接口压力测试报告
接口压力测试报告模板
接口压力测试报告模板1.引言本报告旨在对接口进行压力测试，评估接口在高负载情况下的性能和稳定性，并提供相应的测试结果和分析。
通过此次测试，旨在发现并解决接口在高负载下可能遇到的性能问题，以确保其能够满足用户的需求。
2.测试目标本次接口压力测试的目标是确定接口在不同负载情况下的性能指标，包括吞吐量、并发用户数、响应时间等。
通过测试结果为接口性能提供评估和改进的依据，以确保接口能够在预期的负载下稳定运行。
3.测试环境3.1硬件环境- CPU：Intel Core i7-8700K-内存：16GB-硬盘：512GBSSD3.2软件环境- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Google Chrome 88.03.3工具- 接口测试工具：JMeter 5.4.1- 数据分析工具：Microsoft Excel4.测试过程4.1测试场景设计根据实际应用场景和用户行为，设计了以下测试场景：-场景1：模拟100个用户同时登录接口-场景2：模拟100个用户同时向接口发送请求，并返回响应-场景3：模拟1000个用户同时向接口发送请求，并返回响应4.2测试步骤-步骤1：配置测试场景和参数，并启动测试-步骤2：监控接口的响应时间、吞吐量和错误率等指标-步骤3：持续进行测试，直到达到负载极限或出现不可接受的错误率5.测试结果与分析5.1场景1-吞吐量：平均每秒处理请求数为100- 平均响应时间：100ms-错误率：0%5.2场景2-吞吐量：平均每秒处理请求数为100-最大并发用户数：100- 平均响应时间：150ms-错误率：0%5.3场景3-吞吐量：平均每秒处理请求数为1000-最大并发用户数：1000- 平均响应时间：300ms-错误率：2%6.总结与改进建议通过本次接口压力测试，我们得出以下结论：-接口能够在预期负载下稳定运行，吞吐量和响应时间表现良好。
-在高负载情况下，接口的错误率略有增加，需要进一步优化和改进。
系统压力测试报告
系统压力测试报告
首先，我们对系统进行了压力测试，并在不同负载下进行了多次测试，得出了
一系列数据。
通过分析这些数据，我们发现系统在低负载下表现稳定，但在高负载下出现了明显的性能下降。
具体而言，系统在高负载下出现了响应时间延长、部分功能无法正常运行等问题。
这些问题严重影响了用户体验，也对系统的稳定性和可靠性提出了挑战。
其次，我们对系统的性能瓶颈进行了深入分析。
通过性能测试工具的监控和日
志分析，我们发现系统的数据库访问频率过高，导致数据库响应延迟增加。
同时，部分接口的并发处理能力不足，也成为了系统性能瓶颈的一个重要因素。
针对这些问题，我们将在后续的优化工作中重点加以解决。
在压力测试过程中，我们还发现了一些潜在的安全隐患。
在高负载下，系统的
部分接口出现了异常响应，存在一定的安全风险。
这些安全隐患需要系统开发和运维团队高度重视，及时进行修复和加固，以保障系统的安全性和稳定性。
综上所述，通过本次系统压力测试，我们发现了系统在高负载下存在的性能问
题和安全隐患，并对性能瓶颈进行了深入分析。
针对这些问题，我们将制定详细的优化计划和安全加固方案，并在后续的系统优化工作中逐步落实和完善。
我们相信，在相关团队的共同努力下，系统的性能和稳定性一定会得到有效提升，为用户提供更加稳定、高效的服务。
同时，我们也将持续关注系统的性能表现，及时发现和解决潜在问题，以确保系统长期稳定可靠地运行。
压力测试报告
压⼒测试报告压⼒测试报告在beta阶段尾声时，我们对⽹站进⾏了⼀次压⼒测试。
同时我们也对alpha发布以及去年的产品做了同样的测试进⾏对⽐。
测试代码可以参考我们上⼀篇测试⼯具介绍的博客。
测试环境与项⽬我们使⽤了⼀台vultr服务器进⾏测试，配置为1c/1G RAM+1G swap/1Tbps/LA，与⽣产环境相同，测试时间为凌晨2点左右，确保尽量不影响正常⽤户以及性能瓶颈不在测试服务器上。
测试环境与⽣产环境相对独⽴，是当时⽣产环境的快照，确保⽤户资料的安全性。
在测试时我们临时禁⽤了CSRF，CROS，IP访问限制以及CDN。
我们做了以下测试，测试了去年的⽹站以及alpha（被攻击修改后），beta阶段的⽹站：编号内容⽬的1使⽤siege，并发发起1000个请求，访问⾸页。
测试⽹站的并发处理能⼒2使⽤siege和⾃⼰的脚本，并发发起1000个请求，访问获取评分接⼝。
测试⽹站缓存及⾼资源占⽤接⼝处理能⼒3使⽤⾃⼰的脚本，持续10秒，每秒发起200个请求，访问搜索课程接⼝测试长时间较⼤压⼒的情况（有缓存）4使⽤⾃⼰的脚本，发起1000个请求，向“数据库技术基础”课程评论评分数据库压⼒测试5使⽤⾃⼰的脚本，发起2000个请求，随机访问搜索页⾯，记录执⾏时间，成功率综合测试数据库，缓存，⽹站⾃⼰的测试程序基本结构如下：import requestsimport threadingimport timeclass thread1(threading.Thread):count200=0count502=0count504=0count500=0countelse=0def __init__(self, threadID, name):threading.Thread.__init__(self)self.threadID = threadID = namedef run(self):time.sleep(15)a = requests.get(TEST_URL)code = a.status_codeelse:passif int(code)==200:thread1.count200+=1elif int(code)==502:thread1.count502+=1elif int(code)==504:thread1.count504+=1elif int(code)==500:thread1.count500+=1else:print(code)thread1.countelse+=1if __name__=="__main__":Truethreads=[]for i in range(2000):thread=thread1(i, "Thread-{}".format(i))threads.append(thread)a=time.time()for i in threads:i.start()time.sleep(0.005)time.sleep(50)print(thread1.count200,thread1.count502,thread1.count504,thread1.count500,thread1.countelse)测试结果测试1阶段成功次数成功率去年18618.6%alpha1000100%beta99899.8%我们认为有两次请求未成功可能是误差，alpha与beta阶段在主页代码与缓存逻辑上未做⼤量修改。
压力测试总结(合集5篇)
压力测试总结第1篇直接上公式不太好理解，我们先看案例案例1：秒杀型算法案例的业务量要求某业务，类似秒杀型，用户估算有2W左右，每个用户平均请求2次接口（查询用户信息接口、查询业务接口），这些用户大概率会在2分钟内会访问我们的系统，业务要保证用户2s能打开页面TPS的分析TPS是系统每秒钟处理的任务数量，给定二业务场景，我们就需要先计算出来每秒需要系统处理多少任务，从而反推在压力测试的时候，需要给多大的TPS了。
首先，整个系统的总请求数=用户（2W）* 每个用户请求数（2次）= 40000次其次，每秒要求处理的请求数=总请求数/时间（切换到秒）即约350（333向上取个整吧）。
最后，TPS并发数量与每个请求所消耗的时间，可实际计算出每秒实际能够处理的请求数。
即每秒实际处理请求数量=tps数量 *1000【1秒，需要切换为毫秒】/单组tps处理时间【这里是按200ms返回】因此，我们只要保证每秒实际处理请求数>每秒要求处理的请求数就可以了。
最终结果就是： TPS数量 > 每秒要求处理的请求数 *tps返回时间【按200ms计算】/1000ms 带入数据计算 tps>(350 *200)/1000，具体tps>70。
因此可让压力测试人员按照tps100来压接口，返回在200ms以内就满足性能要求。
当然如果实际tps50的返回时间为100ms，则按照这个粗略的公式来推算，也是能够支撑的（350 * 100/1000=35，也就是说tps高于35，返回100ms以内也是可以的）案例2：一个日常服务的算法如：一个100w访问的服务，每天访问集中白天8小时，每个用户大约会请求3个接口，每天早上9点是峰值。
首先计算日均请求数（每秒）；按8小时 100w访问量、平均3个接口请求计算；每秒日均请求数=100w（访问量）*3（每个访问量平均请求接口数）/8（小时）/3600（切换成秒），结果就是每秒请求10 0次。
性能测试报告
性能测试报告压测示例接口性能测试报告1.概述1.1项目背景本次测试为一次探索性测试，目的是想通过对片单接口的通用业务的压力测试来了解大量用户并发访问片单接口对服务器相关性能指标及业务请求响应时间的影响，并且尽可能到找到影响这些要素的瓶颈。
1.2适用对象此报告为项目经理、项目组开发人员、软件测试人员及其他与此项目相关的人员提供参考数据。
1.3测试目标本次测试通过对压测示例接口进行压力测试,并监控其服务器的资源消耗情况,了解在高并发用户的压力请求下,服务器的业务处理能力和响应时间是否满足要求，服务器的资源性能指标是否存在瓶颈,是否影响用户和其他系统的使用(如系统能否及时处理所有的接口数据请求、内存是否存在泄露和不够、CPU 是否高负载运行、接口请求的数据响应时间是否过长)。
1.4术语定义表1.4 术语说明表1.5参考资料无2.测试环境2.1服务器软硬件环境服务器软硬件环境配置：表2.1-1 服务器软硬件配置信息说明表程序配置说明：表2.1-2 程序配置信息说明表2.2压力机软硬件环境表2.2 压力机软硬件环境配置说明表2.3测试网络环境网络环境概述：测试的网络环境公司的内网测试环境。
网络环境拓扑图：3.测试案例根据性能测试的选取原则，并结合片单接口的业务模型分析，共选择了典型的业务1个：表3 测试案例说明表4.测试场景测试机编号约定负载机编号：F1负载机IP ：127.0.0.1场景编号格式约定直接压力机编号+用户数+日期+执行编号表4 测试场景说明表5.测试工具表5 测试工具说明表6.测试策略本次压力测试的测试策略是使用Loadrunner结合典型的被测接口业务数据流，通过生成一定数量的虚拟用户负载，模拟真实在线用户访问接口获取数据的业务模型，测试业务场景的事务响应时间和相关服务器的资源消耗情况。
测试过程中的测试脚本生成，主要是用Loadrunner录制生成。
选择合适的通信协议(Web HTTP/HTML协议)和浏览器(FireFox)访问业务接口录制测试脚本，录制完成后分析测试脚本，优化脚本，去除不必要的内容，根据实际情况设置事务点、集合点和参数化。
压力测试分析报告范文
压力测试分析报告范文一、引言压力测试是一种常用的软件测试方法，它通过模拟多种负载条件，来评估系统在实际使用中的性能表现。
本报告主要对某在线购物网站进行了压力测试，并对测试结果进行了分析和总结，以便提供决策参考。
本报告包括测试目的、测试环境、测试方案、测试过程、测试结果和结论等内容。
二、测试目的通过压力测试，我们的目的是评估该在线购物网站在高负载条件下的性能表现，包括服务器响应时间、并发用户数、系统稳定性等指标。
同时，我们希望发现系统的瓶颈，以便对系统进行优化和改进。
三、测试环境本次压力测试使用以下环境：1. 测试工具：使用Apache JMeter作为压力测试工具，模拟大量并发用户访问系统。
2. 测试服务器：使用一台高性能服务器作为被测系统的服务器，配置为8核、16GB内存。
3. 网络环境：使用100Mbps的局域网环境。
四、测试方案本次压力测试的测试方案如下：1. 测试场景：选择了系统中的核心功能，如用户登录、商品搜索、下单支付等，以模拟用户在真实场景下的操作行为。
2. 测试用例设计：根据用户的实际使用情况，设计了多个场景，包括正常情况下的用户操作、高峰期的用户访问、异常情况下的操作等。
3. 性能指标定义：对于每个测试用例，我们定义了一些性能指标，如服务器响应时间、并发用户数、系统吞吐量等。
4. 负载配置：根据实际情况，设置了不同的并发用户数，并逐步增加负载，直到达到系统的极限。
五、测试过程根据测试方案，我们进行了以下几个阶段的测试：1. 单用户性能测试：首先，我们模拟了单个用户对系统进行操作，记录了响应时间、系统资源占用情况等数据。
2. 并发用户测试：逐渐增加并发用户数，观察系统在不同负载下的表现。
记录了响应时间、错误率、并发用户数等指标。
3. 峰值测试：将并发用户数逐步增加到系统能够承受的极限，观察系统的表现，以及各项指标的变化情况。
六、测试结果分析根据测试过程中收集的数据，我们对测试结果进行了分析，主要包括以下几个方面：1. 响应时间分析：我们发现，在并发用户数较少的情况下，系统的响应时间较短，用户体验较好。
postman接口测试和压力测试
postman接⼝测试和压⼒测试postman接⼝测试和压⼒测试KSKnowledge Sharing知识分享现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本⽂能学到知识，请把知识与别⼈分享。
前⾔现在很多公司写后端代码和前端代码已经分⼯很明确了，前后端把接⼝定义好，然后各⾃写各⾃的代码就可以了。
那么对于服务端的开发⼈员来说，写好了代码后，对外提供了API，这时候没有页⾯可以调⽤调试，如果等着客户端写完代码再测试的话，那样⼯作的效率是及其低下的。
那么服务端要学会模拟客户端的调⽤，来调试⾃⼰的代码，提早发现问题，这样后续跟客户端进⾏联调的时候，就⼤⼤提⾼了效率。
我们今天讲讲Postman模拟客户端调试⼯具，这是我平时⼯作中最常⽤的⼯具之⼀。
Postman是⼀款功能强⼤的⽹页调试与发送⽹页HTTP请求的Chrome插件。
它只要在Chrome⾥安装⼀个插件即可完成强⼤的功能。
但是由于2018年初chrome停⽌对chrome应⽤程序的⽀持，你的postman可能⽆法正常使⽤了。
⽬前chrome应⽤商店能使⽤的就是chrome 扩展程序和主题背景。
根据⾃⼰的操作系统，下载不同的版本即可。
官⽹需要FQ才能下载，所以我提前下载下来，⼩伙伴们直接在公众号回复“postman”即可获取下载地址。
包括windows版本和mac版本。
如果有需要linux版本的话，可以给我留⾔，我帮你下载。
Postman介绍下⾯是在⽹上随便抓了⼀个请求地址来做演⽰，把请求地址填⼊地址栏，此请求为GET请求。
点击Send发送请求，请求结果将会在下⽅显⽰出来。
每次的请求历史数据，会被记录下来，但是经常使⽤的请求，还是保存⼀下，这么每次⽤的时候，选择就⾏了，及其⽅便。
另外，最好创建⼀个账号，这样数据将会永久保存下来，不⾄于重装了系统或者换了台电脑数据都没了的尴尬。
保存的时候起个好听的名字Header会传输⼀些我们需要的⼀些通⽤的数据，定义好之后，每个接⼝⼏乎都是⼀样的。
接口压力测试报告
性能测试报告（****接口服务系统）2016年12月22日目录1. 测试目的、范围.................................................1.1. 测试目的.......................................................1.2. 测试指标范围...................................................2.测试环境..........................................................2.1. 测试环境.......................................................2.2. 测试工具.......................................................3.测试功能点........................................................4.准备工作..........................................................5.测试用例及结果....................................................1.测试目的、范围1.1. 测试目的本次性能测试的目的是检测****接口服务系统的性能情况。
即：为了系统上线后能够稳定运行，有必要在上线前对核心业务场景的压力情况有充分了解。
因此，希望在模拟生产环境的情况下，模拟上线后的用户并发数，对系统核心业务进行压力测试，收集相应的系统参数，并最终作为上线的依据。
编写本方案的目的是指导本次性能测试有序的进行，相关人员了解本次性能测试。
1.2. 测试指标范围本次性能测试需要获得的性能指标如下所列：?系统的响应时间。
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性能测试报告（****接口服务系统）
2016年12月22日
目录
1.测试目的、范围 (3)
1.1.测试目的 (3)
1.2.测试指标范围 (3)
2.测试环境 (3)
2.1.测试环境 (3)
2.2.测试工具 (3)
3.测试功能点 (4)
4.准备工作 (4)
5.测试用例及结果 (4)
1.测试目的、范围
1.1.测试目的
本次性能测试的目的是检测****接口服务系统的性能情况。
即：为了系统上线后能够稳定运行，有必要在上线前对核心业务场景的压力情况有充分了解。
因此，希望在模拟生产环境的情况下，模拟上线后的用户并发数，对系统核心业务进行压力测试，收集相应的系统参数，并最终作为上线的依据。
编写本方案的目的是指导本次性能测试有序的进行，相关人员了解本次性能测试。
1.2.测试指标范围
本次性能测试需要获得的性能指标如下所列：
✧系统的响应时间。
✧系统可支持的并发用户数量。
2.测试环境
模拟客户使用环境（最好模拟客户实际使用的配置环境）。
具体如下：
2.1.测试环境
硬件环境：
➢应用服务器数量：1台
配置：4核心8G内存
➢数据库服务器数量：1台
配置：16核心40G内存
➢测试客户端数量：1台
配置：双核心8G内存
软件环境：
➢操作系统：Windows 7
➢数据库： Oracle 10g
2.2.测试工具
Loadrunner11
Xshell
3.测试功能点
本次测试****接口访问时的响应时间及并发量瓶颈。
4.准备工作
1)测试功能点全部通过功能测试，确保功能上没有问题；
2)准备测试环境服务器：
3)准备测试客户机，机器安装Loadrunner11；
4)对于测试功能点，事先录制好相应的测试脚本，包括参数化、关联等，准备好测试数据，脚本能够成功的回放，保证在测试的时候能够顺利的运行；
5)创建测试场景，并配置好每个场景的设置；
6)测试过程中保存好脚本和分析结果。
5.测试用例及结果
本次主要测试访问接口时接口服务所能承受的压力，测试接口无需登录，直接访问即可，因此不存在同一用户与不同用户访问的差异。
由下表测试结果可看出当并发数增大时，响应时间逐渐增大，服务器所受压力也逐渐增大。
本次测试环境数据库最大线程为600。
当并发数大于500时，测试环境服务器CPU使用率溢出，测试过程中报出错误数过多。
主要错误类型为：27740: 将请求的传输重叠到 URL的“192.168.71.92”时失败: “WSA_IO_PENDING”；27791:Server“192.168.1.77″ has shut down the connection prematurely。
经过和开发沟通，解决了27740类型的BUG，但并发数为600时仍有过多超时错误。
当并发数设为500时，运行过程中仍然出现了2个错误，但是在整个操作中占比小于0.1%。
具体测试数据如下：。