金融软件性能测试的理论分析

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金融风险管理模型的性能测试与验证技巧

金融风险管理模型的性能测试与验证技巧

金融风险管理模型的性能测试与验证技巧随着金融市场的不断发展和变化,金融机构对风险管理的需求越来越高。

为了有效管理金融风险,许多金融机构采用了风险管理模型。

然而,在实际应用中,如何测试和验证这些模型的性能成为了一个亟待解决的问题。

本文将介绍金融风险管理模型的性能测试与验证技巧。

首先,对于风险管理模型的性能测试,核心目标是确定模型的准确性和可靠性。

为了实现这一目标,以下几个方面需要考虑:1. 数据质量:模型的准确性和可靠性建立在高质量的数据基础上。

在进行性能测试之前,首先要确保所使用的数据是完整、准确且具有代表性的。

同时,还应对数据进行清洗和校验,以去除异常值和错误数据。

2. 评估指标:性能测试需要选择合适的评估指标来衡量模型的准确性和可靠性。

常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。

根据具体的风险管理需求,选择适合模型特点的评估指标,并与实际情况相匹配。

3. 模型验证:为了验证模型的有效性,可以使用历史数据或者现实数据进行验证。

通过与实际情况的对比,可以评估模型在风险管理中的表现,并对模型进行修正和改进。

其次,对于风险管理模型的性能验证技巧,可以从以下几个方面入手:1. 敏感性分析:敏感性分析是通过对模型输入参数的微小改变,来观察模型输出结果的变化情况。

通过敏感性分析可以了解模型的鲁棒性和可靠性,帮助评估模型对不确定因素的响应能力。

2. 假设检验:在模型构建过程中,通常会做一些假设。

假设检验的目的是验证这些假设是否成立,并评估其对模型结果的影响。

通过假设检验可以了解模型的合理性和稳定性。

3. 历史验证:历史验证是将模型应用于过去的数据,对比模型输出结果与实际结果的差异。

通过历史验证可以评估模型的预测能力和有效性,并判断模型在未来的可行性。

最后,需要注意的是,在进行金融风险管理模型的性能测试和验证过程中,应当牢记以下几点:1. 模型的局限性:每个模型都有其局限性,无法完全覆盖所有风险情况。

金融业软件测试策略分析

金融业软件测试策略分析
相 对 于 执 行 正 确 的 操 作 来 说 , 可 能 的 不 正 确 操 作 的 范 围
完成此笔交易 。 纵 观 整 个 系统 架 构 , 我 们 可 以 看 到 , W e 界 面 、应 用 程 b

2 靠 性 测试 可
在 验 证 了软 件 可 用 性 的 基 础 上 ,需 要 考 虑 的 是 软 件 的 可
个 S 语 句 ,将 S L 句 提 交 给 J QL Q 语 DBC;后 台 数 据 库 服 务 器
靠 性 。 可 靠 性 包 括 成 熟 性 、 容 错 性 、 易 恢 复 性 等 三 方 面 。 我 执 行 S L 句 并 将 结 果 返 回给 中 间 层 S rlt 中 间 层 S r lt Q 语 ev e; eve
能 发 现 并 改正 被 测 试 软 件 中的 错 误 , 高 软 件 的 可 靠 性 。 它 是 力 。对 于 测 试 工 作 来 说 ,软 件 的 可 用 性 测 试 包 括 功 能 测 试 和 提 软 件 生 命 周 期 中 一 项 非 常 重 要 和 复 杂 的工 作 , 保 证 软 件 的 质 性 能 测 试 两 方 面 。功 能 测 试 在 这 里 主 要 是 验 证 全 部 功 能 的 正 对
风 险 的 重 要 手 段 ,受 到 了 各 级 金 融 I 管 理 者 的 广 泛 注 意 和 高 T
度重 视 。
1 用 性测 试 可
在 软 件 测 试 工 作 中 , 首 先 要 解 决 的 就 是 软 件 的 可 用 性
我 们 知道 ,软 件 测 试 是 程 序 的 一 种 执 行 过 程 , 目的 是 尽 可 问 题 。 简 单 地 说 ,可 用 性 就 是 软 件 能 正 确 执 行 业 务 需 求 的 能

金融行业开源软件测评方法示例

金融行业开源软件测评方法示例

金融行业开源软件测评方法示例如题所示,本文将为您介绍金融行业开源软件的测评方法示例。

在金融行业,开源软件利用率高,因为它们可以节约成本、提高效率,同时还能够促进创新。

然而,选择合适的开源软件并进行有效的测评是非常重要的。

下面,我将为您详细介绍在金融行业开源软件测评方法的示例。

一、市场调研在选择开源软件之前,透彻地了解市场上有哪些开源软件以及它们的使用情况是至关重要的。

市场调研可以帮助我们了解到不同软件的特点、优势和劣势,从而为我们的选择提供参考。

首先可以查看一些权威的金融行业媒体或者专业网站上的软件评测报告,对比各类开源软件的使用场景和用户反馈。

二、功能对比在进行软件测评时,对比各种软件的功能是必不可少的一步。

仔细分析每款软件的功能特点、适用范围、实际效果等方面的细节。

我们可以从交易、风险控制、结算等多个方面进行对比,以确定软件是否能够满足我们的实际需求。

三、性能评估除了功能外,金融行业开源软件的性能也是关键因素之一。

我们可以通过模拟大规模交易、压力测试等方式来评估软件的性能。

这可以帮助我们了解在实际使用中软件的稳定性、响应速度、并发处理能力等重要指标。

四、安全性检测在金融行业,安全性是最为重要的考量因素之一。

在选择开源软件时,必须对其安全性进行严格检测。

我们可以参考其加密机制、漏洞修复速度等方面的信息,也可以借助第三方安全认证机构的评估报告来进行综合评估。

五、社区支持开源软件的社区支持也是很重要的一环。

一个活跃的社区可以提供及时的技术支持,丰富的教程和案例等。

我们可以通过参与社区讨论、查看开源社区的活跃度、以及开源软件的更新周期等方面来评估其社区支持情况。

在本文的总结部分,我认为金融行业开源软件的测评方法非常重要,需要综合考虑功能、性能、安全性和社区支持等多方面的因素,才能选择到适合自己的软件。

通过对这些方法的全面测评,我们可以更好地选择到高质量的金融行业开源软件,从而提高工作效率,降低成本,推动金融行业的创新发展。

金融领域软件测试要点

金融领域软件测试要点

金融领域软件测试要点在金融领域中,软件测试是保证系统稳定性和安全性的重要环节。

由于金融软件的复杂性和对数据的高度敏感性,软件测试在金融行业中显得尤为关键。

本文将介绍金融领域软件测试的要点,包括测试策略、测试环境、测试用例设计等方面。

一、测试策略在金融领域开展软件测试前,必须确立全面的测试策略。

首先,测试团队应该了解金融业务流程和软件系统的功能要求。

其次,根据风险评估,确定测试的优先级和测试覆盖范围。

最后,结合测试目标和时间限制,制定详细的测试计划和测试进度安排。

二、测试环境金融软件的测试环境应该与实际生产环境尽可能接近,以保证测试的有效性和真实性。

测试环境应包括各类硬件设备、操作系统、数据库以及网络架构等,以便准确模拟用户实际使用场景。

此外,测试环境还需要考虑数据的准备和生成,以满足测试需求。

三、测试用例设计金融软件测试用例的设计应该充分覆盖各类业务场景和异常情况,以确保系统在各种情况下的稳定性和正确性。

测试用例的设计应该基于金融软件的功能点和业务流程,并考虑到不同的用户角色和权限。

同时,还需要针对性地设计一些边界测试用例和压力测试用例,以模拟系统承载能力和处理能力。

四、安全性测试在金融领域软件测试中,安全性是一项非常重要的测试要点。

金融系统需保护用户的隐私信息和资产安全,因此需要进行各种安全性测试,如身份认证、访问控制、数据加密等。

测试团队需要模拟黑客攻击、密码破解等情况,评估系统的安全性和抗攻击能力。

五、性能测试由于金融系统可能面对大量的并发请求和复杂的业务流程,性能测试也是金融领域软件测试的重要组成部分。

性能测试主要包括负载测试、压力测试、稳定性测试等,以验证系统的性能指标和性能稳定性。

性能测试还需要考虑系统的容量规划和资源分配,以支持高并发和大数据交易。

六、回归测试在金融软件升级或功能改进时,回归测试非常重要。

回归测试是指在修改或新增功能后,重新运行之前通过的测试用例,以确保系统的整体稳定性和兼容性。

性能测试总结

性能测试总结

性能测试总结引言在软件开发的过程中,性能往往是一个至关重要的指标。

一款优秀的软件应当能够在大量用户同时访问的情况下,仍然能够保持良好的响应速度和稳定性。

为了确保软件在真实环境下能够满足用户的需求,性能测试成为了不可或缺的一环。

本文将对性能测试的目的、常用方法和一些实际案例进行总结和分析。

性能测试的目的性能测试旨在评估软件在正常和峰值负载下的性能,以便检测潜在的瓶颈以及为后续优化提供数据支持。

通过性能测试,我们可以了解到系统的吞吐量、响应时间、并发用户数等关键性能指标,进而得出系统是否能够满足用户的需求以及在何种情况下可能会出现性能问题的结论。

性能测试的方法1. 负载测试负载测试旨在通过模拟多种用户并发访问系统的情况,来评估系统在不同负载下的性能表现。

负载测试时,可以通过逐渐增加并发用户数、延长持续时间等方式,逐步加大系统的压力,确保系统稳定和可靠性的评估。

举例来说,一个电子商务网站可以通过负载测试来验证在大量用户同时购物、结算的情况下,系统的响应时间是否合理,以及是否能够支持某一时间段内的高并发访问。

2. 压力测试压力测试着重于评估系统在超负荷的情况下的表现。

通过逐渐增加负载压力,压力测试可以帮助我们确定系统可能在何种情况下出现性能瓶颈或崩溃。

举例来说,一个即时通讯应用可以通过压力测试来验证在大量用户同时发送消息和连接服务器的情况下,系统是否能够保持流畅和稳定。

3. 容量测试容量测试旨在确定系统能够处理的最大负载量。

通过逐步增加负载和观察系统的表现,容量测试帮助我们找到系统能够处理多少用户或多少事务的极限。

举例来说,一个在线视频平台可以通过容量测试来评估在同时有大量用户播放高清视频的情况下,系统是否能够保持稳定、视频加载速度是否可接受。

性能测试实例1. 社交媒体平台一个社交媒体平台进行性能测试,目的是验证在大量用户同时发布信息、点赞和评论的情况下,平台是否能够保持良好的用户体验。

通过负载测试,可以确定在哪一时刻平台的性能可能会受到挑战,进而制定相应的优化策略。

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告金融统计系统与前置系统性能测试情况报告一、测试目的本次测试旨在检验金融统计系统与前置系统的性能及稳定性,确保其能够满足业务需求和用户的期望。

二、测试环境硬件环境:测试服务器为IBM System x3650 M5,CPU为2.4GHz,内存为64G,硬盘为6TB。

软件环境:操作系统为Windows Server 2016,数据库为Oracle 12c。

三、测试对象本次测试对象为金融统计系统与前置系统的主要业务功能,包含用户登录、后台数据查询、数据导入导出等。

四、测试内容1. 压力测试:通过模拟多用户同时访问系统,检验系统在高并发情况下的性能表现;2. 并发测试:测试系统在有多个用户同时进行操作时,能否保持正常运行;3. 稳定性测试:测试系统在长时间运行、大数据量处理等情况下的稳定性;4. 安全性测试:测试系统在防护黑客攻击和保护用户信息安全方面的表现。

五、测试过程1. 压力测试测试使用JMeter进行,并设置了1000个并发用户进行模拟压力访问。

测试发现,在1000个并发用户的情况下,系统响应时间维持在1秒左右,访问成功率为100%,表现良好。

2. 并发测试测试使用12个不同账户进行操作。

在不同选项下进行查询、导入和导出操作,均能保持正常运行。

3. 稳定性测试测试持续时间为48小时,在此期间内,没有出现系统崩溃、数据错误等问题,表现稳定。

4. 安全性测试测试分为两个部分:黑盒测试和白盒测试。

黑盒测试:通过模拟攻击和破解系统,测试发现系统在面对黑客攻击时,具有较强的稳定性和安全性。

白盒测试:对系统的代码进行安全审计,测试发现系统有一些安全漏洞,但是这些漏洞已经被修复。

六、测试结论测试结果表明,金融统计系统与前置系统能够满足业务需求和用户的期望,表现稳定,响应时间快,访问成功率高,具有一定的安全性。

七、建议尽管系统表现良好,但是仍需做到如下方面:1. 不断优化算法,提高系统性能;2. 加强安全力度,防止黑客攻击;3. 定期备份;八、总结本次测试证明了金融统计系统和前置系统的性能能够满足业务需求,同时也证明了测试的重要性,需要在不断迭代和维护中定期进行性能测试,以不断提高系统的稳定性和安全性。

金融类项目测试概述

金融类项目测试概述

金融类项目测试概述一、引言金融类项目是指涉及金融领域的软件或系统开发项目。

在金融行业,准确性和可靠性是至关重要的,因此对金融类项目进行全面的测试是非常必要的。

本文将从不同的角度探讨金融类项目测试的重要性、测试的目标和方法,以及测试过程中的挑战和解决方案。

二、金融类项目测试的重要性金融类项目的测试至关重要,原因如下:1.保证金融交易的准确性:金融类项目通常涉及大量的交易数据和金融计算,只有通过全面的测试,才能确保交易的准确性和正确性。

2.防止金融风险:金融领域存在各种风险,如信用风险、市场风险等。

通过测试,可以及时发现和解决潜在的风险问题,降低金融风险。

3.提高系统的可靠性:金融类项目通常涉及大量的用户和复杂的业务流程,通过测试可以提高系统的可靠性和稳定性,确保系统能够长时间稳定运行。

三、金融类项目测试的目标和方法1.功能测试:确保系统的功能符合需求,包括交易处理、账户管理、报表生成等功能的测试。

2.性能测试:测试系统在高负载下的性能表现,包括响应时间、吞吐量等指标的测试。

3.安全性测试:测试系统的安全性,包括用户身份认证、数据加密等方面的测试。

4.兼容性测试:测试系统在不同平台、不同浏览器下的兼容性。

5.可靠性测试:测试系统的可靠性和稳定性,包括容错性、可恢复性等方面的测试。

四、金融类项目测试的挑战和解决方案1.复杂性:金融类项目通常涉及复杂的业务流程和大量的数据处理,测试人员需要深入理解业务需求,设计合理的测试用例。

解决方案:通过与业务人员的密切合作,加深对业务流程的理解,并制定全面的测试计划和策略。

2.数据量大:金融类项目通常需要处理大量的数据,测试人员需要设计合适的测试数据,覆盖各种边界情况和异常情况。

解决方案:使用自动化测试工具生成大量的测试数据,并设计合适的数据验证和一致性检查。

3.安全性要求高:金融类项目对安全性要求很高,测试人员需要进行安全性测试,确保系统能够抵御各种攻击。

解决方案:使用专业的安全性测试工具,模拟各种攻击场景,并进行漏洞扫描和安全性评估。

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告

金融统计系统与前置系统性能测试情况报告一、前言金融统计系统与前置系统的性能测试是保障系统稳定运行的重要环节,也是金融系统建设的必要步骤之一。

通过性能测试,我们可以评估系统的稳定性、并发能力、负载能力、可靠性等关键指标,及时发现并解决系统中的瓶颈、问题和缺陷,为后续的系统上线提供有力支撑。

本文主要介绍金融统计系统与前置系统性能测试情况及结论。

二、测试流程本次测试主要分为以下几个流程:1.性能测试环境部署性能测试环境是测试工作的前提,只有建立合适的测试环境,才能获取准确、可靠的测试结果。

我们根据测试需求,搭建了符合测试要求和硬件要求的测试环境。

测试环境的主要配置如下:• 操作系统:Windows Server 2019• 数据库:Oracle 19c• 应用服务器:Tomcat 92.性能测试方案设计在测试环境搭建完毕后,测试方案的设计是必不可少的。

我们通过分析系统的业务流程、交易量、用户数等因素,设计出了严谨、具有可操作性和可重复性的性能测试方案。

性能测试方案主要包括测试目标、测试用例、测试数据、测试场景、测试工具选型、测试结果评估等方面。

3.性能测试执行在测试环境搭建和测试方案设计完成后,我们着手进行性能测试的执行工作。

测试执行主要包括自动化测试脚本的编写、测试数据的准备和测试工具的使用等。

测试执行阶段的工作主要是模拟用户负载,在不同的场景下执行性能测试用例,收集测试数据并生成测试报告。

4.性能测试报告发布测试报告是性能测试结果的重要呈现形式。

我们通过收集测试数据,生成测试报告,对系统的性能稳定性、并发能力、压力能力进行评估和总结,并提出系统存在的瓶颈和问题,提供技术支持和改进意见,为后续系统优化提供有效参考。

三、测试结论通过以上测试流程和工作,本次性能测试评估出了以下结论:1.系统的并发能力较强。

在1000并发访问量的场景下,系统响应时间平均为3秒,完全能够满足需求。

2.系统的负载能力有待提高。

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进入21世纪后,我国各家商业银行相继完成了数据的大集中工程,部分商业银行不仅完成了数据的物理集中同时也实现了数据的逻辑集中,从而使商业银行的IT风险管理、生产管理、数据管理、运维管理、研发管理、测试管理等诸多方面的IT管控能力得到进一步的提升,数据集中工程实现之后,各家商业银行的IT体系布局也逐步形成研发、测试、生产三足鼎立格局。

在测试领域,由于数据集中之后面临着数据量的增长、交易量的增长和程序变更频率加快等实际情况,因而各家商业银行已经和正在面临着应用软件投产后的容量和性能的缺陷和瓶颈的困扰。

基于近年来性能测试的实践,笔者将从理论、流程、方法、工具和技能5个维度探讨银行应用软件的性能测试的实质和规律,旨在引起有关领导、专家和专业人员对该领域的方法论的足够重视,并对其共同进行一些研究。

一、软件性能及性能测试目前,业界对软件性能的定义主要有两种观点。

第一种的观点是,软件性能是软件产品重要的质量指标之一,它描述软件系统或者组件对其及时性要求的符合程度,通常用及时性、吞吐量及可伸缩金融软件性能测试的中国工商银行股份有限公司数据中心(北京) 林勇 霍嘉 侯志荣理论分析性来衡量。

软件性能是软件产品的非功能特性之一,目前各家商业银行的软件开发部门提供的《软件需求说明书》(或者其他单独的文档)用专门的章节对软件性能需求加以明确,主要分为系统性能、安全性和可靠性等具体方面。

第二种观点是,软件性能是软件产品重要的质量指标之一,它描述软件系统或者组件提供及时服务的能力,性能包括速度、吞吐量和持续高速性三方面的要求。

具体而言,速度往往通过平均响应时间来度量,吞吐量通过单位时间处理的交易数来度量,而持续高速性是指保持高速处理速度的能力。

以上两种定义没有本质的区别,定义中描述的软件也完全适用于商业银行的应用软件。

对于金融软件来讲,站在不同的角度,对于软件性能的要求往往不同。

作为业务人员,软件性能往往意味着业务请求响应时间,这个响应时间不仅仅是软件的响应时间,还包括网络的响应时间(比如某应用软件系统在版本测试过程中,由于分行网络带宽限制,业务人员大都反应系统速度太慢,实际上系统性能问题并不明显),甚至还要包括业务人员的操作时间。

作为系统管理员(或者应用维护人员),通常通过计算机系统的性能指标,比如CPU利用率、内存使用率、用户并发请求数等技术指标来衡量。

作为软件开发人员,则可能把架构设计复杂度、内存使用方式、资源竞争等指标作为软件性能的重要指标。

软件性能评价的不同“用户视角”,是软件性能测试工程师不能忽略的因素。

软件性能测试既可以作为软件测试过程中的一项内容,也可以作为软件专项测试单独实施。

软件性能测试是软件非功能测试工作中的重要内容,既遵循软件测试的一般规律,也有其特殊性,往往以基础的功能测试完成为前提。

对一个系统而言,软件性能测试包括执行效率、资源占用、稳定性、安全性、兼容性、可扩展性、可靠性等。

软件性能测试用来保障产品发布后系统的性能和容量满足用户的需求,性能测试在软件质量保障中起着重要作用。

软件性能测试还可以分为负载测试、压力测试、配置测试、破坏性测试、可靠性、容量测试等多项具体的内容,其主要区别是测试目标和测试手段有所差异。

压力测试是软件性能测试的主要形式和基础。

在不同的应用领域开展性能测试工作,工作的目标与工作过程会有所不同,一般包括三个方面的应用领域。

一是软件版本(包括了多个项目集中打包的综合版本或者应用版本投产的生产补丁)的性能测试,其目标主要是发现应用软件在性能和效率上的缺陷,或者证明应用软件无性能和效率上的缺陷,从而测算应用软件版本投产后生产系统的性能和容量变化情况,同时也为生产系统的性能、容量的评估和规划提供以测试数据为事实的依据证明,如主机(Mainframe)联机综合压力测试、主机批量压力测试、集中式平台应用的联机压力测试。

二是应用软件的性能和效率问题诊断,例如可靠性、破坏性测试。

三是系统性能优化调整,其目的在于证明系统性能在当前环境下的性能优越性,如应用软件版本的安装、投产演练,压力测试中某些参数的调整对性能的提升等。

面向问题诊断的性能测试工作,其目标主要在于通过压力测试,发现性能问题的瓶颈所在,往往与研究问题解决方案相结合,其工作特点具有试探性,不带确定目标,测试场景应该在实施过程中不断变化。

面向性能优化调整的压力测试工作,主要目标在于通过性能测试确认优化方案具有实际的改进意义。

其工作方式主要是比较,在优化前后的性能测试工作中,基于同样的环境,使用同样的测试场景,比较前后的性能指标,至少需要实施两轮或者两轮以上场景的性能测试及比较。

无论何种性能测试,其基本的实施过程大致相同,只是在某些具体环境上有所侧重、有所调整。

本文阐述的软件测试原理和方法主要针对基本的实施过程,在不同应用领域开展实际工作时,可作适当精简或者补充。

需要指出的是,性能测试实际上也包括了疲劳及可靠性等因素,例如,性能(压力)测试在一定的负载状态下持续一定的时间,就是一个典型的考量应用软件的疲劳强度的方法。

由上所述,我们可以将性能测试的目的描述为以下几点。

①对待测试项目通过一系列的测试活动证明其不存在性能缺陷,投产后该项目在性能上是易用、可靠和优异的;②找到其性能上的瓶颈所在;③在当前的应用软件性能表现情况下,根据银行业务发展的趋势为生产环境的设备和容量管理及设备扩容提供依据。

例如,某银行的××应用系统生产环境下已经达到12台(套),性能测试的目标将紧密围绕以下内容:在开发团队交付软件版本的基础上,性能测试证明了开发团队交付的应用软件无典型的性能缺陷;或者找到了开发团队交付版本的性能缺陷。

此外,在测试环境下根据生产场景下的主要交易特征发现单套××系统在CPU和内存负荷在50%的情况下,以及单套××系统的处理能力在1200个并发交易请求情况下,其交易时间和交易成功率仍然是在合理的范围内;或者单套××系统在500个并发交易请求的情况下,交易时间和成功率仍然在合理的范围内,生产单位则可以根据该性能和容量基线进行合理的设备扩容。

二、性能测试的基本术语及度量指标软件性能可以用好、中和差来定性描述,但没有明确的标准。

面对不同的用户,定性描述得出的结果往往并不一致。

随着对软件性能的要求越来越高,软件性能评价通常必须进行量化计量,基于专业的度量指标进行分析,然后得出结论。

因此,从这个角度出发,性能测试的过程,也是一个性能数据采集与数据分析的过程。

软件性能的度量指标包括以下具体内容。

(1)响应时间(Response Time)。

是指用户发出请求到得到最终结果的时间。

以开放平台典型的B/S应用为例,系统响应时间包括系统处理时间(Web服务器处理时间+应用服务器处理时间+数据库服务器处理时间)以及网络传输时间(Web服务器与应用服务器之间及应用服务器与数据库服务器之间)。

(2)平均响应时间(Average Response Time)。

压力测试往往需要模拟多个用户,每个用户执行多次业务操作。

由于性能表现具有一定的随机性,系统性能也表现出统计学特征,每个用户每次的响应时间往往并不相同,计算全部用户全部请求的平均响应时间是评价系统性能的通用方法。

(3)并发用户(Concurrent Users)。

并发用户是衡量系统并发处理能力的一个重要指标,是指同时对系统发出请求、施加压力的用户数量。

一般并发用户往往是针对交易或事务而言的,通常并发用户用TPS (Transactions Per Second)指标来度量即每秒处理事务的数量。

对主机系统或者从CICS的角度来看,系统管理人员一般称之为交易率。

(4)吞吐量(Throughout)。

吞吐量是指“单位时间内系统处理的事务请求数量”,直接体现系统的性能承载能力。

需要注意的是,事务请求数量可以在测试场景中自行定义;在本文或者后续文章中采用计算机应用软件在高峰期TPS下的持续30分钟或者60分钟的处理能力来度量。

(5)性能计数器(Performance Counter)。

性能计数器是从系统管理员的视角出发的一种性能度量指标,比如CPU使用率、内存PI/PO数据和I/O速率等。

栏目编辑:李勇 liyong@响应时间成功率并发用户图1 性能测试指标三要素(6)效率计数器(Performance Effective)。

效率计数器是从系统管理员的视角出发的另一种性能度量指标,例如数据移行的时间是否满足生产需要等。

(7)成功率(Success Rate)。

指在一定并发用户的情况下计算机应用软件处理交易请求的成功处理的交易占比的度量指标。

(8)性能测试指标三要素。

在吞吐量相同的情况下识别分析并发用户、响应时间、成功率。

因此,并发用户、响应时间、成功率是度量一个应用软件项目性能指标的三重约束指标(如图1所示)。

并发用户的提高可能影响响应时间和成功率,响应时间的变快可能影响并发用户和成功率,成功率的下降可能影响并发用户和响应时间。

例如,响应时间提高了,需要考虑交易路径是否完整;并发用户提高是不是在合理的响应时间内完成并达到预期的成功率;成功率的下降是否意味着该并发用户和响应时间在当前的情况下出现计算机应用软件的性能瓶颈或者拐点。

结合业界对软件性能的指标,通常金融软件系统的联机性能指标也包括交易并发数、响应时间、平均响应时间、I/O速率等基本的度量指标,但是对于不同类型的性能测试其指标应结合项目特征而有所调整。

上述性能度量指标在压力测试的数据采集与分析中必不可少,但是如何运用这些指标来分析系统的性能,尤其是识别“性能瓶颈”是一个比较专业的课题。

比如在在一次××系统的压力测试过程中,发现无论如何增加并发用户数量,“用户登录”的平均响应时间是25秒左右,如果把提高响应时间作为性能的目标而去修改应用程序,实际上并不能达到目标。

此时检查应用服务器的性能计数器,却发现CPU有较大空闲。

由此可见实际上是并发用户并没有给应用服务器产生压力,在CPU 空闲率性能计数器的指引下,很快发现了网卡的问题,问题迎刃而解。

针对性能分析方法,业界也有专门的研究。

性能测试往往会谈及“脚本”的概念,业界对脚本的描述和理解非常广泛,本文的脚本是指模拟应用软件利用LoadRunner进行压测的交易软件,脚本的组成包括软件实体和数据实体。

三、性能测试的分类综上所述,我们结合应用软件及应用软件运行的实体,性能测试在金融IT环境下可以定义为,在模拟生产的测试环境下,整合应用软件版本的硬件、外设、软件、数据、容量等要素,以模拟软件运行投产的过程所进行的一组验证活动。

对应用软件版本或方案的安装、迁移、运行、性能、容量、可操作性所做的一系列核实和测试后动。

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