软件系统性能的常见指标(优.选)
软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能得常见指标有:1、响应时间(Respoｎse time)响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:(1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。
(２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、ﻫ(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。
ﻫ那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。
2ﻫ.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。
吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。
举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、ﻫ３。
软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能的常见指标有：1．响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。
2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。
吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。
举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3．资源使用率（Resource utilization）常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
软件系统响应时间的常见指标
软件系统响应时间的常见指标在评估软件系统的性能时，其中一个重要指标是响应时间。
软件系统的响应时间是指从用户请求发送到系统返回响应的时间间隔。
准确地衡量和监控响应时间对于确保用户满意度和系统效率至关重要。
以下是评估软件系统响应时间的常见指标：1. 平均响应时间（Average Response Time）平均响应时间是指系统处理用户请求并返回响应的平均时间。
它是所有请求的响应时间之和除以总请求数。
这个指标可以有效地衡量系统整体的性能表现。
2. 90th/95th/99th 响应时间（90th/95th/99th Percentile Response Time）这些指标是根据请求响应时间的百分位数计算的。
例如，90th响应时间表示90%的请求响应时间都小于等于该时间。
这些百分位数指标提供了系统响应时间分布的更详细信息，可以帮助识别系统中的性能瓶颈和潜在问题。
3. 峰值响应时间（Peak Response Time）峰值响应时间是在系统使用高峰期间测量的最长响应时间。
这个指标可以帮助判断系统在承受高负载时的表现。
4. 用户感知等待时间（Perceived Wait Time）用户感知等待时间是用户在发起请求后所感觉到的等待时间。
它通常比实际的系统响应时间长，因为它还考虑了用户在等待响应期间的主观感受。
减少用户感知等待时间可以提高系统的用户体验。
5. 平均事务响应时间（Average Transaction Response Time）平均事务响应时间是指完成一次完整事务所需的平均时间。
一个事务是指用户在系统中执行的一个操作序列。
通过衡量事务响应时间，可以评估系统在处理复杂操作时的性能。
请注意，这些指标只是衡量软件系统响应时间的常见方法。
根据具体的应用场景和需求，还可以使用其他指标和方法来评估和优化系统的性能。
软件性能测试中的性能指标和实施方法
软件性能测试中的性能指标和实施方法软件性能测试中的性能指标和实施方法各种软件在系统实施过程中，需要满足客户的一些特殊要求。
如果软件系统没有经过测试和优化，软件系统将无法满足用户的需求，还会给软件在实际应用中带来很大的风险。
一些公司缺乏必要的测试手段和工具知识导致测试不彻底，其中性能测试是整个软件测试中一个重要方面，如何做好性能测试，怎么做性能测试是在测试人员之间和论坛上经常讨论的一个话题。
目的：为什么进行性能测试呢?目的是验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，同时发现软件系统中存在的性能瓶颈，优化软件，最后起到优化系统的目的。
包括以下几个方面一. 评估系统的能力，测试中得到的负荷和响应时间数据可以被用于验证所计划的模型的能力，并帮助作出决策。
二. 识别体系中的弱点：受控的负荷可以被增加到一个极端的水平，并突破它，从而修复体系的瓶颈或薄弱的地方。
三. 系统调优：重复运行测试，验证调整系统的活动得到了预期的结果，从而改进性能。
检测软件中的问题：长时间的测试执行可导致程序发生由于内存泄露引起的失败，揭示程序中的隐含的问题或冲突。
四. 验证稳定性(resilience)可靠性(reliability)：在一个生产负荷下执行测试一定的时间是评估系统稳定性和可靠性是否满足要求的唯一方法。
定义：性能测试类型包括负载测试，强度测试，容量测试等负载测试：负载测试是一种性能测试指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。
强度测试：强度测试是一种性能测试，他在系统资源特别低的情况下软件系统运行情况。
容量测试：确定系统可处理同时在线的最大用户数观察指标：性能测试主要是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。
通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。
压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
软件性能优化的关键指标与评估方法(十)
软件性能优化的关键指标与评估方法引言随着信息技术的快速发展，软件应用已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，由于各种原因，软件性能问题成为限制用户体验和满足需求的重要因素之一。
因此，对软件性能进行优化成为了一个重要的课题。
本文将讨论软件性能优化的关键指标和评估方法。
一、响应时间（Response Time）响应时间是衡量一个软件系统性能的重要指标。
它指的是从用户发送请求到系统给予响应所经过的时间。
较短的响应时间表示软件系统快速响应用户请求，提高用户体验。
评估响应时间可以通过性能测试工具，如JMeter、LoadRunner等进行模拟测试，通过收集响应时间的数据统计分析，以得出系统在负载下的性能状况。
二、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求量或事务量。
高吞吐量意味着系统具备处理大量请求的能力。
对于高并发系统来说，吞吐量是重要的性能指标之一。
评估吞吐量可以通过压力测试来进行，通过模拟并发用户量逐渐增大，观察系统在不同负载下处理请求的速度和稳定性。
三、资源利用率（Resource Utilization）资源利用率指的是系统在运行过程中所使用的硬件和软件资源。
合理利用系统资源可以提高系统的效率和性能，降低资金和资源的浪费。
评估资源利用率可以通过监控系统运行时的CPU利用率、内存消耗、磁盘IO和网络带宽等指标。
通过分析这些数据，我们可以找出系统在运行过程中的瓶颈和资源消耗过多的地方，从而采取相应措施进行优化。
四、报错率（Error Rate）报错率是指系统处理请求时出现错误的比例。
报错率高可能代表系统在处理请求时出现了异常情况，例如内存泄露、数据库连接失败等。
评估报错率可以通过进行稳定性测试，通过模拟各种极端情况，观察系统处理异常情况时的表现。
同时，通过监控系统日志，收集错误信息，以便及时发现和排查系统中的问题，提高系统的稳定性。
五、时延（Latency）时延指的是数据从源头传输到目标地点所需的时间。
软件测试中常见的质量度量指标
软件测试中常见的质量度量指标在软件开发过程中，质量度量指标是评估软件质量的重要依据。
通过对软件进行测试和评估，可以确定软件是否满足预期要求，并为软件开发过程中的改进提供指导。
下面将介绍软件测试中常见的质量度量指标。
1. 缺陷密度（defect density）：缺陷密度是指在特定的软件模块或代码行数中发现的缺陷数量。
它可以用来评估软件的稳定性和质量水平。
较低的缺陷密度表示软件较稳定，代码质量较好。
2. 测试覆盖率（test coverage）：测试覆盖率是指在软件测试中所覆盖到的代码或功能的比例。
它可以衡量测试用例对软件的覆盖程度。
较高的测试覆盖率意味着测试用例对软件的覆盖较全面，有助于发现潜在的缺陷和问题。
3. 缺陷修复速度（defect fix rate）：缺陷修复速度是指从发现缺陷到修复缺陷的时间间隔。
较快的缺陷修复速度可以减少缺陷对软件的影响，并提高软件的可靠性和稳定性。
4. 平均故障间隔时间（mean time between failures，MTBF）：MTBF是指连续运行的软件系统在发生故障前的平均时间间隔。
较长的MTBF表示软件系统较稳定，故障出现的频率较低。
5. 回归测试覆盖率（regression test coverage）：回归测试覆盖率是指回归测试用例对软件的覆盖程度。
回归测试用例是为了验证软件在添加新功能或修复缺陷后是否仍然保持原有的稳定性和功能完整性。
较高的回归测试覆盖率可以减少软件在改动后出现新的缺陷的风险。
6. 可靠性指标（reliability metrics）：可靠性指标用于评估软件系统在特定环境和使用条件下的可靠性和稳定性。
常见的可靠性指标包括故障率（failure rate）、可靠性增长指数（reliability growth index）等。
这些指标可以帮助开发人员和测试人员评估软件的可靠性，并为进一步改进和优化提供依据。
7. 压力测试指标（stress testing metrics）：压力测试指标用于评估软件在高负载和压力下的性能和稳定性。
软件系统运维技术中的系统性能分析和优化方法
软件系统运维技术中的系统性能分析和优化方法随着信息技术的不断发展和软件系统的广泛应用，对软件系统性能的要求也越来越高。
因此，运维团队需要掌握一些系统性能分析和优化的方法，以保证软件系统的稳定运行和良好的性能。
本文将介绍一些常用的系统性能分析和优化方法。
1.系统性能分析方法系统性能分析是评估系统性能并找到瓶颈的过程。
以下是一些常用的系统性能分析方法。
1.1.负载测试负载测试是通过模拟真实用户的行为，测试软件系统在不同负载情况下的性能指标。
通过负载测试，可以评估系统的响应时间、吞吐量、并发用户数量等指标，发现系统在高负载下的性能瓶颈。
1.2.性能监控性能监控是实时监测和记录系统性能指标的过程。
通过监控系统的CPU利用率、内存使用情况、网络带宽利用率等指标，可以了解系统的运行状态，帮助排查性能问题和优化系统。
1.3.日志分析系统日志记录了系统运行中的重要事件和错误信息。
通过对日志的分析，可以发现系统的异常行为和潜在问题，进而采取相应的措施来提高系统性能。
2.系统性能优化方法在进行系统性能优化之前，必须通过性能分析确定系统的性能瓶颈，然后采取相应的优化方法。
2.1.数据库优化数据库是许多软件系统的核心组件，它的性能直接关系到整个系统的性能。
对于数据库的优化，可以从以下几个方面着手：（1）索引优化：合理的索引可以加快查询操作的速度，减少数据库的负载。
对于经常被查询的字段，可以创建索引来提高查询效率。
（2）数据表设计优化：合理的数据表设计可以减少数据冗余和查询的复杂度，提高数据库的读写性能。
（3）缓存优化：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括Redis和Memcached。
2.2.代码优化代码的质量和性能密切相关，优化代码可以提高系统的性能和可维护性。
（1）算法优化：选择合适的算法和数据结构可以提高代码的执行效率。
例如，对于大量数据的排序操作，选择合适的排序算法可以显著提高性能。
一般软件性能评分标准
一般软件性能评分标准导言本文档旨在提供一般软件性能评分的标准和指导。
通过明确软件性能评估的相关指标和评分方法，有助于开发团队和用户了解软件在各个方面的性能表现，并为软件选择、优化和改进提供参考依据。
评分标准1. 响应时间评估软件的响应时间可以衡量其在用户请求后多快能够给出响应。
通常，较低的响应时间表示软件具备更高的性能。
- 优秀（5分）：响应时间在毫秒级别，用户体验极佳。
- 良好（4分）：响应时间在数秒级别，用户体验良好。
- 一般（3分）：响应时间在几秒至十几秒之间，用户体验一般。
- 较差（2分）：响应时间超过十几秒，用户体验较差。
- 严重（1分）：响应时间过长，导致用户无法正常使用。
2. 资源占用资源占用是指软件在运行时所占用的计算机硬件资源。
评估软件的资源占用可以帮助用户判断其对系统性能的影响。
- 优秀（5分）：资源占用非常低，对系统性能影响极小。
- 良好（4分）：资源占用较低，对系统性能影响较小。
- 一般（3分）：资源占用适中，对系统性能有一定影响。
- 较差（2分）：资源占用较高，对系统性能有明显影响。
- 严重（1分）：资源占用过高，严重拖慢系统性能。
3. 稳定性稳定性评估软件在运行过程中是否出现崩溃、错误和不可预测的行为。
- 优秀（5分）：运行稳定，无崩溃和错误。
- 良好（4分）：稳定性较好，偶尔出现轻微错误。
- 一般（3分）：稳定性一般，偶尔崩溃或出现错误。
- 较差（2分）：稳定性较差，频繁崩溃或出现错误。
- 严重（1分）：稳定性极差，经常崩溃或出现严重错误。
4. 可扩展性可扩展性评估软件在面对不同规模和需求变化时，是否能够有效扩展和适应。
- 优秀（5分）：能够轻松扩展和适应各种需求变化。
- 良好（4分）：能够在一定范围内扩展和适应需求变化。
- 一般（3分）：扩展性一般，需要一定程度的改进。
- 较差（2分）：扩展性较差，需求变化时需要大幅改进。
- 严重（1分）：无法扩展和适应需求变化。
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衡量一个软件系统性能的常见指标有：
1．响应时间（Response time）
响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：
（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应
时间。
细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。
2．吞吐量（Throughput）
吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。
吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。
举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3．资源使用率（Resource utilization）
常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。
4．点击数（Hits per second）
点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。
需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。
5．并发用户数（Concurrent users）
并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。
在客户端指一批用户同时执行一个操作。
并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。
另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。
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软件性能的几个主要术语
1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、并发用户数的计算公式
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
平均并发用户数的计算：C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量
对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T 表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为5 5%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
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