性能测试的概念
性能测试概述
性能测试概述性能测试概述软件性能：软件质量属性中的“效率”特性，如时间特性（请求响应时间）、资源特性（消耗服务器资源）等⼀、性能测试概念1、性能测试：通过⾃动化的测试⼯具模拟不同的场景（正常、负载等）来对系统的各项性能指标进⾏测试。
2、性能测试⽬的：评估当前系统能⼒寻找性能瓶颈，优化性能评估软件是否能够满⾜未来需要3、性能与功能的差异从⽬标来看：功能关注产品是否符合功能需求规格，性能关注产品是否满⾜业务需求场景从关系上看：功能与性能相辅相成；在项⽬中，先进⾏功能测试，再进⾏性能测试⼆、性能测试指标1、响应时间：指⽤户从客户端发起⼀个请求开始，到服务端响应的整个过程所耗费的时间2、并发量：系统同时接收的请求数3、吞吐量：单位时间内处理的请求数量，直接体现系统的承载能⼒（TPS:每秒事务数，事务对应⼀个或多个接⼝请求 QPS:每秒查询数，查询对应单个接⼝请求）4、错误率：系统在负载情况下，业务失败的概率。
5、资源利⽤率：客户机系统各种硬件资源的使⽤情况三、性能测试策略1、基准测试针对单⽤户进⾏的业务场景测试，⽬标是获取单⽤户运⾏时的各项性能指标，从⽽建⽴起⼀个已知的性能⽔平⽤于对之后软硬件变化后的性能进⾏对⽐。
为多⽤户并发测试和复杂综合场景测试等性能分析提供依据识别系统或环境变更对于性能响应带来的影响为评价系统优化前后的性能提供参考指标2、负载测试通过不断提⾼系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在满⾜系统性能指标的前提下，系统所能承受的最⼤负载量。
负载：服务器接收的请求数量，请求越多，负载越⾼。
最优负载：对外最⼤负载：对内注意：负载测试的关注重点是逐步增加压⼒3、稳定性测试服务器稳定运⾏时（正常负载）进⾏的长时间测试（⼀天、⼀周等），确保服务器能满⾜线上业务需求。
四、性能测试流程1、性能需求分析：关注系统对特定业务场景的满⾜程度熟悉被测系统：业务功能、技术架构明确性能测试内容：从业务⾓度：确定关键业务（使⽤频率较⾼的业务）从技术⾓度：确定占⽤CPU、内存等资源较多的业务确定测试策略确定性能测试指标⽆明确指标：和类似系统进⾏对⽐有明确指标：平均响应时间⼩于100ms等2、性能测试计划及⽅案项⽬背景：项⽬的基本描述测试⽬的：项⽬需要满⾜的性能指标测试范围：确定需要测试的业务测试策略：基准-负载-稳定性风险控制：测试过程出现问题时的响应办法交付清单：测试计划、脚本，缺陷统计和性能测试报告进度与分⼯：各阶段的事务安排3、性能测试⽤例设计参考功能，区别在于期望，由⽬标功能点改为性能指标4、建⽴测试环境包括软、硬件及⽹络环境5、执⾏测试脚本6、性能测试监控执⾏测试脚本同时对各性能指标进⾏监控7、性能分析和调优8、性能测试报告。
性能测试的概念（重点）
性能测试的概念（重点）性能测试的概念定义：软件的性能是软件的⼀种⾮功能特性，它关注的不是软件是否能够完成特定的功能，⽽是在完成该功能时展⽰出来的及时性。
由定义可知性能关注的是软件的⾮功能特性，所以⼀般来说性能测试介⼊的时机是在功能测试完成之后。
在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下，才会进⾏性能测试，否则性能测试是⽆意义的。
另外，由定义中的及时性可知性能也是⼀种指标，可以⽤时间或其它指标来衡量，通常我们会使⽤某些⼯具或⼿段来检测软件的某些指标是否达到了要求，这就是性能测试。
性能测试定义：指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。
性能测试类型基准测试：在给系统施加较低压⼒时，查看系统的运⾏状况并记录相关数做为基础参考负载测试：是指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安全临界值，不断加压使系统达到瓶颈，为调优提供参考数据。
压⼒测试：（1）稳定性压⼒测试：在不同的给定的条件下（⽐如内存的使⽤，⼀定时间段内有多少请求等），系统表现出来的处理，反应能⼒（这⾥会考虑系统的容错能⼒，恢复能⼒）（2）破坏性压⼒测试：不断加压，直⾄系统崩溃，挂掉，来得出系统的最⼤承受能⼒在哪⼉稳定性测试：在给系统加载⼀定业务压⼒的情况下，使系统运⾏⼀段时间，以此检测系统是否稳定。
并发测试：测试多个⽤户同时访问同⼀个应⽤、同⼀个模块或者数据记录时是否存在死锁或者其他性能问题，失效恢复测试：针对有多余备份和负载均衡的系统设计,检测如果系统局部发⽣故障，系统能否继续使⽤配置测试：通过对被测系统软硬件环境的调整，了解各种不同环境对系统性能影响的程度，从⽽找到系统各项资源的最优分配原则image.png性能测试应⽤场景（领域）性能测试应⽤场景（领域）主要有：能⼒验证、规划能⼒、性能调优、缺陷发现、性能基准⽐较，下表简单介绍和对⽐了这⼏个场景的各⾃⽤途和特点：image.png下表为性能测试应⽤领域与测试⽅法关联：image.png性能测试常⽤的指标1、响应时间（Response Time）定义：从⽤户发送⼀个请求到⽤户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间计算⽅法：Response time = （⽹络时间 + 应⽤程序处理时间）合理的响应时间 2/5/10 （2秒之内给客户响应被⽤户认为是⾮常有吸引⼒的，5秒之内，⽐较糟糕，10秒之内，糟糕的⽤户体验，超过10秒，请求失败）响应时间-负载对应关系：image.png图中拐点说明：1、响应时间突然增加2、意味着系统的⼀种或多种资源利⽤达到的极限3、通常可以利⽤拐点来进⾏性能测试分析与定位2、吞吐量定义：单位时间内系统处理的客户端请求的数量计算⽅法：Throughput = (number of requests) / (total time)吞吐量-负载对应关系：①上升阶段：吞吐量随着负载的增加⽽增加，吞吐量和负载成正⽐；②平稳阶段：吞吐量随着负载的增加⽽保持稳定，⽆太⼤变化或波动；③下降阶段：吞吐量随着负载的增加⽽下降，吞吐量和负载成反⽐；image.pnga1⾯积越⼤，说明系统的性能能⼒越强，a2⾯积越⼤，说明系统稳定性越好，a3⾯积越⼤，说明系统的容错能⼒越好吞吐率吞吐量/传输时间，即单位时间内⽹络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量，它是衡量⽹络性能的重要指标。
服务器硬件性能测试与评估方法
服务器硬件性能测试与评估方法随着信息技术的不断发展，服务器在现代社会中扮演着至关重要的角色。
服务器的硬件性能直接影响着系统的稳定性、响应速度和处理能力。
因此，对服务器硬件性能进行测试与评估显得尤为重要。
本文将介绍服务器硬件性能测试与评估的方法，帮助读者全面了解如何有效地评估服务器硬件性能。
一、性能测试的概念和重要性性能测试是指对系统的性能指标进行测试和评估的过程，通过模拟实际使用场景来检验系统在不同负载下的表现。
服务器硬件性能测试是性能测试的一个重要方面，主要包括对CPU、内存、硬盘、网络等硬件设备的性能进行测试。
性能测试的重要性主要体现在以下几个方面：1. 保障系统稳定性：通过性能测试可以发现系统在高负载下的稳定性，及时发现和解决潜在问题，确保系统长时间稳定运行。
2. 提升用户体验：服务器硬件性能的优劣直接影响用户的访问速度和体验，通过性能测试可以找出系统的瓶颈，进而提升用户体验。
3. 节约成本：通过性能测试可以合理规划硬件资源的使用，避免资源浪费，从而节约成本。
二、服务器硬件性能测试的方法1. 压力测试：压力测试是一种常用的服务器硬件性能测试方法，通过模拟大量用户同时访问服务器，测试服务器在高负载下的性能表现。
可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等进行压力测试，评估服务器的并发处理能力和响应速度。
2. 负载测试：负载测试是测试服务器在不同负载下的性能表现，包括CPU利用率、内存占用率、网络带宽等指标。
通过逐步增加负载，观察服务器的性能变化，找出系统的性能瓶颈。
3. 稳定性测试：稳定性测试是测试服务器在长时间运行下的稳定性，包括内存泄漏、资源耗尽等情况。
通过持续运行测试，观察系统的稳定性表现，及时发现问题并进行优化。
4. 可靠性测试：可靠性测试是测试服务器在异常情况下的表现，包括断电、网络故障等情况。
通过模拟各种异常情况，评估服务器的可靠性和容错能力。
5. 安全性测试：安全性测试是测试服务器在面对网络攻击和恶意软件时的表现，包括防火墙、入侵检测等安全机制的有效性。
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。
服务器性能测试和评估方法
服务器性能测试和评估方法随着互联网的迅速发展，服务器承担着越来越多的负载，对服务器性能的需求也越来越高，因此进行服务器性能测试和评估显得尤为重要。
本文将介绍服务器性能测试和评估的方法，帮助读者了解如何有效地评估服务器性能。
一、性能测试的概念和目的性能测试是通过一系列测试和评估手段，来衡量服务器在不同负载条件下的性能表现。
其主要目的是验证服务器的性能能否满足需求，并找出可能存在的性能瓶颈和优化空间。
二、性能测试的分类1. 负载测试负载测试是通过模拟真实用户访问场景，来测试服务器在不同负载下的性能表现。
常见的方法有压力测试和容量测试。
压力测试通过逐渐增加并发访问量，测试服务器在高并发情况下的性能极限；容量测试则是通过持续访问服务器，并观察是否出现异常，来评估服务器的容量。
2. 性能测试性能测试是通过测试服务器在处理不同类型的任务时的性能表现，如CPU利用率、内存占用率、响应时间等。
常见的方法有性能监控、负载均衡测试和数据库测试。
性能监控通过实时监控服务器的各项指标，评估服务器的性能表现；负载均衡测试则是测试负载均衡器的性能表现；数据库测试是通过模拟数据库访问，评估数据库的性能。
三、性能评估的指标1. 响应时间响应时间是衡量服务器性能的重要指标，它表示服务器从接收请求到返回响应所花费的时间。
通常，响应时间越短，服务器性能越好。
2. 吞吐量吞吐量表示服务器能够处理的请求数量。
通常，吞吐量越大，服务器性能越好。
3. 并发用户数并发用户数表示同时连接到服务器的用户数量。
通常，服务器能够支持的并发用户数越多，性能越好。
4. CPU利用率和内存占用率CPU利用率和内存占用率是评估服务器硬件性能的重要指标。
通常，较低的CPU利用率和内存占用率表示服务器性能较好。
四、性能测试和评估的步骤1. 确定测试目标和场景首先，确定测试的目标和场景，明确测试的目的和要求。
例如，测试目标可能是验证服务器在1000个并发用户下的吞吐量和响应时间。
数据库管理中的性能测试和压力测试的方法与工具
数据库管理中的性能测试和压力测试的方法与工具性能测试和压力测试是数据库管理中非常重要的环节，通过这两种测试方法可以评估数据库的负载能力、响应时间和并发访问能力，从而确定数据库的性能水平，并找出潜在的性能问题。
本文将介绍性能测试和压力测试的基本概念，以及常用的测试方法和工具。
一、性能测试的概念与方法性能测试是通过模拟实际使用情况对数据库进行测试，主要目的是评估系统在不同负载水平下的性能表现。
性能测试的指标通常包括响应时间、吞吐量、并发数等。
1.1 性能测试方法性能测试方法根据测试的目标可以分为负载测试和压力测试两种。
负载测试是将系统置于模拟实际使用负载的条件下进行测试，以验证系统在正常使用情况下的性能和稳定性。
测试方案可以根据实际业务场景进行设计，如模拟用户并发登录、提交数据或进行查询操作。
压力测试则是将系统推向极限状态，通过增大负载并逐渐超出系统的负载能力，评估系统在高负载情况下的性能表现和瓶颈。
压力测试能够帮助发现系统容量上限，判断系统在最大负载下的稳定性以及是否存在性能瓶颈。
1.2 性能测试工具性能测试工具可以用来辅助进行负载测试和压力测试。
常用的性能测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner、Gatling等。
Apache JMeter是一个Java编写的开源性能测试工具，功能强大且容易上手。
它支持模拟多个并发用户发送HTTP请求、FTP请求、数据库请求等，以评估系统的性能瓶颈。
LoadRunner是一种功能强大的商业化性能测试工具，提供了完整的性能测试解决方案，并支持对各种应用系统进行测试，包括Web、数据库、SAP 等。
Gatling是一个基于Scala语言的开源负载测试工具，具有高度可维护性和可扩展性。
它的特点是支持使用代码编写测试场景和模拟用户，可用于模拟各种业务场景。
二、压力测试的概念与方法压力测试是通过向数据库系统施加极限负载来测试其性能稳定性和容量。
主要目的是找出系统在负载极限条件下的弱点以及导致系统崩溃的因素，并确定系统能够承受的最大负载。
前端性能优化的性能测试与压力测试
前端性能优化的性能测试与压力测试随着互联网技术的不断发展和用户对网页性能的要求提高，前端性能优化已经成为开发人员必不可少的一项技能。
性能测试与压力测试是评估和改进前端性能的重要方法，可以发现系统瓶颈、优化性能和提升用户体验。
本文将介绍前端性能测试与压力测试的概念、方法和工具，并探讨如何有效地进行性能优化。
一、性能测试的概念与目的性能测试是通过模拟用户在真实环境下的操作行为，测试系统在各种负载情况下的性能表现，包括响应时间、吞吐量、并发用户数等指标。
其主要目的是评估系统的稳定性、可靠性和可扩展性，发现潜在问题并制定相应的优化方案。
二、性能测试的方法与步骤1. 确定测试场景：根据实际应用需求和用户行为特点，确定合理的测试场景和负载模型，如并发用户数、请求类型、业务流程等。
2. 设置测试环境：搭建测试环境，包括服务器、数据库、网络等，以保证测试的真实性和准确性。
3. 选择测试工具：根据测试需求和预算，选择适合的性能测试工具，如JMeter、LoadRunner等，用于模拟用户行为和生成负载。
4. 配置测试脚本：根据测试场景和业务流程，编写测试脚本来模拟用户操作，包括登录、搜索、浏览等。
5. 运行测试并收集数据：按照预定的测试场景和负载模型，运行性能测试脚本，同时监控系统性能指标，并记录响应时间、吞吐量等相关数据。
6. 分析测试结果：根据测试数据和性能指标，对系统性能进行分析和评估，找出性能瓶颈和问题所在。
7. 提出优化建议：针对性能问题，提出相应的优化建议和解决方案，如优化代码、减少HTTP请求、缓存优化等。
三、压力测试的概念与目的压力测试是通过逐渐增加系统负载，测试系统在不同负载下的性能表现和承受能力，以发现系统的极限点和运行稳定性。
其主要目的是验证系统在高负载情况下的鲁棒性和可用性，为系统容量规划和性能优化提供依据。
四、压力测试的方法与步骤1. 确定负载模型：根据实际使用情况和业务特点，确定合理的负载模型，包括并发用户数、请求频率、数据量等。
云计算平台的性能测试与评估方法
云计算平台的性能测试与评估方法一、引言云计算已成为现代信息技术的重要组成部分，为企业和个人提供了灵活、高效的计算和存储资源。
在选择和使用云计算平台之前，对其性能进行测试和评估是至关重要的。
本文将介绍云计算平台性能测试的基本概念、方法和评估指标。
二、性能测试的基本概念性能测试是指在特定条件下对计算机系统的性能进行测量、评估和验证的过程。
对于云计算平台来说，性能测试旨在确定其在各种工作负载条件下的表现和响应能力。
三、性能测试的方法1. 负载测试负载测试是指在模拟实际使用情况下对系统性能进行测试的过程。
通过模拟并逐渐增大用户请求的数量和吞吐量，可以测试系统在高负载情况下的性能表现。
2. 压力测试压力测试是指对系统施加大于其正常工作负载的条件，以测试其在极限情况下的性能和可靠性。
通过持续施加高压力，可以评估系统在异常情况下的稳定性和容错能力。
3. 可扩展性测试可扩展性测试是指测试系统在增加计算和存储资源的情况下，其性能是否能够线性扩展。
通过逐步增加资源量，可以评估系统的扩展性和横向扩展能力。
4. 安全性测试安全性测试是指测试系统在受到攻击和恶意操作时的性能和稳定性。
通过模拟各种安全攻击，可以评估系统在恶意操作下的抵抗能力和响应速度。
四、性能测试的评估指标1. 响应时间响应时间是指系统从接收请求到返回结果所需的时间。
较低的响应时间意味着系统的快速响应能力。
2. 吞吐量吞吐量是指系统在一定时间内处理的请求或事务的数量。
较高的吞吐量表示系统的处理能力强。
3. 并发用户数并发用户数是指同时使用系统的用户数量。
较大的并发用户数说明系统能够同时支持多用户的访问需求。
4. 资源利用率资源利用率是指系统在处理请求时所使用的计算和存储资源。
较高的资源利用率表示系统能够有效地利用资源。
5. 错误率错误率是指系统在处理请求时出现错误的比例。
较低的错误率表示系统的稳定性和可靠性高。
五、总结云计算平台的性能测试和评估是确保其正常运行和满足用户需求的重要步骤。
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性能测试性能测试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。
一、概述性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。
中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。
通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。
·应用在客户端性能的测试应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。
它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。
并发性能测试是重点并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。
负载测试（Load Testing）是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，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。
负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。
压力测试（Stress Testing）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。
并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。
当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候,尤其是以后在生产环境中实际使用起来,用户往往会产生疑问,这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。
这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。
举例说明：电信计费软件众所周知,每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。
收费过程一般分为两步,首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用,然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。
一个用户看起来简单的两个步骤,但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了,如此众多的交易同时发生,对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。
决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力, 预见软件的并发承受力, 这是在软件测试阶段就应该解决的问题。
目前，大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。
其结果就是导致公司收益的损失。
如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作,然后拿秒表记录下反应时间？这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况,这样就需要压力测试工具的辅助。
测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。
通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。
预先知道了系统的承受力,就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。
并发性能测试前的准备工作测试环境：配置测试环境是测试实施的一个重要阶段，测试环境的适合与否会严重影响测试结果的真实性和正确性。
测试环境包括硬件环境和软件环境，硬件环境指测试必需的服务器、客户端、网络连接设备以及打印机/扫描仪等辅助硬件设备所构成的环境；软件环境指被测软件运行时的操作系统、数据库及其他应用软件构成的环境。
一个充分准备好的测试环境有三个优点：一个稳定、可重复的测试环境，能够保证测试结果的正确；保证达到测试执行的技术需求；保证得到正确的、可重复的以及易理解的测试结果。
测试工具：并发性能测试是在客户端执行的黑盒测试，一般不采用手工方式，而是利用工具采用自动化方式进行。
目前，成熟的并发性能测试工具有很多，选择的依据主要是测试需求和性能价格比。
著名的并发性能测试工具有QALoad、LoadRunner、Benchmark Factory和Webstress等。
这些测试工具都是自动化负载测试工具，通过可重复的、真实的测试，能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，可以在整个开发生命周期、跨越多种平台、自动执行测试任务，可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试。
测试数据：在初始的测试环境中需要输入一些适当的测试数据，目的是识别数据状态并且验证用于测试的测试案例，在正式的测试开始以前对测试案例进行调试，将正式测试开始时的错误降到最低。
在测试进行到关键过程环节时，非常有必要进行数据状态的备份。
制造初始数据意味着将合适的数据存储下来，需要的时候恢复它，初始数据提供了一个基线用来评估测试执行的结果。
在测试正式执行时，还需要准备业务测试数据，比如测试并发查询业务，那么要求对应的数据库和表中有相当的数据量以及数据的种类应能覆盖全部业务。
模拟真实环境测试，有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。
如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。
并发性能测试的种类与指标并发性能测试的种类取决于并发性能测试工具监控的对象，以QALoad自动化负载测试工具为例。
软件针对各种测试目标提供了DB2、DCOM、ODBC、ORACLE、NETLoad、Corba、QARun、SAP、SQLServer、Sybase、Telnet、TUXEDO、UNIFACE、WinSock、WWW、Java Script等不同的监控对象，支持Windows和UNIX测试环境。
最关键的仍然是测试过程中对监控对象的灵活应用，例如目前三层结构的运行模式广泛使用，对中间件的并发性能测试作为问题被提到议事日程上来，许多系统都采用了国产中间件，选择Java Script 监控对象，手工编写脚本，可以达到测试目的。
采用自动化负载测试工具执行的并发性能测试，基本遵循的测试过程有：测试需求与测试内容，测试案例制定，测试环境准备，测试脚本录制、编写与调试，脚本分配、回放配置与加载策略，测试执行跟踪，结果分析与定位问题所在，测试报告与测试评估。
并发性能测试监控的对象不同，测试的主要指标也不相同，主要的测试指标包括交易处理性能指标和UNIX资源监控。
其中，交易处理性能指标包括交易结果、每分钟交易数、交易响应时间（Min：最小服务器响应时间；Mean：平均服务器响应时间；Max：最大服务器响应时间；StdDev：事务处理服务器响应的偏差，值越大，偏差越大；Median：中值响应时间；90％：90％事务处理的服务器响应时间）、虚拟并发用户数。
应用实例：“新华社多媒体数据库V1.0”性能测试中国软件评测中心（CSTC）根据新华社技术局提出的《多媒体数据库（一期）性能测试需求》和GB/T 17544《软件包质量要求和测试》的国家标准，使用工业标准级负载测试工具对新华社使用的“新华社多媒体数据库V1.0”进行了性能测试。
性能测试的目的是模拟多用户并发访问新华社多媒体数据库，执行关键检索业务，分析系统性能。
性能测试的重点是针对系统并发压力负载较大的主要检索业务，进行并发测试和疲劳测试，系统采用B/S运行模式。
并发测试设计了特定时间段内分别在中文库、英文库、图片库中进行单检索词、多检索词以及变检索式、混合检索业务等并发测试案例。
疲劳测试案例为在中文库中并发用户数200，进行测试周期约8小时的单检索词检索。
在进行并发和疲劳测试的同时，监测的测试指标包括交易处理性能以及UNIX（Linux）、Oracle、Apache资源等。
测试结论：在新华社机房测试环境和内网测试环境中，100M带宽情况下，针对规定的各并发测试案例，系统能够承受并发用户数为200的负载压力，最大交易数/分钟达到78.73，运行基本稳定，但随着负载压力增大，系统性能有所衰减。
系统能够承受200并发用户数持续周期约8小时的疲劳压力，基本能够稳定运行。
通过对系统UNIX（Linux）、Oracle和Apache资源的监控，系统资源能够满足上述并发和疲劳性能需求，且系统硬件资源尚有较大利用余地。
当并发用户数超过200时，监控到HTTP 500、connect和超时错误，且Web服务器报内存溢出错误，系统应进一步提高性能，以支持更大并发用户数。
建议进一步优化软件系统，充分利用硬件资源，缩短交易响应时间。
疲劳强度与大数据量测试疲劳测试是采用系统稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数，持续执行一段时间业务，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理最大工作量强度性能的过程。
疲劳强度测试可以采用工具自动化的方式进行测试，也可以手工编写程序测试，其中后者占的比例较大。
一般情况下以服务器能够正常稳定响应请求的最大并发用户数进行一定时间的疲劳测试，获取交易执行指标数据和系统资源监控数据。
如出现错误导致测试不能成功执行，则及时调整测试指标，例如降低用户数、缩短测试周期等。
还有一种情况的疲劳测试是对当前系统性能的评估，用系统正常业务情况下并发用户数为基础，进行一定时间的疲劳测试。
大数据量测试可以分为两种类型：针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行大数据量的独立数据量测试；与压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合数据量测试方案。
大数据量测试的关键是测试数据的准备，可以依靠工具准备测试数据。
速度测试目前主要是针对关键有速度要求的业务进行手工测速度，可以在多次测试的基础上求平均值，可以和工具测得的响应时间等指标做对比分析。
·应用在网络上性能的测试应用在网络上性能的测试重点是利用成熟先进的自动化技术进行网络应用性能监控、网络应用性能分析和网络预测。