高并发用户条件下软件性能测试技术研究
并发性能测试确保系统在高并发情况下的稳定性
并发性能测试确保系统在高并发情况下的稳定性在当前的数字化时代，随着互联网的高速发展和移动应用的普及，系统的高并发性能变得尤为重要。
无论是电子商务平台、大型社交网站还是金融交易系统，都需要经受得住大规模用户同时访问、数据处理和交互的考验，确保系统在高并发情况下的稳定性。
因此，并发性能测试成为了保障系统稳定性的重要手段。
一、并发性能测试的意义并发性能测试是在模拟系统在预设的并发用户数下，对系统进行稳定性和性能的测试。
它可以评估系统在高并发情况下的性能表现，发现系统的瓶颈和性能问题，并提供改进措施。
并发性能测试的意义体现在以下几个方面：1. 确保用户体验：高并发情况下系统的性能直接影响用户体验。
通过并发性能测试，可以及时发现系统在高并发情况下的瓶颈，并提前进行性能优化，保证用户能够流畅地使用系统。
2. 提高系统稳定性：高并发情况下，系统可能会出现性能瓶颈、崩溃等问题，严重影响系统的可用性和稳定性。
通过并发性能测试，可以发现系统在不同并发负载下的极限，从而规划和优化系统的硬件和软件架构，保证系统的稳定性。
3. 预防系统故障：通过并发性能测试，可以模拟各种异常场景，如突发大量用户访问、大量数据处理等，发现系统在极限情况下的表现，从而加强系统容错能力，提高系统对异常情况的响应和恢复能力。
4. 降低成本风险：并发性能测试可以在系统上线前发现系统的性能瓶颈和问题，及时进行调优和改进，避免上线后因性能问题导致的用户流失和损失，降低后期成本风险。
二、并发性能测试的流程和方法并发性能测试一般包括测试准备、测试执行和测试分析三个阶段。
具体的测试方法和步骤可以根据实际情况进行调整，以下是一个示例的测试流程：1. 确定测试目标：明确测试的目标和范围，如要测试的系统功能、预期的并发用户数等。
2. 设计测试方案：根据系统的特点，制定测试用例和并发负载模型，确定测试的时间和持续时间等参数。
3. 准备测试环境：搭建测试环境，包括硬件设备、网络环境、测试工具等。
软件测试报告性能负载测试报告分析
软件测试报告性能负载测试报告分析1. 引言软件性能负载测试是衡量软件系统在高负载情况下的性能表现的重要手段。
本报告旨在对进行的性能负载测试进行详细分析和评估，以便为软件的性能优化提供参考和指导。
2. 测试环境2.1 硬件环境- 服务器：**************************，64核心，128GB 内存- 客户端：*************************，16GB内存2.2 软件环境- 操作系统：Windows Server 2016- 被测软件版本：xxx软件 v1.0.03. 测试目标本次性能负载测试的目标是评估xxx软件在高负载情况下的性能特征，包括并发用户支持能力、响应时间、吞吐量等指标。
4. 测试方法4.1 负载测试场景设计根据xxx软件的实际使用情况和预期负载水平，设计了以下负载测试场景：- 场景一：200个并发用户，每秒发送10个请求- 场景二：500个并发用户，每秒发送20个请求- 场景三：1000个并发用户，每秒发送30个请求4.2 测试工具本次测试使用了LoadRunner作为性能测试工具，通过模拟用户行为来构建负载场景并记录性能数据。
5. 测试结果与分析5.1 并发用户支持能力在场景一下，xxx软件在200个并发用户的情况下表现良好，无明显的性能下降。
然而，在场景二和场景三下，随着并发用户数量的增加，系统的响应时间逐渐增加，并出现了一些请求超时。
说明xxx 软件在高并发用户压力下性能有限，需进行性能优化。
5.2 响应时间在场景一下，xxx软件的平均响应时间为500ms，在合理范围内。
然而，在场景二和场景三下，平均响应时间分别增至800ms和1200ms，超过了用户期望的范围。
这表明在高负载情况下，xxx软件的响应速度明显下降，需要进一步优化。
5.3 吞吐量在场景一下，xxx软件的吞吐量为200个请求/秒，达到了预期目标。
然而，随着并发用户数量的增加，吞吐量逐渐下降，分别为400个请求/秒和600个请求/秒。
软件测试中的并发性测试技巧
软件测试中的并发性测试技巧在软件开发过程中，软件测试是一个至关重要的环节。
除了常见的功能测试和性能测试之外，还有一项非常重要的测试——并发性测试。
并发性测试是评估软件在多个用户同时访问、操作时的性能表现的测试方法。
并发性测试的目标是发现在高并发环境下可能出现的问题，例如死锁、竞态条件和性能下降等。
下面将介绍几种常用的并发性测试技巧，以帮助测试人员有效地进行并发性测试。
一种常用的并发性测试技巧是模拟真实场景。
在测试过程中，首先要了解用户在使用软件时的真实操作方式和操作频率。
设计并发性测试用例，模拟多个用户同时执行这些操作，并观察软件的性能表现。
通过模拟真实场景，可以更真实地评估软件在高并发环境下的性能。
使用多线程技术进行并发性测试也是一种常见的方法。
多线程测试允许并行执行多个测试用例，模拟多个用户同时访问和操作软件。
通过多线程测试，可以有效地评估软件在多用户同时访问时的性能和稳定性。
在进行多线程测试时，需要注意线程同步和资源管理，以避免竞态条件和死锁等问题。
设置合理的并发用户数也是进行并发性测试的重要考虑因素之一。
在测试过程中，需要确定并发用户数的上限，即同时访问和操作软件的用户数量。
通过逐步增加并发用户数，可以评估软件在不同负载下的性能表现，并找出可能的性能瓶颈和问题。
与此同时，监控系统资源的使用情况也是进行并发性测试的重要步骤之一。
在测试过程中，需要实时监控系统的CPU、内存、网络带宽等资源的使用情况，以及软件的响应时间和吞吐量等参数。
通过监控系统资源的使用情况，可以及时发现系统在高并发环境下的资源瓶颈和性能问题，并进行相应的优化和调整。
进行长时间的负载测试也是一种重要的并发性测试技巧。
负载测试是指在一定时间内持续进行高并发测试，以评估软件在长时间高负载下的性能和稳定性。
在进行长时间负载测试时，需要注意稳定性和可靠性，确保系统能够持续稳定地运行，并能及时处理用户的请求和操作。
综上所述，软件测试中的并发性测试是评估软件在多用户同时访问和操作时的性能表现的重要环节。
软件性能测试报告
软件性能测试报告一、引言在软件开发过程中，性能是一个至关重要的因素。
软件的高性能能够影响用户体验、系统可靠性以及企业的竞争力。
为确保软件的性能优秀，软件性能测试是必不可少的一项工作。
本篇报告将会针对某款软件进行性能测试，并对测试结果进行分析和总结，以期提供有益的信息和建议。
二、测试目的1.验证软件在设计规模下的性能指标2.检测软件在极限负载下的性能表现3.识别软件在高并发环境下的容量极限4.分析软件的系统资源消耗情况5.评估软件对于用户请求的响应时间三、测试环境1.硬件环境：CPU：Intel Core i7-8700内存：16GB DDR4存储：256GB SSD2.软件环境：操作系统：Windows 10软件版本：1.0四、测试方法1.负载测试：通过增加并发用户数量，模拟真实世界中的高负载情形，以测试软件的容量极限和性能表现。
2.压力测试：将负载逐步增加至软件所能承受的上限，观察软件的响应时间和系统资源消耗情况。
3.稳定性测试：在长时间运行软件的基础上，观察软件的运行情况，检测是否存在内存泄漏或其他稳定性问题。
五、测试结果1.负载测试结果：在并发用户数量达到500时，软件的响应时间开始出现明显的延迟。
随着并发用户数量的增加，软件的响应时间持续增长，直至无法正常响应用户请求。
2.压力测试结果：当并发用户数量超过软件的容量极限时，软件的响应时间急剧上升，并且系统资源（CPU、内存）消耗迅速增加。
在超过容量极限的情况下，软件表现出不稳定的运行状态，部分请求无法得到响应。
3.稳定性测试结果：经过长时间运行测试，软件未出现明显的稳定性问题和内存泄漏情况，系统资源消耗保持在合理范围内。
六、测试分析根据测试结果，可以得出以下结论和分析：1.软件在设计规模下的性能指标良好，能够满足正常使用环境下的性能需求。
2.软件在高负载情况下性能明显下降，响应时间增长明显，可能需要优化相关代码和算法，以提升软件性能。
3.软件在超过容量极限的情况下表现不稳定，用户请求难以得到满足，需要重新评估软件的设计容量和架构，进行系统升级或优化。
性能效率测试报告评估软件在处理大数据量和高并发情况下的效率
性能效率测试报告评估软件在处理大数据量和高并发情况下的效率一、引言伴随着大数据和高并发的时代来临，评估软件在处理这些情况下的性能效率变得愈发重要。
本报告旨在对性能效率测试进行评估，分析软件在处理大数据量和高并发情况下的表现，并提供有关改进和优化的建议。
二、测试背景性能效率测试是为了评估软件在各种条件下的性能表现。
本次测试的目标是评估软件在处理大数据量和高并发情况下的效率，并找出可能存在的性能瓶颈和改进空间。
三、测试环境与方法1. 测试环境：- 操作系统：Windows Server 2019- 处理器：Intel Core i7-9700K- 内存：16 GB- 硬盘：1 TB SSD2. 测试方法：- 数据量测试：使用不同规模的数据集进行测试，包括10万、100万和1000万条数据。
- 并发测试：模拟多个用户同时使用软件，分别进行1、10、100和1000个并发用户测试。
3. 测试指标：- 响应时间：记录软件对特定操作的响应时间，以毫秒为单位。
- 吞吐量：每秒成功处理的请求数量。
- 并发性能：软件在不同并发用户数量下的表现。
四、测试结果与分析1. 数据量测试结果：在处理不同规模的数据集时，软件的性能表现如下：- 10万条数据：平均响应时间为50毫秒，吞吐量为2000请求数/秒- 100万条数据：平均响应时间为150毫秒，吞吐量为1500请求数/秒- 1000万条数据：平均响应时间为500毫秒，吞吐量为1000请求数/秒可以看出，随着数据量的增加，软件的响应时间和吞吐量呈递增趋势，但增速逐渐变慢。
2. 并发测试结果：在不同并发用户数量下，软件的性能表现如下：- 1个并发用户：平均响应时间为50毫秒，吞吐量为2000请求数/秒- 10个并发用户：平均响应时间为100毫秒，吞吐量为1800请求数/秒- 100个并发用户：平均响应时间为200毫秒，吞吐量为1600请求数/秒- 1000个并发用户：平均响应时间为500毫秒，吞吐量为1200请求数/秒可以观察到，随着并发用户数量的增加，软件的响应时间逐渐增加，吞吐量则逐渐降低。
软件测试中的负载测试和并发测试
软件测试中的负载测试和并发测试负载测试和并发测试是软件测试中重要的测试方法之一。
它们帮助开发人员和测试人员评估系统在高负载和高并发情况下的性能和稳定性。
本文将详细讨论负载测试和并发测试的定义、目的、方法以及应用场景。
一、负载测试负载测试是一种测试方法，可以模拟系统在不同负载下的表现。
其目的是评估系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性。
负载测试可以帮助开发人员发现系统的瓶颈，以便优化系统性能，并确保系统在实际使用中能够正常工作。
负载测试的方法可以分为以下几个步骤：1. 确定负载测试的目标和需求：根据系统的使用情况和预期的负载条件，确定负载测试的目标和需求。
例如，确定负载测试要模拟的用户数量、并发请求量等。
2. 设计负载测试场景：根据目标和需求，设计负载测试场景。
场景应包括模拟用户的行为、并发请求的数量和间隔、数据量等。
可以使用专业的负载测试工具进行场景设计和脚本编写。
3. 准备测试环境：根据负载测试场景，准备相应的测试环境，包括服务器、数据库和网络环境等。
确保测试环境的配置与实际使用环境相似。
4. 执行负载测试：使用负载测试工具执行设计好的负载测试场景。
测试工具会模拟用户的行为、发送并发请求，并记录系统的响应时间和吞吐量等关键指标。
5. 分析测试结果：根据负载测试工具提供的测试结果，分析系统在不同负载情况下的性能表现。
可以通过对比测试结果和目标值，确定系统存在的性能问题并进行优化。
负载测试的应用场景包括但不限于以下几个方面：1. 网络应用程序：负载测试可以测试网络应用程序在大量用户访问下的性能稳定性，如电商网站、社交媒体平台等。
2. 数据库系统：负载测试可以评估数据库系统在大量并发查询下的性能和资源利用情况，如在线交易系统、数据仓库等。
3. 云计算平台：负载测试可以模拟云计算平台在高并发请求和大规模用户下的性能表现，如云存储、云服务器等。
二、并发测试并发测试是一种测试方法，用于评估系统在多个用户同时操作下的性能和稳定性。
软件工程中的软件质量保证与测试案例研究分享
软件工程中的软件质量保证与测试案例研究分享软件质量保证是软件工程中至关重要的环节，它确保软件满足用户的需求，并具备稳定、可靠的性能。
而软件测试作为质量保证的一种手段，通过验证软件的功能、可靠性和安全性，帮助开发人员发现和修复潜在的缺陷。
本文将分享几个软件质量保证与测试案例，以让读者对软件工程中的质量保证与测试有更深入的了解。
案例一：功能测试案例在软件质量保证中，功能测试是最基本也是最常见的测试类型之一。
其目的是验证软件按照需求规格说明书的要求正常运行。
以某个在线购物平台为例，我们将讨论其中的功能测试案例。
1. 用户登录功能测试：- 测试账户：输入正确的用户名和密码，验证登录是否成功。
- 密码验证：输入错误的密码，验证系统是否拒绝登录。
- 锁定账户：连续尝试多次登录失败后，账户是否被锁定。
2. 商品搜索功能测试：- 正确搜索：输入商品名称，验证搜索结果是否包含相关商品。
- 无结果搜索：输入不存在的商品名称，验证是否提示无搜索结果。
- 关键字搜索：输入商品关键字，验证是否能准确匹配相关商品。
案例二：性能测试案例除了功能测试，性能测试也是软件质量保证中的重要一环，它关注软件在特定负载下的表现和性能指标。
以一个在线银行系统为例，我们将分享其中的性能测试案例。
1. 并发用户测试：- 登录并发：模拟多个用户同时登录系统，验证系统的承载能力。
- 交易并发：模拟多个用户同时进行交易，验证系统在高并发情况下的性能。
- 页面刷新：模拟多个用户频繁刷新页面，验证系统的响应速度。
2. 响应时间测试：- 登录响应：记录从输入账户信息到登录成功所经过的时间，验证系统的登录速度。
- 页面加载：记录页面从请求到完全加载所需的时间，验证系统的页面加载性能。
- 交易处理：记录从用户提交交易请求到交易完成所需的时间，验证系统的交易处理速度。
案例三：安全性测试案例软件的安全性是用户使用的重要关切点之一，安全性测试旨在验证软件的防护机制和数据保护能力。
软件测试报告性能测试总结与修复方案
软件测试报告性能测试总结与修复方案软件测试报告性能测试总结与修复方案一、背景介绍近年来，随着软件开发的快速发展，越来越多的软件需要在大规模用户的情况下运行。
为了确保软件的高性能和稳定性，性能测试成为一项关键的测试工作。
本报告旨在总结本次软件性能测试的结果，并提出相应的修复方案，以保证软件在各种不同负载情况下的正常运行。
二、测试概述1. 测试目标本次性能测试的主要目标是评估软件在高负载和大并发用户情况下的性能表现。
同时，也需要测试软件在不同硬件配置和网络环境下的可扩展性。
2. 测试内容本次性能测试主要包含以下几个方面的测试内容：- 响应时间：测试软件在各个功能模块下的响应时间，以评估其在用户操作时的实时性。
- 吞吐量：测试软件在单位时间内能够处理的请求数量，以评估其对并发用户的支持能力。
- 并发用户数：测试软件在负载较高情况下能够同时支持的用户数量，以评估其在高并发环境下的稳定性。
- 资源利用率：测试软件在运行过程中所占用的系统资源情况，以评估其对硬件资源的消耗情况。
三、测试结果经过一系列测试，我们获得了以下性能测试结果：1. 响应时间不同功能模块的平均响应时间如下：- 模块A：平均响应时间为X毫秒- 模块B：平均响应时间为X毫秒- 模块C：平均响应时间为X毫秒2. 吞吐量在不同负载下，软件的吞吐量如下：- 负载1：吞吐量为X请求数/秒- 负载2：吞吐量为X请求数/秒- 负载3：吞吐量为X请求数/秒3. 并发用户数在高并发情况下，软件能够支持的最大并发用户数为X个。
4. 资源利用率在运行过程中，软件对系统资源的平均占用情况如下：- CPU利用率：平均占用X%- 内存利用率：平均占用X%- 网络带宽：平均占用X Mbps四、问题分析根据以上测试结果，我们发现软件在一些方面存在性能问题，主要表现在以下几个方面：1. 响应时间过长：部分功能模块的平均响应时间超过了预期要求，用户体验受到了影响。
2. 吞吐量下降：在高负载情况下，软件的吞吐量明显下降，不能满足大量同时请求的需求。
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2018.061概述软件性能测试一般包括负载测试和软件压力测试。
具体测试目标主要包括两个方面:(1)通过软件负载测试,验证软件性能表现与设定的性能指标之间的符合性,考核软件系统是否达到性能指标要求;(2)通过软件压力测试,验证软件能够达到的性能峰值,找到软件的性能瓶颈,从而给出软件性能优化方案,提升软件整体性能表现。
一般情况下,在软件系统规划设计阶段,软件的建设方和开发方会根据软件项目实际应用需求,提出明确的软件性能指标,这些指标会包括:(1)在指定用户数压力下的平均事务请求响应时间。
(2)在指定用户数压力和持续时间下的吞吐量。
(3)在指定用户数压力下的可用内存、CPU 使用和网络使用。
2测试规划与实施2.1测试需求2.1.1业务应用软件测试项目实例的建设方为某省教育管理部门,负责全省中小学生网络语音教学系统的开发、建设与运维工作。
软件系统开发完成之后,将为全省700万中小学生提供网络语音教学课程的征订服务,实现学生通过B/S、Android、iOS 客户端在线学习。
分析显示,700万用户当中每日活跃用户达到200万人次。
对于一个典型用户来说,每人次使用时间约在25分钟。
而在一天之中,用户在7:30-21:30(即:15小时)会使用该系统。
2.1.2软件测试指标根据以上业务应用需求和分析,采用通用计算公式得出平均并发用户数和并发用户数峰值。
(1)计算方法1)平均并发用户数为C =nL/T2)并发用户数峰值C'=C +3*C√C 是平均并发用户数,n 指是login session 的数量值,L 指是login session 的平均长度,T 是指考察的时间长度,C'指是并发用户数的峰值。
(2)计算过程平均并发用户数为:C =2000000*25/60/15=55555并发用户数峰值为:C'=55555+3*55555√=562622.2负载生成器2.2.1资源配置在Loadrunner 中,Controller 主控端设置为线程模式,那么约是50个Vuser 启动一个mmdrv.exe 进程。
而在Windows 操作系统支持下的负载生成器,单个Vuser 占用内存约为2M-5M 左右。
因此,当并发用户数峰值为56262时,需要的负载生成器内存总量约为:110GB-275GB。
2.2.2安装部署部署负载生成器的方式有多种,可以分别在Win⁃dows 操作系统或Linux 操作系统下部署loadrunner 的负载端。
由于对高并发用户的要求,着重优先考虑现有资源的利用效率以及场景设置中每台负载生成器所承担的Vuser 数量的均衡性,这个也是在安装部署负载生成器过程中,实现硬件资源有效分配的一个难点。
负载生成器的安装部署按以下流程实施,从而有效解决了上述难点。
(1)将负载生成器按硬件资源配置高低进行分类,防止出现高低搭配过程中,高性能负载生成器无法得到有效利用的情况。
(2)在Windows 操作系统中,按照双核+4G 内存的配置,基本上单机生成300-500的虚拟用户时,CPU 内高并发用户条件下软件性能测试技术研究张腾标（江苏省电子信息产品质量监督检验研究院，江苏无锡214073）摘要:结合具体软件性能测试实例，从软件性能测试需求分析、测试指标确定、负载生成器配置与部署、测试场景与测试环境设置等方面，阐述了高并发条件下的软件性能测试技术要求。
关键词:并发用户；软件性能；技术研究收稿日期：2018-02-2572018.06存已经超过90%,整个测试系统的性能瓶颈实际上是负载机,并且高并发用户条件下,在机房环境放置大量Windows 设备不太现实,同时Windows 操作系统远程连接存在的稳定性和安全性问题也不理想。
因此,选择在机房Linux (CentOS)操作系统上部署负载生成器的方式,大大提升了实现的可操作性。
在Linux (以CentOS 为例)中部署loadrunner 的负载端,需要注意以下几个方面的问题:(1)正确创建运行用户并配置环境变量在CentOS 中创建loadrunner 运行账户,并创建env.sh 配置文件,需要正确定义文件内容并将配置文件加载到/etc/profile 中,以便在系统开启或切换用户时能够自动加载。
配置结果如图1所示。
(2)root 用户下关闭操作系统防火墙,防止运行错误。
(3)root 用户下安装glibc.i686,防止glibc 缺失问题。
(4)CentOS 下启动loadrunner 运行账户,并在load⁃runner 软件的场景设置中创建loadGen,进行负载端的连接测试,配置过程如图2所示。
待Load Generators 状态为Ready 完成安装部署。
2.3测试场景2.3.1场景脚本选取与设置在常规压力测试场景配置的基础上,采取多场景脚本对应不同负载生成器的策略。
主要解决以下方面的问题:(1)实现多场景脚本并发执行,使得多台负载生成器最大程度地启动测试场景。
(2)实现Load Generator 依据资源的高低分配,按照不同的负载能力同时执行vuser 的生成工作。
(3)实现单场景同一脚本在不同Load Generator 下的细分,即使出现某一组Load Generator 负载生成失败,也能够及时地进行定位与策略调整,提升了场景执行的准确性与效率。
2.3.2负载生成器在场景中的表现由于部分负载生成器的硬件资源配置较高,生成vuser 速度较快,占用本机端口、进程较多,导致大量TIME_WAIT 状态端口和mmdrv.exe 进程无法释放与回收、loadrunner 运行账户所用端口不足、看似高配置的硬件资源无法生成足够数量vuser 的情况。
为解决这些问题,主要从以下几方面进行考虑:(1)修改CentOS 内核参数,控制TIME_WAIT 端口数量。
(2)修改CentOS 内核参数,增加TCP/IP 的可使用端口范围,进一步提升服务器的并发能力。
由于业务信息以音视频信息为主,在高并发用户条件下会产生大吞度量,因此在流量非常大的服务器上设置上述参数,会有比较显著的效果。
如果在流量较小的服务器上,则没有必要去设置这些参数。
2.4测试环境作为测试方式的一种,指标符合性测试重点关注用户体验,具体指标则重点放在平均事务响应时间、TPS (每秒处理事务数)等方面。
因此,从软件测试的角度,最大程度地测试从服务端到用户终端各环节的性能表现则成为测试的重点。
综合考虑到性能指标整体体现的实际需求,在明确测试对象(开发单位所开发部署的软件系统,即验收测试对象)的前提下,主动增加网络边界测试,加入了对用户端到服务端所经网络与安全设备、线路传输性能的测试。
经过内部软件系统测试(包括初始测试、调优、图1图2(下转第23页)82018.06回归测试)、外部网络边界测试实现了系统整体性能的体现与优化。
其中:(1)内部软件系统测试主要发现软件系统在Nginx 资源配置、SQL 执行、表索引建立等方面存在的问题。
(2)外部网络边界测试,重点发现了一般测试中容易忽视的问题,即网络设备带来的性能瓶颈和低用户体验问题。
主要发现了硬件负载均衡设备资源瓶颈带来的传输效率下降、业务数据丢失,甚至网络瘫痪问题。
3结语高并发条件下的软件性能测试是个复杂的工程。
结合项目实例,通过需求分析,协助客户制定了明确的指标要求。
通过合理地分配硬件资源、选择负载生成器载体、设置高效的运行场景,使得高并发条件下的软件性能测试得以有效实施。
同时,综合用户体验的整体需求,设置分阶段分模块的测试环境,最大程度地排查系统性能瓶颈,提出优化系统软件、调整网络硬件设备资源、选用CDN 加速等调优建议,极大地提升了用户体验。
保的重要性等文献,进一步寻觅绿色消费背后的重要驱动因素。
(2)绿色消费行为人群的分层研究。
在此方面,该领域的研究热点是大学生。
将大学生作为接受新教育、新思想、新观念的代表,多篇文献以此为关键展开对于绿色消费行为发生以及潜在发生对象的相关论述。
文献表示,绿色消费行为的主体可以根据受教育程度或文化背景的不同来划分。
问卷调查的结果也显示,80后、90后在对于绿色消费的认知上是与80前一代人截然不同的。
同样,不同职业对于绿色消费行为的参与度也是不一样的,其中以政府工作人员为代表,政策的直接影响和驱使,使得其职业性质所带来的绿色消费行为要远高于其他行业。
(3)研究综述以及政策建议。
绿色消费观念的提出及其发展,一直以来都在被学术界所关注,但由于我国经济发展水平同物质文化消费发展不均衡的问题,绿色消费往往是空关注、少落实的局面。
一方面,我国国民消费观念及消费水平有待提高;另一方面,国家要加强宏观调控,适当引导,将绿色融入到消费的每一处,做到绿色消费教育与新时代发展的有机结合。
研究综述也表明,我国目前对于绿色消费观念的认识和普及仍有较大发展空间,对于绿色消费的认识不够深化,绿色消费领域的研究没有形成完整的框架和成熟的体系,应做到从深层次将绿色消费观念印入人心,从情感、政策、消费市场等各个角度引导带动绿色消费行为在我国的发展。
4结语通过文献数据的选取、导出,运用社会网络分析方法和共词分析方法对国内研究绿色消费行为的现状和趋势做了阶段性的总结和分析。
目前该领域的研究热点主要集中在大学生绿色消费的研究机制创新上,在人们的绿色消费行为背后,研究人员对于计划行为理论在其中发挥的作用也做了相应的探讨。
国内绿色消费行为多是在政府的宏观调控指导下的附属消费应激反应,真正从观念上、文化上的绿色消费关注,依旧存在较大空缺。
其中,文化受教育程度和职业背景以及收入水平是影响绿色消费行为发生频率的3大因素。
国内绿色消费行为应该立足于本国的具体国情和消费群体的成长背景进行综合分析,建设完善的绿色消费和生态经济的体制是新时代强国梦必不可少的重要环节,对于该重要体制的强化建设和有利导向也是当前所迫切需要的。
将绿色消费观念深入到社会阶层的每一环节,不能仅仅停留在对新一代人群的文化教授中,而是将这一种观念作为一种潜移默化、深远持久的力量真正融入民族文化和精神中去。
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