性能测试的几个术语
软件测试领域常用英文专业术语
一、按测试类型中文名称英文名称1冒烟测试smoke testing2功能测试functional testing3UI测试user interface testing4性能测试performance testing5自动化测试automated testing6压力测试stress testing7负载测试load testing8并发测试concurrency testing9单元测试unit test10集成测试integration test11系统测试system test12验收测试acceptance testing13回归测试regression testing14alpha测试alpha testing（非公司内部用户在公司内部的模拟环境中测试）15gamma测试gamma testing（用户在实际使用环境中测试，开发者不在现场，又名现场测试）16黑盒测试black box testing17白盒测试white box testing18灰盒测试gray box testing19随机测试ad-hoc test20兼容性测试compatibility testing 21本地化测试localizational testing 22国际化测试international testing 23可移植性测试portability testing24引导测试pilot testing25安装测试installation testing26文档测试documentation testing 27配置测试configuration test28可靠性测试reliability test29容量测试volume test30安全性测试security test31探索性测试exploratory test32增量测试incremental test33接口测试interface testing34互操作性测试interoperability testing 35维护测试maintenance testing 36健壮性测试robustness testing37静态测试static testing38敏捷测试agile testing39自底向上测试bottom -up testing40穷尽测试exhaustive testing41确认测试confirmation testing42一致性测试conformance testing二、按测试过程1需求规格说明software-requirement specification 2测试规格说明test specification3阶段测试计划phase test plan4测试计划test plan5测试套件test suit6语句覆盖statement coverage7判定覆盖decision coverage8测试案例test case9需求矩阵requirement tracking matrix10入口准则entry criteria11出口准则exit criteria12预期结果expected outcome13实际结果actual outcome14正式评审formal review15非正式评审informal review16事件日志incident logging17输入input18输出output19结果outcome20基线baseline21模块module22运行环境operational environment 23优先级priority24交付物deliverable25评审人reviewer26测试周期test circle27测试数据test data28测试环境test environment29测试执行test execution30测试项test item31测试监控test monitoring32测试对象test object33测试报告test report34测试脚本test script35测试策略test strategy36客户端client37服务器server38浏览器browser三、按bug相关1缺陷bug2缺陷报告bug report3错误error4代码code5条件condition6缺陷跟踪defeat tracking7通过pass8失败failed9内存泄漏memory leak10路径path11风险risk12崩溃crush13调试debug14部署deployment15异常exception按工具类1回放replay2因果图cause - effect graph3编译器compiler4配置管理工具configuration management tool 5每日构建daily build6错误推测erro guessing7结构化查询语句structured query language 其它1能力成熟度模型capability maturity model 2质量控制quality control3质量保证quality assurance。
性能测试的主要概念和计算公式
性能测试的主要概念和计算公式性能测试是用于评估系统在不同负载条件下的运行能力和稳定性的一种测试方法。
主要目的是确定系统在给定条件下的性能特征，如响应时间、吞吐量、并发用户数等。
性能测试中的主要概念包括负载、响应时间、吞吐量、并发用户数以及错误率。
1.负载：系统在不同条件下所承受的压力和负荷。
负载可以是不同用户数、不同数据量、不同操作类型等。
2.响应时间：系统对于一些用户请求的响应时间。
通常包括服务器响应时间、网络传输时间和客户端处理时间。
3. 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量。
通常以每秒请求数（Requests per Second，RPS）或每分钟请求数（Requests per Minute，RPM）来表示。
4.并发用户数：同时使用系统的用户数量。
并发用户数越多，系统负载越大。
5.错误率：系统在处理请求时出现错误的比例。
通常以错误的请求数或错误的百分比来表示。
在性能测试中，有一些常见的计算公式可以帮助评估系统的性能：1. 平均响应时间（Average Response Time）：所有请求的响应时间之和除以请求数量。
公式为：平均响应时间= Σ所有响应时间 / 请求数量。
2. 吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数量。
公式为：吞吐量 = 请求数量 / 测试时间。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：同时使用系统的用户数量。
可以通过测量并发请求数、平均响应时间和测试时间来计算。
公式为：并发用户数 = 吞吐量 / 平均响应时间。
4. 错误率（Error Rate）：处理请求时出现错误的比例。
可以通过错误的请求数除以总请求数来计算。
公式为：错误率 = 错误请求数 / 总请求数。
5. 总时间（Total Time）：测试运行的总时间。
公式为：总时间 = 响应时间 +等待时间。
需要注意的是，性能测试的计算公式可以根据具体的需求和场景进行调整和扩展。
此外，为了获得准确的测试结果，还需要考虑测试环境的配置、测试数据的准备、测试工具的选择和测试场景的设计等因素。
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。
测试常见术语(中英文对比附解析)
测试常见术语（中英文对比附解析）Acceptance Testing－－可接受性测试一般由用户/客户进行的确认是否可以接受一个产品的验证性测试。
actual outcome－－实际结果被测对象在特定的条件下实际产生的结果。
Ad Hoc Testing－－随机测试测试人员通过随机的尝试系统的功能，试图使系统中断。
algorithm－－算法（1）一个定义好的有限规则集，用于在有限步骤内解决一个问题；（2）执行一个特定任务的任何操作序列。
algorithm analysis－－算法分析一个软件的验证确认任务，用于保证选择的算法是正确的、合适的和稳定的，并且满足所有精确性、规模和时间方面的要求。
Alpha Testing－－Alpha测试由选定的用户进行的产品早期性测试。
这个测试一般在可控制的环境下进行的。
analysis－－分析（1）分解到一些原子部分或基本原则，以便确定整体的特性；（2）一个推理的过程，显示一个特定的结果是假设前提的结果；（3）一个问题的方法研究，并且问题被分解为一些小的相关单元作进一步详细研究。
anomaly－－异常在文档或软件操作中观察到的任何与期望违背的结果。
application software－－应用软件满足特定需要的软件。
architecture－－构架一个系统或组件的组织结构。
ASQ－－自动化软件质量（Automated Software Quality）使用软件工具来提高软件的质量。
assertion－－断言指定一个程序必须已经存在的状态的一个逻辑表达式，或者一组程序变量在程序执行期间的某个点上必须满足的条件。
assertion checking－－断言检查用户在程序中嵌入的断言的检查。
audit－－审计一个或一组工作产品的独立检查以评价与规格、标准、契约或其它准则的符合程度。
audit trail－－审计跟踪系统审计活动的一个时间记录。
Automated Testing－－自动化测试使用自动化测试工具来进行测试，这类测试一般不需要人干预，通常在GUI、性能等测试中用得较多。
测试专业术语
测试专业术语
测试专业术语是指在软件测试领域中使用的一些专业术语，包括但不限于以下几个方面：
1. 测试用例：测试用例是一个测试计划的最小单元，它描述了
一个特定功能或场景的输入、输出和预期结果。
2. 测试计划：测试计划是一个文档，描述了测试的范围、目标、资源、时间表和测试策略等。
3. 缺陷：缺陷是指在软件中发现的任何错误、缺陷或故障，这
些问题需要被报告、跟踪和解决。
4. 自动化测试：自动化测试是指使用自动化测试工具来执行测
试脚本，以验证软件的功能和性能。
5. 白盒测试：白盒测试是指通过检查软件内部代码和结构来测
试软件的正确性和可靠性。
6. 黑盒测试：黑盒测试是指通过检查软件的外部功能和接口来
测试软件的正确性和可靠性。
7. 冒烟测试：冒烟测试是指在软件开发周期中的早期阶段，测
试人员对软件进行基本的功能测试，以验证软件是否可以进行更详细的测试。
8. 集成测试：集成测试是指在软件开发周期中的中期阶段，测
试人员对软件进行测试，以确保不同模块之间的交互和协作是正确的。
9. 端到端测试：端到端测试是指测试软件的完整过程，包括从
用户输入到输出的所有步骤。
以上是测试专业术语的一些常见概念，了解这些术语可以帮助测试人员更好地理解和执行测试任务，提高软件质量和用户体验。
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。
性能检测名词解释
性能检测名词解释性能检测是指对某一系统、设备或者产品在特定条件下工作功能与性能的测试和评估过程。
它通过一系列的测试方法和指标，用来衡量系统、设备或产品在实际使用中的性能表现，以确定其是否符合需求和设计要求，并且能够满足用户的期望。
在性能检测中，有一些常见的名词需要解释，包括但不限于以下几个方面：1. 响应时间（Response Time）：指系统响应用户请求所需的时间。
它是用户感知系统性能的一个重要指标，通常以毫秒为单位衡量。
较低的响应时间意味着系统反应快，用户体验好。
2. 吞吐量（Throughput）：指系统在单位时间内能够处理的工作量或数据量。
它是衡量系统处理能力的指标，通常以每秒处理的请求或数据量来衡量。
较高的吞吐量通常表示系统具有较好的处理能力。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：指同时访问系统或应用的用户数量。
并发用户数是性能检测中一个重要的考量因素，因为较高的并发用户数可能导致系统负载过高，从而影响系统性能。
4. 负载测试（Load Testing）：用来测试系统在正常或者峰值负载下的性能，以确定系统是否能够在这种负载下正常运行。
负载测试通常会模拟真实用户的行为，以产生与实际使用场景相近的负载。
5. 压力测试（Stress Testing）：用来测试系统在超出正常负载范围时的性能表现，以确定系统在极限条件下是否能够正常运行。
压力测试通常会不断增加负载，直到系统出现故障或达到设计指标为止。
6. 性能剖析（Profiling）：通过对系统的运行过程进行监控和分析，以确定系统中性能瓶颈所在的过程。
性能剖析可以帮助开发人员找到系统中存在的性能问题，以便进行优化。
7. 可扩展性（Scalability）：指系统能够适应负载增加和用户增多的能力。
可扩展性是一个系统设计考虑的重要方面，通过增加硬件资源或优化系统架构，使系统能够处理更多的用户和工作量。
性能检测在软件开发和系统运维中起着重要的作用，它能够帮助开发人员和管理员了解系统的性能状况，发现问题并进行优化，从而提高系统的稳定性和可用性，提供良好的用户体验。
介绍常见的性能测试方法
介绍常见的性能测试方法性能测试是软件开发过程中非常重要的一环，它能够帮助我们评估系统在各种负载条件下的工作能力和性能水平。
通过性能测试，我们可以发现系统的瓶颈、优化性能以及确保系统在大规模使用时的稳定性。
本文将介绍一些常见的性能测试方法，以帮助读者了解如何进行有效的性能测试。
1. 负载测试：负载测试是性能测试中最常见的一种方法。
它的目标是在不同负载条件下评估系统的性能表现。
负载可以是模拟用户的并发访问量、事务的处理量或者数据的处理量等。
通过负载测试，我们可以了解系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量以及资源利用率等指标。
2. 压力测试：压力测试是测试系统在极限条件下的性能表现。
它主要关注系统在超出正常使用范围时的表现，比如在高并发、大数据量情况下。
通过压力测试，我们可以了解系统在负载达到极限时的性能水平和可靠性。
3. 并发测试：并发测试是测试系统在多个用户同时使用时的性能表现。
它重点关注系统的并发处理能力以及资源共享的效果。
通过并发测试，我们可以了解系统在多个用户同时访问时的响应时间、吞吐量以及并发度等指标。
4. 容量测试：容量测试是测试系统能够处理的最大负载的能力。
它主要关注系统的容量上限和性能水平。
通过容量测试，我们可以确定系统最多能够支持多少用户、多少数据量以及需要多少资源。
5. 稳定性测试：稳定性测试是测试系统在持续负载下的稳定性和可靠性。
它主要关注系统的长时间运行表现，包括内存泄漏、进程崩溃、资源瓶颈等问题。
通过稳定性测试，我们可以评估系统的可靠性以及解决潜在的问题。
6. 延迟测试：延迟测试是测试系统在处理请求时的延迟时间。
它主要关注系统响应时间、吞吐量以及请求处理的效率。
通过延迟测试，我们可以了解系统对用户请求的实时响应能力。
7. 可伸缩性测试：可伸缩性测试是测试系统在不同规模下的扩展能力。
它主要关注系统在用户或数据量增加时的性能表现。
通过可伸缩性测试，我们可以确定系统是否具备扩展性，并且能够满足未来的增长需求。
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什么是软件性能
首先澄清的第一个概念是什么是软件性能，作者分别从用户视角，管理员视角和开发人员的视角列出下面的问题，这些就是所谓的软件性能。
你有过其中的疑问就是在考虑软件性能的范畴了，寻求解决方案的过程及其结论(report)就是软件性能测试
1. 用户所体会到的系统响应时间是否够快?
2. 应用服务器的资源使用情况是否合理？
3. 数据库服务器的资源使用情况是否合理？
4. 系统能最多支持多少用户的访问？最大的业务处理量是多少?
5. 系统是否支持7*24小时的业务访问？
6. 系统是否能够实现扩展？更换那些设备可以提高系统性能？
7. 系统的架构设计是否合理？
8. 数据库设计是否合理？
9. 代码是否存在性能问题？
10. 内存使用是否合理？
11. 线程同步是否合理？
12. 资源竞争是否合理？
13. 如果存在性能瓶颈，应该如何调整？
几个主要术语
1. 响应时间: 响应时间分解为网络传输时间，应用延迟时间，数据库延迟时间，呈现时间。
对响应时间的分解是为了方便定位性能瓶颈的所在。
2. 并发用户数: 并发用户数一定要区别于同时在线用户数。
在我们进行测试计划和测试目标的阶段通常会有明确的系统用户数和同时在线人数的参考依据，但并发用户数是不确定的。
并发是针对某一个或某几个业务的行为，所以并发用户数取决于用户的行为即业务模式。
所以确定用户的行为建立真实的模拟业务场景在性能测试中尤为重要。
3. 吞吐量: 单位时间内系统处理的客户请求的数量。
通常以请求数/秒或者页面数/秒衡量
软件性能测试方法论
1. SEI Load Testing Planning Process: 是一个关注于负载测试计划的方法，目标是产生“清晰，易理解，可验证的负载测试计划”. 区别生产环境和测试环境的不同，分析用户的行为以产生用户和用户场景.
2. RBI (Rapid Bottleneck Identify) : 是Empirix 公司提出的快速识别系统性能瓶颈的
方法。
首先确定是由并发还是吞吐量引发的性能瓶颈，通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能表现，然后从网络，数据库，应用服务器和代码本身4个环节确定系统性能的瓶颈。
3. 性能下降曲线分析法: 分析随着用户数增长响应时间或吞吐量下降的曲线，通过定位性能拐点找到性能瓶颈产生的地方.
4. Load Runner 性能测试过程: 计划测试-->测试设计-->创建VU脚本-->创建测试场景-->运行测试场景-->分析结果
5. Segue 性能测试过程: 从确定性能基线开始，通过单用户访问获取性能取值基线，然后设定可接受的性能目标，用不同的并发用户数进行Try-Check的重复测试.
软件性能测试分类
1. 性能测试: Performance Testing 这是一个容易混淆的概念，通常泛指所有的性能测试。
本文特指在特定条件下验证性能是否达到预期指标的测试为性能测试。
2. 负载测试: Load Testing 是指模拟真实的用户行为，通过不断加压直到性能出现瓶颈或资源达到饱和。
负载测试是我们最经常进行的性能测试，用于测量系统的容量，发现系统瓶颈并配合性能调优。
有时候也称为可量性测试Scalability Testing.
3. 压力测试: Stress Testing 是指测试系统在一定的饱和状态下系统的处理能力。
负载测试的不断加压到一定阶段即是压力测试，两者没有明确的界限。
压力测试通常设定到CPU使用率达到75%以上，内存使用率达到70%以上，用于测试系统在压力环境下的稳定性。
此处是指过载情况下的稳定性，略微不同于7*24长时间运行的稳定性。
4. 可靠性测试: Reliability Testing 是指加载一定的业务压力，同时让此压力持续运行一段时间，测试系统是否可以稳定运行. 可以理解为压力测试关注的是过载压力，可靠性测试关注的是持续时间。
5. 并发测试: Concurrency Testing 是模拟用户并发访问同一应用的测试，用于发现并发问题诸如内存泄漏，线程锁，资源争用，数据库死锁。
6. 配置测试: Configuration Testing 验证各种软,硬件配置对系统性能的影响，用于性能调优和规划能力.
7. 失效恢复测试: Failover Testing 针对有冗余备份和负载均衡的系统，检验系统局部故障时用户所受到的影响.。