性能测试指标
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。
性能测试指标
性能测试指标XXX系统性能指标包括以下内容：1、登陆时间≤5秒；2、页面间跳转时间≤3秒；3、精确查询（包括请求服务）响应时间≤1秒；4、模糊查询响应时间≤5秒；5、全文检索、综合查询响应时间≤3秒；6、简单事务处理（包含各类信息录入、修改、删除）≤4秒；7、各类固定统计报表形成时间≤60秒；8、各种比对、分析、布控等复杂事务处理≤120秒；9、支持静态用户（注册用户）在50000以上；10、支持动态用户（在线用户）在1500以上；11、支持并发数300以上；12、系统有效工作时间要求≥99.5%；13、系统故障平均间隔时间：≥30天；14、系统一年的故障停机时间不超过15分钟（停电等不可预测因素除外）。
15、避免出现以下情况：无故退出系统；出现系统不可控的故障提示；因系统故障导致操作系统或机器无法正常工作。
高性能服务接口必须符合平台技术规范，具备一定的性能扩展能力，具备一定的非法应用请求检测能力。
具体性能指标包括：并发响应能力高于500个；数据查询服务中精确查询响应时间小于0.3秒，其他查询响应时间小于0.5秒；小批量数据比对服务响应时间小于0.5秒；服务执行成功率大于99%，服务正常运行率大于99%。
性能测试流程：1.确定系统的并发用户数；2.设计性能测试用例，原则以在高峰时期并发情况较多的操作作为用例基础。
3。
硬件环境准备，这和性能测试的结果有直接关系。
做性能测试的目的之一就是要知道我们的软件系统在特定的硬件环境下最多能承受多少并发用户，当然这要在多次调整各方面性能参数才能定下来。
4。
专业的测试工具嘛做大项目是需要的。
商业的有Loadrunner,QALoad（我常用的压力测试工具），免费的就更多了。
他们一般都可录制测试脚本，但这不算完。
我们需要监控服务器端的性能参数变化，比如Oracle数据库的缓存命中率.....Unix服务器。
windows服务器，应用服务器.....还要将录制脚本填写表单的数据做参数化，即商业测试工具所谓的数据池功能－－－目的是不要使数据重复(数据表中的主键等限制)，而且可以真正的模拟不同用户作不同操作的情况。
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TPS（TransactionperSecond）总结
性能测试指标TPS（TransactionperSecond）总结性能测试指标TPS（Transaction per Second）总结TPS（Transaction per Second）定义： tps是Transaction per Second的缩写，也就是事物数/秒。
它是软件测试结果的测量单位，⼀个事物是指⼀个客户机向服务器发送请求饭后服务器做出反应的过程。
客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使⽤时间和完成的事物数，最终利⽤这些信息来估计得分。
TPS（Transaction per Second）作⽤： 反映了系统在同⼀时间内处理业务的最⼤能⼒，这个数据越⾼，说明处理能⼒越强，描述（看到系统的TPS随着时间的变化逐渐变⼤，⽽在不到多少分钟的时候系统 每秒可以处理多少个事物。
这⾥的最⾼值并不⼀定代表系统的最⼤处理能⼒，TPS会受到负载的影响，也会随着负载增加⽽逐渐增加，当系统进⼊繁忙期后，TPS会有所下降。
） ⽽在⼏分钟以后开始出现少量的失败事物）TPS（Transaction per Second）局限性： 1、tps是从客户端⾓度审视服务器处理能⼒，并不是说TPS可以达到什么程度就能⽀持多少并发（例如：⼀个业务100个交易，另⼀个业务10个交易）。
2、TPS = 脚本运⾏期间所有事物总数 / 脚本运⾏时长，如果使⽤集合点策略，在脚本执⾏前的等待时间过程中，服务器没有处理事务，那么这个时候的TPS和理想中的结果不⼀致。
3、限制TPS的原因：服务器本⾝性能、代码结构、客户端施加的压⼒以及⽹卡等。
TPS（Transaction per Second）与响应时间的关系： 1、TPS和响应时间在理想状态下的额定值。
如果20个⼊⼝，并发数只有10的时候，TPS就是10，⽽响应时间始终都是1，说明并发不够，需要增加并发数达到TPS的峰值。
2、如果增加到100并发，则造成了线程等待，引起平均响应时间从 1 秒变成 3 秒，TPS也从20下降到9；TPS和响应时间都是单独计算出来的，两者不是互相计算出来的。
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。
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。
性能测试-指标
性能测试-指标⼀、两种性能指标业务指标技术指标通常我们会从两个层⾯定义性能场景的需求指标，它们有映射关系，技术指标不能脱离业务指标⼆、并发狭义指同⼀个时间点执⾏相同的操作（如：秒杀）⼴义同⼀时间点，向服务器发起的请求（可能是不同的请求）只要向服务器发起请求，那么服务器在这⼀时间点内都会收到请求（不管是不是同⼀个请求）三、并发⽤户数（重点）同⼀时间点，发出请求的⽤户数，⼀个⽤户可以发出多个请求场景不⼀定是同⼀个和 CPU、响应时间有关系和并发的关系假设有 10 个⽤户数，每个⽤户同⼀时间点内发起 2 个请求，那么服务器收到的请求并发数就是 20性能测试⼩场景⼀不同⾝份的⽤户，访问不同的页⾯或发起不同的请求（⼴义的并发）观察 CPU 使⽤率和响应时间性能测试⼩场景⼆所有⽤户，同⼀个时间点发送同⼀个请求（狭义的并发）观察 CPU 使⽤率和响应时间3.1 系统⽤户数系统累计注册⽤户数，不⼀定在线注册之后也可以⼀直不在线因为⽤户信息是存在数据库的，⽽数据库数据就是存在磁盘中，所以系统⽤户数和磁盘空间有关系3.2 性能测试⼩场景写⼀个脚本添加很多条⽤户信息插⼊到数据库⽬的：测试系统容量，⽅便了解系统的最⼤容量实际项⽬中，当系统容量接近最⼤容量时，系统需要进⾏容量扩容（加磁盘空间），否则就会爆掉3.3 在线⽤户数在线⽤户可能是正常发起请求，也可能只是挂机啥操作都没有，不⼀定同时做某⼀件事情在线⽤户可能是游客（未注册的⽤户），也可能是系统⽤户（已注册的⽤户）在线⽤户数≠并发⽤户数和内存有关系性能测试⼩场景使⽤ Jmeter 让不同的⽤户不断上线，且不下线和发起其他请求，看看内存使⽤情况实际场景：12306 以前很多⽤户在线，响应时间会拉的很长3.4 线程数在 jmeter 中，线程数和并发⽤户数等价【和CPU、响应时间有关系】四、事务客户端向服务器发送请求，然后服务器做出响应的过程登录、注册、下单等功能都属于⼀个事务⼀个事务可能会发起多个请求4.1 jmeter 相关jmerter 中，默认⼀个接⼝请求，就是⼀个事务；但也⽀持多个接⼝整合成⼀个事务4.2 注意点若⼀个业务或事务有多个接⼝，那么多个单接⼝的性能指标值相加≠ 业务或事务的性能指标值五、有哪些常见的性能指标值简写英⽂全称含义RT Response Time响应时间。
- 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)。
一、性能指标
软件方面
1、响应时间
反映系统处理效率指标
响应时间是从开始到完成某项工作所需时间的度量。
在客户/服务器环境中，通常是从客户方测量响应时间。
响应时间通常随负载的增加而增加。
2、吞吐量
反映系统处理能力指标
吞吐量是单位时间内完成工作的度量，在客户/服务器环境中通常是从服务器方进行评估。
随着负载的增加，吞吐量往往增长到一个峰值后，然后下降，队列变长。
在如客户/服务器这样的端到端系统中，吞吐量依赖于每个部件的运行。
系统中最慢的点决定了整个系统的吞吐率。
通常称此慢点为瓶颈。
3、资源利用率：反映系统能耗指标
二、性能测试定义
1、性能测试（Performance Testing）：
在一定的负载情况下，系统的响应时间等特性是否满足特定的性能需求
三、性能测试类型（按测试目的不同）
1、负载测试（Load Testing）：
在一定的软件、硬件及网络环境下，通过运行一种或多种业务在不同虚拟用户数量情况下，测试服务器的性能指标是否在用户的要求范围内，用于确定系统所能承载的最大用户数、最大有效用户数以及不同用户数下的系统响应时间及服务器的资源利用率。
2、压力/强度测试（Stress Testing）：
在一定的软件、硬件及网络环境下，通过模拟大量的虚拟用户向服务器产生负载，使服务器的资源处于极限状态下长时间连续运行，以测试服务器在高负载情况下是否能够稳定工作。
3、配置测试（Configuration Testing）：
在不同的软件、硬件以及网络环境配置下，通过运行一种或多种业务在一定的虚拟用户数量情况下，获得不同配置的性能指标，用于选择最佳的设备及参数配置。
4、容量测试（Volume Testing）：
在一定的软件、硬件及网络环境下，向数据库中构造不同数量级别的数据记录，通过运行一种或多种业务在一定的虚拟用户数量情况下，获取不同数据级别的服务器性能指标，以确定数据库的最佳容量。
5、基准测试（ Benchmark Testing）：
在一定的软件、硬件及网络环境下，模拟一定数量虚拟用户运行一种或多种业务，将测试结果作为基线数据，在系统调优或者系统评测过程中，通过运行相同的业务场景并比较测试结果，确定调优是否达到效果或者为系统的选择提供决策数据。
6、并发测试（ Concurrency Testing）：
通过模拟多个用户并发访问同一个应用、同一个存储过程或数据记录以及其他并发操作，测试是否存在死锁、数据错误等故障。
四、性能测试的执行顺序：
五、性能测试技术概述
六、性能测试流程
七、性能测试主要角色及职责
1、项目经理
_ 计划测试时间，监督项目进度
_ 1、项目经理自己了解性能测试，进行合理的性能测试时间安排；
_ 2、通过“进度”度量获得项目经验数据，据此做出正确的时间安排；
_ 3、指定测试经理根据项目进度，安排性能测试进度；
2、需求分析工程师
_ 撰写性能测试需求
_ 1、用户可能不能明确提出性能方面的需求，需求分析工程师需要指导用户确定性能需求_ A、系统用户数
_ B、在不用用户数量级别的并发用户数下，系统的响应时间和服务器的资源利用率；
_ C、系统的处理能力；
3、高级性能测试工程师
_ 制定性能测试方案
_ 分析测试结果
4、性能测试工程师
_ 开发Vuser Script
_ 执行性能测试场景
_ 提交性能测试结果
_ 执行回归测试
5、系统架构师
_ 根据需求做出正确的系统架构的设计
_6、开发工程师
_ 根据架构设计的要求进行编码
_7、测试经理
_ 制定并组织评审性能测试计划
_ 组织资源
_ 跟踪项目进度
_ 处理性能测试过程中遇到的各种问题
八、性能测试的目的
性能测试的目的不仅仅是获得关键业务的性能指标，同时也要通过性能测试监控主机、数据库、中间件的各个性能指标，从而发现性能瓶颈，为进一步的性能调优提供准确的参考数据。
通过性能调优完善整个系统的性能，从而进一步提高软件质量。
九、性能测试工程师技能要求
熟悉软件测试基本理论
掌握软件测试常用方法
熟悉一门编程语言
熟悉一种数据库管理系统
熟悉Web服务器，如IIS、Apache等
熟悉常见网络协议，如Http
掌握性能测试理论
熟练使用一种性能测试工具
实际工作中需要的其他技能
注：以上技能不含性能调优。