性能测试通常需要监控的指标
性能测试中的资源监控和管理方法
性能测试中的资源监控和管理方法性能测试是软件开发过程中非常重要的一项工作，它用于评估系统的性能以及性能瓶颈，并针对性地优化系统。
在进行性能测试的过程中，资源监控和管理是不可或缺的环节。
本文将介绍一些常用的性能测试中的资源监控和管理方法。
一、资源监控1. CPU监控在性能测试中，CPU的使用率是衡量系统性能的重要指标之一。
通过监控CPU的使用率，我们可以了解系统在不同负载下的处理能力和性能瓶颈。
通常可以使用系统自带的性能监控工具，如Windows系统的任务管理器或Linux系统的top命令来实时监控CPU的使用率。
2. 内存监控内存的使用情况对系统性能有着重要的影响。
在进行性能测试时，需要监控系统的内存使用情况，包括内存占用量、内存峰值等指标。
可以使用操作系统的性能监控工具或第三方监控工具，如JConsole、Grafana等来监控系统的内存使用情况。
3. 磁盘IO监控磁盘IO是性能测试中的另一个重要指标，它反映了系统对存储资源的利用情况。
通过监控磁盘IO，可以了解系统在不同负载下的IO操作能力和性能瓶颈。
类似地，可以使用操作系统的性能监控工具或第三方监控工具来监控系统的磁盘IO情况。
4. 网络带宽监控对于网络应用来说，网络带宽是一个关键的性能指标。
在进行性能测试时，需要监控系统的网络带宽使用情况，包括带宽利用率、吞吐量等指标。
可以使用网络监控工具，如Wireshark等来实时监控系统的网络带宽使用情况。
二、资源管理1. 资源分配在进行性能测试时，需要合理地分配系统资源，以模拟真实的运行环境。
根据被测系统的特点和性能测试的目标，可以合理配置CPU、内存、磁盘和网络等资源。
例如，可以通过修改系统设置或使用虚拟化技术来控制资源的分配。
2. 资源优化性能测试的目的之一是发现系统的性能瓶颈并进行优化。
在进行资源优化时，可以通过监控系统资源的使用情况，找到资源使用过高或过低的情况，并进行相应的调整。
例如，可以通过调整系统参数、优化代码或增加硬件设备等方式来提高系统的性能。
除了RPS和错误率，性能测试还需要关注这些指标
除了RPS和错误率，性能测试还需要关注这些指标背景最近发现交给外包做的性能测试，外包⼈员除了看RPS、错误率，其他指标完全不看。
我陷⼊了思考，现在很多公司为了降低性能测试的门槛，内部会针对⼀些开源框架进⾏⼆次开发，以⽤户⾮常友好的WEB页⾯呈现出来。
因此，在很多测试⼈员看来，所谓的性能测试不就是调⼀下并发，看看页⾯显⽰的RPS，哪⾥报错，就找开发定位。
这么简单，哪有什么神秘感？真的是这样吗？如果是这样，为什么性能测试专家这么吃⾹？为什么有⼀些⼈可以在性能测试领域深耕多年甚⾄超过⼗年？换⼀个思路，当你进⾏性能摸底，发现某个节点，RPS就上不去了，你不好奇为什么吗？为什么不懂得去看看系统指标，确定哪⾥是瓶颈？反正我觉得性能测试最有意思的就是测试过程的问题定位、排查，性能测试结束之后的瓶颈分析、结论分析。
所以，写了这篇⽂章，想告诉⼤家除了RPS和错误率，你还可以关注什么。
施压端RPS：即吞吐量，每秒钟系统可以处理的请求数、任务数。
请求响应时间服务处理⼀个请求或者任务的耗时，包括⽹络链路耗时。
分类：平均值、99分位数、中位数、最⼤值最⼩值错误率：⼀批请求中结果出错的请求所占⽐例。
被测服务CPU内⽹IO wait⽹络带宽Load：负载TOP：1min、5min、15minLinux系统的CPU统计维度us：⽤户态使⽤的cpu时间百分⽐sy：系统胎使⽤的cpu时间百分⽐sy过⾼意味着被测服务在⽤户态和系统态之间切换⽐较频繁，此时系统整体性能会有⼀定下降在使⽤多核CPU的服务器上，CPU0负责CPU各核之间的调度，CPU0的使⽤率过⾼会导致其他CPU核⼼之间的调度效率变低。
ni：⽤做nice加权的进程分配的⽤户态cpu时间百分⽐⼀般来说，被测服务和服务器整体的ni值不会很⾼，如果测试过程中nic的值⽐较⾼，需要从服务器Linux系统配置、被测服务运⾏参数查找原因。
id：空闲的cpu时间百分⽐线上服务运⾏过程，需要保留⼀定的idle冗余来应对突发的流量激增。
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。
摄像头监控系统性能测试
摄像头监控系统性能测试随着现代科技的飞速发展，智能安防系统越来越成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
摄像头监控系统是其中的重要组成部分，其作用主要是为人们提供更加全面、安全的保护，确保安全和秩序。
而对于摄像头监控系统的性能测试也越来越引起人们的关注。
摄像头监控系统性能测试是指通过对摄像头监控系统的各项指标进行检测和验证，能够全面了解该系统的性能水平，确保其稳定性和可靠性。
依据测试得出的结果，可以对摄像头监控系统进行针对性的优化和改进，进而达到更好的保护和监控效果。
因此，摄像头监控系统性能测试的重要性不言而喻。
在进行摄像头监控系统性能测试之前，我们首先需要确定测试方法和指标。
通常，性能测试指标包括但不限于以下几个方面：（1）清晰度：即视频图像的清晰度，主要测试参数为分辨率、景深、对比度等。
（2）色彩还原度：即视频图像的色彩还原度，主要测试参数为颜色还原、亮度均衡等。
（3）动态响应：即视频图像的动态响应，主要测试参数为曝光时间、帧率、动态范围等。
（4）低照度性能：即在暗光环境下的监控性能，主要测试参数为感光度、信噪比等。
（5）运动清晰度：即视频图像在高速移动时的清晰程度，主要测试参数为视频帧率、快门速度等。
（6）低功耗性能：即摄像头监控系统在长时间使用过程中的能耗大小。
经过上述明确后，我们可进行性能测试实验。
首先需要将摄像头监控系统固定在一个特定的位置，模拟摄像头监控系统在工作过程中的实际情况。
然后，通过人工模拟多种情况，如正常和异常的场景，不同光照条件下的监拍效果等。
在这个互助过程中，检查摄像头监控系统是否符合预期要求。
使用现代科技，测试摄像头监控系统的各项性能时，需要依赖计算机技术。
使用计算机模拟摄像头监控系统在不同条件下的工作情况，通过不同的指标进行测试，并依据测试结果进行性能优化。
综上所述，摄像头监控系统性能测试是一个必须重视的过程。
在进行测试之前，需要明确测试方法和指标，并遵循科学的测试流程。
监控工程验收及测试方案
监控工程验收及测试方案一、前言随着社会的发展和科技的进步，监控系统在各行各业中得到广泛应用，作为安全技术的重要组成部分，监控工程的质量关系到人们的生命财产安全和社会稳定。
因此，监控工程的验收及测试是非常重要的环节，本文将详细介绍监控工程的验收及测试方案。
二、监控工程验收指标1.设备性能指标：监控摄像头的分辨率、灵敏度、信噪比、色彩还原度等性能指标需要达到标准要求。
2.系统可靠性指标：监控系统需要保证设备的可靠性、稳定性、兼容性和扩展性。
3.监控系统覆盖范围：监控系统需要覆盖到各个需要监控的区域，确保监控全面。
4.数据存储和传输：监控系统需要保证数据的存储安全和传输稳定。
5.监控系统的合规性：监控系统需要符合相关法律法规和标准要求。
三、监控工程测试方案1.设备性能测试：（1）分辨率测试：利用专业的测试设备对监控摄像头的分辨率进行测试，确保其达到标准要求。
（2）色彩还原度测试：利用色差仪对监控摄像头的色彩还原度进行测试，确保色彩还原度达到标准要求。
（3）信噪比测试：利用专业测试仪器对监控摄像头的信噪比进行测试，确保其达到标准要求。
（4）灵敏度测试：通过对监控摄像头在不同光线条件下的拍摄结果进行测试，确保摄像头的灵敏度达到标准要求。
2.系统可靠性测试：（1）设备稳定性测试：对监控系统中的各个设备进行长时间稳定性测试，确保设备的可靠性。
（2）设备兼容性测试：对监控系统中不同设备的兼容性进行测试，确保各个设备的兼容性良好。
（3）系统扩展性测试：对监控系统进行扩展性测试，确保系统能够满足日后的扩展需求。
3.监控系统覆盖范围测试：（1）全面性测试：对监控系统的覆盖范围进行全面性测试，确保监控系统覆盖到各个需要监控的区域。
（2）监控视野测试：对监控摄像头的视野进行测试，确保摄像头能够覆盖到需要监控的区域。
4.数据存储和传输测试：（1）数据存储安全测试：对监控系统的数据存储设备进行安全性测试，确保数据存储安全可靠。
性能测试系列四压测常见的关注指标以及监控分析工具
性能测试系列四压测常见的关注指标以及监控分析⼯具前⾯的⽂章，我们分析了压测的时机，压测的指标，那么这次呢，我们来看下，我们这些压测的指标，常见的都需要性能压测中观测点，有了对指标的梳理，我们才有重点的关注点，下⾯，我列举⼀些常见的指标。
•服务器cpu•服务器内存•服务器load•数据库连接池•Redis 连接池•Tomcat连接池•TPS•⽹络带宽•响应时间•GC•错误率这些都是⼀些常见的指标了，当然了，还有⼀些其他的指标，需要我们根据⾃⼰的实际的业务去选择，这些关注点，⼤家都可以去搭建⼀些监控平平台，展⽰分析使⽤，例如⽕焰图，zabbix，Grafana，InfluxDB，prometheus等⼯具。
都可以成为我们监控分析的利器。
这些⼯具呢，都是⼀些在压测中常见呢，我们来介绍下⽕焰图这是官⽅的github给我们的。
由底部到顶部可以追溯⼀个唯⼀的调⽤链，下⾯的⽅块是上⾯⽅块的⽗调⽤。
同⼀⽗调⽤的⽅块从左到右以字母序排列。
⽅块上的字符表⽰⼀个调⽤名称，括号内是⽕焰图指向的调⽤在⽕焰图中出现的次数和这个⽅块占最底层⽅块的宽度百分⽐。
⽅块的颜⾊没有实际意义，相邻⽅块的颜⾊差只为了便于查看。
⽕焰图则适合⽤在：代码循环分析：如果代码中有很⼤的循环或死循环代码，那么从⽕焰图的顶部或接近项部的地⽅会有很明显的”平顶”，表⽰代码频繁地在某个线程栈上下切换。
但需要注意的是，如果循环的总耗时不长，在⽕焰图上不会很明显。
IO 瓶颈/锁分析：在我们的应⽤代码中，我们的调⽤普遍都是同步的，也就是说在进⾏⽹络调⽤、⽂件 I/O 操作或未成功获得锁时，线程会停留在某个调⽤上等待 I/O 响应或锁，如果这个等待⾮常耗时，会导致线程在某个调⽤上⼀直 hang 住，这在⽕焰图上表现得会⾮常清晰。
与此相对的是，我们应⽤线程构成的⽕焰图⽆法准确地表达 CPU 的消耗，因为应⽤线程内没有系统的调⽤栈，在应⽤线程栈hang 住时，CPU 可能去做其他事了，导致我们看到耗时很长，⽽ CPU 却很闲。
测试过程中需要重点考虑的指标
测试过程中需要重点考虑的指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在软件开发过程中，测试是不可或缺的环节，它可以有效地发现和分析软件中的BUG，保证软件的质量和稳定性。
而在测试过程中，需要重点考虑一些指标，以确保测试的全面性和有效性。
本文将介绍一些在测试过程中需要重点考虑的指标。
一、测试覆盖率测试覆盖率是评估测试用例对软件功能和代码的覆盖程度的指标。
在测试过程中，需要重点关注功能覆盖率和代码覆盖率。
功能覆盖率是指测试用例对软件功能的覆盖程度，而代码覆盖率是指测试用例对软件代码的覆盖程度。
通过综合考虑功能覆盖率和代码覆盖率，可以确保测试用例对软件的覆盖程度足够全面，以发现潜在的BUG。
二、测试执行效率测试执行效率是评估测试过程中测试用例执行的效率的指标。
测试执行效率可以通过测试执行时间、Bug定位时间、Bug修复时间等指标来评估。
测试执行效率高意味着测试用例执行得更快、更准确，有助于加快软件开发周期，提高软件的交付速度。
三、BUG密度BUG密度是评估软件中BUG的数量和分布情况的指标。
在测试过程中，需要重点关注BUG密度是否符合预期的标准要求。
通过BUG密度的监控和分析，可以及时发现软件中的问题，及时调整测试策略，保证软件的质量。
四、测试用例质量测试用例质量是评估测试用例设计和执行的质量的指标。
测试用例质量可以通过测试用例设计的完整性、准确性、可靠性等指标来评估。
测试用例质量高意味着测试用例设计得更完善、更准确，可以更好地发现软件中的问题。
五、回归测试覆盖率回归测试是在软件代码发生变化后重新执行之前的测试用例，以确保软件的质量不受影响。
在测试过程中，需要重点考虑回归测试覆盖率，以确保回归测试对软件的覆盖程度足够全面，可以有效地发现由于软件代码变化而引入的新BUG。
总结而言，测试过程中需要重点考虑的指标包括测试覆盖率、测试执行效率、BUG密度、测试用例质量和回归测试覆盖率等。
通过对这些指标进行全面的考量和监控，可以确保测试的全面性和有效性，提高软件的质量和稳定性。
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)。
∙每台服务器每秒平均P V量=（（80%*总P V）/（24*60*60*（9/24）））/服务器数量，∙即每台服务器每秒平均PV量=2.14*（总PV）/* （24*60*60） /服务器数量
∙最高峰的pv量是1.29倍的平均pv值
性能测试策略
1.模拟生产线真实的硬件环境。
2.服务器置于同一机房，最大限度避免网络问题。
3.以PV为切入点，通过模型将其转换成性能测试可量化的TPS。
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
a
b
c
d
a
否能达到性能预期。
负载测试
b点的系统性能，对系统不断地增加压力或增加一定压力下的持续时间，直到系统的某项或多项性能指标达到极限，例如某种资源已经达到饱和状态等。
压力测试
b点到d点之间，超过安全负载的情况下，对系统不断施加压力，是通过确定一个系统的瓶颈或不能接收用户请求的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
稳定性测试
a点到b点之间，被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定，一般稳定性测试时间为n*12小时。
监控指标
性能测试通常需要监控的指标包括：
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
JVM 参数中进行配置。
6.Nmon。
全面监控linux系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等，可独立于应用监控。
7.Valgrind。
监控C/C++程序是否存在内存泄漏，基于linux环境。
8.Vmmap和ApplicationVerifier。
监控C/C++程序是否存在内存泄漏，基于windows环境。
性能分析
可按以下顺序：
中间件瓶颈（apache/jboss参数配置、数据库参数配置）->
应用服务的debug log ->
应用服务的filter log ->
本应用的性能瓶颈（SQL语句、索引、业务逻辑、线程池设置、算法）->
服务提供者的性能瓶颈 ->
相关联的底层存储应用的性能瓶颈
分析标准
1.
2.
4.
T PS
nmon工具可以采集服务器的资源信息。
列出CPU、MEM、网络、I/O等资源指标的使用情况。