,根据项目特点定出了主要测试项与测试方案:一种就是测试几个常用页面能接受得最大并发数(用户名参数化,设置集合点策略)一种就是测试服务器长时间压力下,用户能否正常操作(用户名参数化,迭代运行脚本)一种则需要测试服务器能否接受１0万用户同时在线操作,如果就是用IIS做应用服务器得话,单台可承受得最大并发数不可能达到１０万级,那就必须要使用集群,通过多台机器做负载均衡来实现;如果就是用webｓphere之类得应用服务器得话,单台可承受得最大并发数可以达到10万级,但为性能考虑还就是必须要使用集群,通过多台机器做负载均衡来实现;通常有1个简单得计算方式,1个连接产生1个seｓsiｏｎ,每个session在服务器上有个内存空间大小得设置,在ＮT上就是3Ｍ,那么10万并发就需要３00Ｇ内存,当然实际使用中考虑其她程序也占用内存,所以准备得内存数量要求比这个还要多一些、还有10万个用户同时在线,跟10万个并发数就是完全不同得２个概念、这个楼上已经说了。
但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量得历史日志信息来支撑了。
系统日志需要有同时在线用户数量得日志信息,还需要有用户操作次数得日志信息,这２个数据得比例就就是您同时在线用户转换到并发数得比例。
另外根据经验统计,对于１个JAVA开发得ＷＥＢ系统(别得我没统计过,给不出数据),一般1台双ＣＰＵ、2G内存得服务器上可支持得最大并发数不超过5０0个(这个状态下大部分操作都就是超时报错而且服务器很容易宕机,其实没什么实际意义),可正常使用(单步非大数据量操作等待时间不超过２0秒)得最大并发数不超过30０个。
假设您得１0万同时在线用户转换得并发数就是9000个,那么您最少需要这样得机器1８台,建议不少于30台、当然,您要就是买个大型服务器,里面装有20０个CPU、25６Ｇ得内存,千兆光纤带宽,就算就是1０万个并发用户,那速度,也绝对就是嗖嗖得。
另外暴寒1下,光设置全部进入运行状态就需要接近６个小时。
具体得可以拿1个系统来压一下瞧瞧,可能会出现以下情况:1、服务器宕机;2、客户端宕机;3、从某个时间开始服务器拒绝请求,客户端上显示得全就是错误;4、勉强测试完成,但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。
假设客户端与服务器之间百兆带宽,百兆/1000０=10K,那每个用户只能得到１0Ｋ,这个速度接近1个6４Ｋ得MODEM上网得速度;另外以上分析全都没考虑系统得后台,比如数据库、中间件等。
１、服务器方面:上面说得那样得PＣ SEＲＶER需要5０台;2、网络方面:按每个用户50Ｋ,那至少５根百兆带宽独享,估计仅仅网络延迟就大概就是秒一级得;3、如果有数据库,至少就是ＯRACＬE,最好就是SYSBＡSＥ,SQＬSERVＥＲ就是肯定顶不住得、数据库服务器至少需要10台4CPU、16Ｇ内存得机器;４、如果有ＣOＲBＡ,那至少再准备1０台4CPＵ、16Ｇ内存得机器;再加上负载均衡、防火墙、路由器与各种软件等,总之没个1000万得资金投入,肯定搞不定。
这样得门户系统,由于有用户权限,所以并不象jackiｅ所说大多就是静态页面、但只要就是多服务器得集群,那么我们就可以通过1台机器得测试结果来计算多台机器集群后得负载能力得,最多额外考虑一下负载均衡与路由上得压力,比如带宽、速度、延迟等。