软件性能测试
软件性能测试与分析方法讲解
软件性能测试与分析方法讲解1. 引言为了保证软件的高质量和可靠性，进行软件性能测试是非常重要的。
本文将讲解软件性能测试的意义和方法，以及相关的数据分析方法。
2. 软件性能测试的意义软件性能测试是评估软件在特定环境下的性能表现的过程。
它可以检测软件在不同负载条件下的各项性能指标，如响应时间、并发用户数、吞吐量等，以确保软件能够满足用户的需求和系统规格。
3. 软件性能测试方法3.1 负载测试负载测试是软件性能测试中最常用的方法之一。
它通过模拟用户实际使用软件时的负载情况，检测软件在不同负载下的性能表现。
可以使用工具模拟多个用户同时访问系统，并观察系统的响应时间和吞吐量。
3.2 压力测试压力测试是一种集中进行负载测试的方法，它通过增加并发用户数、请求频率等方式来测试软件的性能极限。
它可以帮助确定软件在极端负载条件下的表现，并找出系统容量的极限。
3.3 性能测试性能测试是对系统性能进行全面评估的方法，它包括负载测试和压力测试。
性能测试可以帮助发现软件在实际使用中的性能问题，并提供改进的方向。
3.4 可扩展性测试可扩展性测试是评估软件在不同负载条件下的可扩展性的方法。
它可以检测软件在负载增加时的性能变化情况，并确定软件在不同硬件配置下的扩展性能力。
4. 软件性能数据分析方法4.1 响应时间分析响应时间是衡量软件性能的重要指标之一。
通过对软件在不同负载条件下的响应时间进行分析，可以评估软件的性能瓶颈，并确定性能优化的方向。
4.2 吞吐量分析吞吐量是指软件在单位时间内处理请求的数量。
通过对软件在不同负载下的吞吐量进行分析，可以确定软件的处理能力，并优化系统的性能。
4.3 并发用户数分析并发用户数是指同时访问系统的用户数量。
通过对软件在不同并发用户数下的性能进行分析，可以确定系统的并发能力，并评估系统的稳定性。
4.4 资源利用率分析资源利用率分析可以评估软件在不同负载条件下对计算资源的利用情况。
通过对CPU、内存、网络带宽等指标的分析，可以确定软件的资源占用情况，并进行性能优化。
软件测试中的性能测试和可靠性测试方法
软件测试中的性能测试和可靠性测试方法性能测试方法：1.负载测试负载测试是一种常见的性能测试方法，用于验证系统在一定负载下的性能表现。
测试过程中会逐渐增加系统的负荷，观察系统的响应时间、吞吐量等关键性能指标。
通过负载测试可以评估系统的并发处理能力和资源利用率，从而找出系统的瓶颈和性能瓶颈，并采取相应的优化措施。
负载测试的具体方法包括：-制定测试计划：确定测试的负载模型、测试场景和目标指标。
-准备测试环境：配置测试环境，包括硬件、网络、数据库等。
-执行测试：逐渐增加系统负载，记录系统的性能数据。
-分析结果：分析测试数据，找出系统的性能问题和瓶颈。
-优化改进：根据测试结果，对系统进行优化和改进。
2.压力测试压力测试是一种测试方法，用于验证系统在极限负载下的性能表现。
通过压力测试可以发现系统在超载状态下的行为，评估系统的稳定性和容错能力。
压力测试通常包括持续的高负载测试和异常负载测试，以验证系统在压力下的可靠性和稳定性。
压力测试的具体方法包括：-设置负载模型：确定极限负载场景和异常负载场景。
-执行测试：逐步增加系统的负载，记录系统的性能数据。
-模拟异常情况：在高负载下模拟系统的异常情况，如网络故障、服务器宕机等。
-分析结果：分析测试数据，评估系统在极限负载下的性能表现和稳定性。
-优化改进：根据测试结果，对系统进行优化和改进，提高系统在压力下的稳定性和可靠性。
3.并发测试并发测试是一种测试方法，用于验证系统在并发场景下的性能表现。
通过并发测试可以评估系统的并发处理能力和资源竞争情况，找出系统的并发性能问题和瓶颈。
并发测试通常包括多用户并发访问、多线程并发处理等测试场景，以验证系统的并发处理能力和资源利用率。
并发测试的具体方法包括：-制定测试计划：确定测试的并发场景和目标指标。
-准备测试环境：配置并发测试环境，包括多用户访问、多线程处理等。
-执行测试：模拟多用户并发访问、多线程并发处理，记录系统的性能数据。
软件测试中的性能测试和可靠性测试方法
软件测试中的性能测试和可靠性测试方法性能测试是软件测试的一种重要测试方法，用于评估软件系统在不同压力下的性能表现。
性能测试包括负载测试、压力测试、容量测试和可伸缩性测试等。
可靠性测试是另一种重要的测试方法，用于评估软件系统的可靠性、可用性和容错性等。
性能测试方法1.负载测试负载测试是通过模拟多个用户同时访问软件系统，评估系统在不同负载下的性能表现。
负载测试可以帮助发现系统在高负载下的性能瓶颈和性能瓶颈，并且可以为软件系统的性能优化提供参考。
2.压力测试压力测试是通过模拟大量用户同时访问软件系统，评估系统在极端负载下的性能表现。
压力测试可以帮助发现系统在极端负载下的性能问题，并且可以评估系统的饱和点和崩溃点等。
3.容量测试容量测试是评估软件系统在不同容量下的性能表现。
容量测试可以帮助确定系统的容量规划和容量规模，并且可以为系统的扩展提供参考。
4.可伸缩性测试可伸缩性测试是评估软件系统在不同负载下的可伸缩性表现。
可伸缩性测试可以帮助确定系统的扩展性和可伸缩性，并且可以评估系统的水平扩展和垂直扩展等。
可靠性测试方法1.容错测试容错测试是评估软件系统的容错能力和故障恢复能力。
容错测试可以帮助发现系统在故障发生时的行为和故障处理能力，并且可以评估系统的容错机制和恢复机制等。
2.可用性测试可用性测试是评估软件系统的可用性和对用户的响应能力。
可用性测试可以帮助发现系统在不同条件下的可用性问题，并且可以评估系统的可用性级别和性能水平等。
3.可靠性测试可靠性测试是评估软件系统的稳定性和可靠性。
可靠性测试可以帮助发现系统在不同条件下的可靠性问题，并且可以评估系统的故障概率和故障风险等。
性能测试工具1. LoadRunnerLoadRunner是一款领先的性能测试工具，可以模拟多个用户对软件系统进行负载测试，评估系统在不同负载下的性能表现。
2. JMeterJMeter是一款功能强大的性能测试工具，可以模拟大量用户对软件系统进行压力测试，评估系统在极端负载下的性能表现。
软件测试中的性能测试与压力测试方法
软件测试中的性能测试与压力测试方法在软件开发的过程中，性能测试和压力测试是非常重要的环节。
性能测试是指对软件系统的性能进行评估和验证，以确保其在正常工作负载下的稳定性和可靠性。
而压力测试则是对软件系统进行负载限制测试，以确定其在高负载条件下的稳定性和可靠性。
本文将介绍软件测试中的性能测试与压力测试方法，帮助读者全面了解并掌握这两种测试的实施技巧。
I. 性能测试方法性能测试是通过对软件系统的性能指标进行评估和验证，以确定系统在正常工作负载下的性能表现。
常用的性能测试方法包括：1. 负载测试：通过模拟用户并发访问系统，测试系统在不同用户负载下的性能表现。
可以使用性能测试工具来模拟用户行为、生成并发负载，并记录系统的响应时间、吞吐量等性能指标。
2. 响应时间测试：通过对系统的每个功能和接口进行测试，记录每个请求的响应时间，并进行分析和评估。
可以使用工具来模拟大量请求，并记录响应时间和系统负载。
3. 并发测试：通过模拟多个并发用户对系统的使用情况，测试系统在高并发情况下的性能表现。
可以使用性能测试工具来模拟多个并发用户，并记录系统的响应时间和吞吐量等指标。
II. 压力测试方法压力测试是对软件系统进行负载限制测试，以确定系统在高负载条件下的性能表现和稳定性。
常用的压力测试方法包括：1. 扩展性测试：通过逐渐增加负载并观察系统的响应和性能表现，以确定系统的扩展能力。
可以使用负载测试工具来模拟高负载，并观察系统在不同负载下的响应时间和吞吐量。
2. 稳定性测试：通过连续施加高负载并观察系统的稳定性和可靠性，以确定系统在高负载条件下是否出现异常或崩溃。
可以使用负载测试工具来模拟高负载，并观察系统的稳定性和异常情况。
3. 容量测试：通过逐渐增加负载并观察系统的资源消耗情况，以确定系统在高负载条件下的资源需求和资源利用情况。
可以使用负载测试工具来模拟高负载，并监测系统的资源消耗情况和性能指标。
III. 性能测试与压力测试的关系性能测试和压力测试在软件测试中是紧密相关的，两者的目的都是评估系统在不同负载条件下的性能表现和稳定性。
软件测试中的性能测试和压力测试
软件测试中的性能测试和压力测试性能测试和压力测试是软件测试中的两个重要测试方法，用于评估软件系统在不同负载条件下的性能和稳定性。
本文将分别介绍性能测试和压力测试的定义、目的、步骤、常用工具、测试指标和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这两种测试方法。
一、性能测试性能测试是通过模拟真实场景对软件系统进行测试，以验证系统在正常和峰值负载下的性能指标是否符合要求。
它主要关注系统的可扩展性、负载容量、响应时间和资源利用率等方面的指标。
1.目的性能测试的主要目的是评估软件系统在正常和峰值负载下的性能，并确定系统的瓶颈和改进空间，以保证系统的稳定性和可靠性。
通过性能测试，可以发现系统在压力测试下的性能问题，比如性能瓶颈、响应时间超标等，为系统的优化和调优提供依据。
2.步骤性能测试主要包括测试环境准备、测试目标确定、测试方案设计、测试用例设计、测试执行、测试报告编写等步骤。
具体步骤如下：（1）测试环境准备：搭建测试环境，包括硬件设备、网络环境和软件环境等。
（2）测试目标确定：明确测试的目标和需求，如哪些指标需要测试、测试的负载等。
（3）测试方案设计：根据测试目标和需求，设计性能测试方案，包括测试策略、测试方法和测试指标等。
（4）测试用例设计：根据系统的功能和特性，设计具体的性能测试用例。
（5）测试执行：按照测试方案和测试用例进行测试，并记录测试数据和结果。
（6）测试报告编写：整理测试数据和结果，输出测试报告，包括测试环境、测试目标、测试方法、测试用例、测试过程和测试结果等。
3.常用工具性能测试常用的工具有：（1）LoadRunner：功能强大的性能测试工具，能模拟并发用户对系统进行压力测试。
（2）JMeter：开源的性能测试工具，支持多种协议和平台，具有灵活和易用的特点。
（3）WebLoad：专注于Web应用性能测试的工具，可以进行多种类型的性能测试。
（4）LoadComplete：测试基于Web、桌面和移动平台的应用程序的性能工具。
常见的软件性能测试方法
常见的软件性能测试方法软件性能测试是指根据软件设计的目标和要求，使用一系列测试手段和方法对软件系统在不同工作条件下的性能进行测试、评估和分析的过程。
它可以帮助开发人员和测试人员了解软件系统的负载能力、响应时间、稳定性等性能指标，以便对软件进行优化和改进。
下面是一些常见的软件性能测试方法。
1. 负载测试（Load Testing）：负载测试通过模拟用户访问和操作软件系统的过程，对系统在正常和峰值负载情况下的性能进行测试。
其中，正常负载测试是在软件系统使用的正常情况下进行的测试，峰值负载测试则是在软件系统面对突发高负载的情况下进行的测试。
负载测试可以验证系统在不同负载情况下的性能表现，并发现系统在负载达到极限时的瓶颈和问题。
2. 压力测试（Stress Testing）：压力测试通过将系统推向其负载的极限，观察系统在负载达到极限时的表现和行为。
压力测试可以评估系统的稳定性、容错能力以及性能极限。
它通常模拟系统面对高负载、资源不足等压力情况的场景，以验证系统在这些极端情况下的性能表现。
3. 弹性测试（Endurance Testing）：弹性测试是对系统在长时间负载下的表现进行测试的方法。
此方法主要用于检测软件系统在连续负载下的稳定性和可靠性。
通过长时间的测试，可以观察系统在长期运行过程中是否会出现内存泄露、资源耗尽等问题，并确定系统的稳定性。
4. 容量测试（Capacity Testing）：容量测试是为了确定系统在正常工作负载下的性能指标和资源消耗。
它通过逐步增加负载来测试系统的界限和其能够处理的最大负载。
容量测试可以帮助开发人员和系统管理员确定系统需要的硬件资源和扩展需求，以满足用户需求。
5. 阻塞测试（Spike Testing）：阻塞测试是通过在短时间内突然增加负载来测试系统的性能。
这种测试可以模拟系统面临峰值访问量或网络攻击等情况时的表现。
通过阻塞测试，可以了解系统在短时间内的响应性能，以及系统是否具备抵御突发性负载的能力。
软件工程中的软件性能测试方法
软件工程中的软件性能测试方法引言：软件性能是指软件在特定的运行环境下，对于特定任务的执行速度、资源利用率和并发用户数等指标的表现。
对软件性能的测试是软件工程中不可或缺的一环，它能够帮助开发人员评估和改进软件系统的性能，从而提供更好的用户体验。
本文将介绍几种常见的软件性能测试方法。
一、负载测试负载测试是一种常见的软件性能测试方法，其目的是评估软件系统在正常和峰值负载条件下的性能表现。
在负载测试中，测试团队通过模拟真实的用户行为和系统条件，检查软件系统在不同负载下的响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。
负载测试可以帮助发现系统在负载压力下的性能瓶颈，并提供优化建议。
二、压力测试压力测试是一种将软件系统推向其极限的测试方法。
通过将大量的请求发送给系统，压力测试能够评估系统在超出正常负载的情况下的性能。
在压力测试中，测试团队会逐渐增加负载，直到系统崩溃或不能正常响应。
通过压力测试，开发人员能够确定系统的极限，从而对系统进行合理的容量规划和优化措施。
三、并发测试并发测试是一种测试系统在多个用户同时访问的情况下的性能表现的方法。
在并发测试中，测试团队会模拟多个用户同时访问系统，并观察系统的响应时间、资源利用率和事务完成率等指标。
通过并发测试，开发人员能够了解系统在高并发条件下的性能状况，并进行性能优化和调整。
四、稳定性测试稳定性测试是一种评估软件系统在长时间运行下的性能和稳定性的方法。
在稳定性测试中，测试团队会模拟软件系统连续运行一段时间，并监测系统的内存占用、资源泄漏和错误日志等指标。
稳定性测试能够帮助开发人员发现系统在长时间运行后可能产生的问题，并进行相应的修复和优化。
五、容量规划测试容量规划测试是一种通过模拟系统负载进行性能评估的方法。
在容量规划测试中，测试团队会根据系统的预期使用情况，模拟不同规模和负载的测试用例，并观察系统的各项性能指标。
容量规划测试可以帮助开发人员了解系统在实际使用中的性能需求，从而进行合理的资源规划和系统设计。
软件性能测试基础教程
软件性能测试基础教程第一章：引言软件性能测试是一项关键的工作，它旨在评估软件在不同负载条件下的性能表现。
在现代信息技术日益发展的背景下，软件性能测试变得愈发重要。
本教程将为读者介绍软件性能测试的基础知识，并提供实用的指导。
第二章：软件性能测试的概述2.1 软件性能测试的定义性能测试是指对软件系统在特定条件下进行测试和评估，以确定其在给定资源限制下的性能表现。
2.2 软件性能测试的目标- 确定软件系统的瓶颈和性能限制，以指导性能优化工作。
- 评估软件系统在高负载情况下的性能表现，以确定其是否符合预期需求。
- 验证硬件和软件配置的适应性和稳定性，以支持系统规模扩展。
2.3 软件性能测试的重要性- 提供性能基准，帮助决策者了解系统在不同条件下的表现。
- 改善用户体验，确保软件系统具备高性能和快速响应能力。
- 对系统进行可靠性验证，避免系统在实际使用中出现故障。
第三章：软件性能测试的方法3.1 负载测试负载测试是测试系统在不同负载下的性能表现。
其目标是评估系统在正常、峰值和超负荷条件下的性能和稳定性。
3.2 压力测试压力测试是为了确定系统在极限负载下是否能正常工作。
通过逐渐增加负载，观察系统的响应时间和资源利用情况，来评估系统的可靠性和稳定性。
3.3 容量测试容量测试旨在确定系统能够支持的最大负载。
通过逐渐增加负载并监测系统性能，来确定系统的容量极限。
第四章：软件性能测试的工具4.1 负载测试工具常用的负载测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner和Gatling等。
这些工具可以模拟大量用户并发访问系统，并记录系统响应时间、吞吐量等关键指标。
4.2 监测工具监测工具用于监测系统在测试过程中的性能和资源使用情况。
常见的监测工具包括AppDynamics、New Relic和Nagios等。
4.3 分析工具分析工具用于对性能测试数据进行分析和解读，帮助找出系统性能瓶颈和优化方向。
常见的分析工具包括Grafana、Splunk和ELK等。
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2.2 并发用户数
系统并发用户数：同一时间内访问系统的用户数。针对的是服务器最大承载量。关注的 是瞬间最大访问量。 业务并发用户数：从用户角度来说，在相当长的一段时间内，都会有基本固定数量的用 户访问系统。 系统用户数：使用该系统的用户总数。 在线用户数：同时在线的用户数。 在做并发测试的时候，一般会采取两种方法： 一是在并发数一定的情况下，按业务不同进行测试（业务一，多少人一起使用，什么时 候开始使用，使用多长时间） 。这种方式更多的是业务并发测试。 二是在并发数一定的情况下，只做单纯一样的操作（查询、修改、添加、删除） 。这种 方式更多的是系统并发测试。 估算并发用户的公式： C=nL/T 其中：C 为平均并发用户数；n 为 login session 的数量；L 为 login session 的平均时 间长度；T 为考察的时间段长度。 峰值并发数： Cm=C+3*√C 假设 login session 符合泊松分布。 比如：OA 系统，共 3000 个用户，每天大约有 400 个用户访问，对一个用户来说，每天 在线时间为 4 小时，而每天工作时间为 8 小时。则平均的并发用户为 C=400*4/8=200，并发
2.3 吞吐量
单位时间内系统处理的客户请求的数量。体现软件系统的性能承载能力。 一般描述：请求数/秒或页面数/秒。 业务角度来说，访问人数/天或处理的业务数/小时。 网络角度：字节数/天==网络流量。 作用： 1、用于协助设计性能测试场景，以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目 标； 2、用于协助分析性能瓶颈。比如以字节数/秒主要反映受网络基础设施、服务器架 构、应用服务器制约；以单击数/秒表示主要受应用服务器和应用代码的制约。 在未遇到性能瓶颈时，计算公式： F=Nvu*R/T。 Nvu 表示虚拟用户的个数(Virtual Users)；R 表示每个 VU 发出的请求(单击)数量；T 表示测试时间。
3.5 Segue 性能测试过程 Silk performer
在 Segue 中提供的性能测试过程，是一个 try-check 过程，即：评估需求→开发测试→ 建立基线→执行测试→分析结果→回归测试→测试结束。
3.6 PTGM 模型
Performance Testing General Model。 该性能测试模型将性能测试分为测试前期准备、 测试工具引入、 测试计划、 测试设 计与开发、 测试执行和管理以及测试分析等 6 个步骤。
用户关注的是软件对用户操作的响应时间。此响应时间=呈现时间+系统响应时间。
1.2 管理员角度
关注系统的响应时间。对于系统管理员来说，用户客户端所消耗的时间是不考虑的。重 点就考虑系统响应时间，包括网络耗时、各服务器耗时等。 还会关注系统状态，比如资源利用率、系统可扩展性、系统容量、系统稳定性。
1.3 开发角度
4.3 压力测试 Stress Testing
测试系统在一定饱和状态下，如 CPU、内存等在饱和使用情况下，系统能够处理的会话 能力，以及系统是否会出现错误。 1）主要目的是检察系统处于压力情况下时，应用的表现。通过增加访问压力，如增加 并发用户， 使应用系统的资源使用保持在一定的水平。 检测此时的表现， 有无错误信息， 响应时间等。 2）通过模拟负载等方法，使系统的资源使用达到较高的水平。比如设定为“CPU 75%， 内存 70%”情况下，有无错误、系统响应时间。其他，如 JVM 内存、DB 连接数、DB 的 CPU 等。 3）测试系统的稳定性。如果一个系统能够在压力环境下稳定运行一段时间，那么这个 系统在通常的运行条件下应该可以达到令人满意的稳定程度。
2.4 性能计数器
Counter。描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。 资源利用率：系统各种资源的使用状况。
2.5 思考时间
Think Time：从业务角度来说，指用户在进行操作时，每个请求之间的间隔时间。 思考时间与迭代次数、并发用户数和吞吐量之间存在一定的关系。 计算公式： R=T/Tt R：每个用户发出的请求数；T 为测试时间；Tt 为思考时间。 计算思考时间的一般步骤： 1、 首先计算出系统的并发用户数； 2、 统计出系统平均的吞吐量 3、 统计出平均每个用户发出的请求数量
3.3 性能下降曲线分析法
性能下降曲线分析法：通过性能曲线上的单用户区，性能平坦区，压力区域以及性能拐 点几个关键因素来分析性能瓶颈问题。
从上图可以看到，发布博文事务曲线非常平滑，最大响应时间为 0.999 秒，是属于非常 好的现象，其它事务随着负载用户数量的增大，出现相应的波动，从而可以分析性能问题所 在。从图中可以看到，一条曲线可以分为以下几个部分： （1）性能平坦区——在不进行更多性能调优情况下所能期望达到的最佳性能。这个区 域可被用作基线或是 benchmark。 （2）压力区域——应用“轻微下降”的地方。典型的、最大的建议用户负载是压力区 域的开始。 （3）性能拐点——性能开始“急剧下降”的点。 这几个区域实际上明确标识了系统性能最优秀的区间， 系统性能开始变坏的区间， 以及 系统性能出现急剧下降的点。对性能测试来说，找到这些区间和拐点，也就可以找到性能瓶 颈产生的地方。因此，对性能下降曲线分析法来说，主要关注的是性能下降曲线上的各个区 间和相应的拐点，通过识别不同的区间和拐点，从而为性能瓶颈识别和性能调优提供依据。
5 性能测试领域
5.1 能力验证
在给定条件下，系统能否具有预期的能力表现。 问题描述方式： “某系统能否在 A 条件下具有 B 能力” 在已确定的环境下运行，根据典型场景设计测试方案和用例，确定相应的性能目标。 一般采用性能测试。可靠性验证、压力测试、失效恢复测试也可归入。
4.7 失效恢复测试（Failover Testing）
针对有冗余备份和负载均衡的系统设计的。 用来检验如果系统局部发生故障， 用户能否 继续使用系统；以及如果发生，用户将受到多大程度的影响。还关注问题发生时，能支持多 少用户访问和采取何种应急措施。 一般说来， 只有对系统持续运行指标有明确要求的系统才 需要进行此类测试。
3目标
A：Analysis，分析 M：Metrics，度量 E：Execution，执行 （A）：Adjust，调整。E 执行失败后才进入 A 阶段，并且涉及的大多是有关开发和系 统管理工作，因此 A 设为隐式。 性能测试过程模型如图 1-5 所示。
1 软件性能定义
性能是一种指标，表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度；其次，性能是软 件产品的一种特性，可以用时间来度量。性能的及时性用响应时间或者吞吐量来衡量。而响 应时间是对请求做出响应所需要的时间。
1.1 用户角度
比如一个典型的 Web 应用：
WEB Server
APP Server
DB Server
4.2 负载测试 Load Testing
通过在被测系统上不断增加压力，直到性能指标。找到系统的处理极限，为系统调优提 供数据。亦称为可量性测试(Scalability Testing)。 极限描述： 在给定条件下最多允许 120 个并发用户访问 或 在给定条件下最多在 1 小时 内处理 2100 笔业务。 预期的性能指标：响应时间不超过 10S 或 服务器平均 CPU 利用率低于 65%。
关注于如何通过调整设计和代码实现， 或是如何通过调整系统设置等方法提高软件的性 能表现。和如何发现并解决软件设计和开发过程中产生的由于多用户访问引起的缺陷。 会从系统架构、数据库设计、代码质量等方面考虑性能。
USER 呈现时间
WEB UI
系统响应时间
2 软件性能的主要术语
2.1 响应时间
对请求做出响应所需要的时间。响应时间=呈现时间+系统响应时间。 呈现时间：取决于数据在被客户端收到响应数据后呈现页面所消耗的时间。 系统响应时间：应用系统从请求发出开始到客户端接收到数据所消耗的时间。 从设计角度考虑，更好的用户体验是，前端在等待数据结果时，提供进度条或逐步显示 数据。 进一步分解响应时间：网络传输时间+应用延迟时间（Web 服务器延迟时间+DB 延迟时 间） 。 对于响应时间，其标准不一。一般页面的响应时间，2 秒是非常有吸引力，5 秒是比较 不错的，10 秒则是忍受的极限。视具体情况具体设置。
用户峰值为 242。 实际应用过程中， 要考虑时间的细粒度或结合业务峰值和谷值来更精确的估算并发用户。 更一般的公式是：C=n/10，即以每天访问系统用户数的 10%作为平均的并发用户数 Cm=r*C r 为调整因子，取值一般为 2~3 对 web 服务器的日志分析，能得到更为精确的最大并发用户访问数。
3.4 Loadrunner 性能测试过程
负载测试一般包括 5 个阶段：规划、创建脚本、定义场景、执行场景和分析结果。
➤ 规划负载测试。定义性能测试要求，例如并发用户数量、典型业务流程和要求的 响应时间。 ➤ 创建 Vuser 脚本。在自动化脚本中录制最终用户活动。 ➤ 定义场景。使用 LoadRunner Controller 设置负载测试环境。 ➤ 运行场景。使用 LoadRunner Controller 驱动、管理并监控负载测试。 ➤ 分析结果。使用 LoadRunner Analysis 创建图和报告并评估性能。
4.4 配置测试 Configuration Testing
对被测系统的软/硬件环境的调整，了解各种不同环境对系统性能影响的程度，从而找 到系统各项资源的最优分配原则。 1）了解各种不同因素对系统性能影响的程度，从而判断出最值得进行的调优操作。 2）规划领域内评估该如何调整才能实现系统的扩展性。
4.5 并发测试 Concurrency Testing
关注于负责测试计划，目标产生“清晰、易理解、可验证的负载测试计划” 。 关注：目标、用户、用例、生产环境、测试环境和测试场景。
3.2 RBI 方法
Rapid Bottleneck Idenfity.快速识别系统性能瓶颈的方法。基于：发现 80%系统的性能瓶 颈都由吞吐量制约； 并发数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联； 采用吞吐量测试可以更快速 定位问题。 首先访问“小页面”或“简单应用” ，从应用服务其、网络等基础的层次上了解系统吞 吐量表现；其次选择不同的场景，设定不同的并发用户数，使其吞吐量保持基本一致的增长 趋势，并通过不断增加并发用户数和吞吐量，观察系统的性能表现。