软件系统性能的常见指标
软件测试中的性能指标与评估方法
软件测试中的性能指标与评估方法软件测试是确保软件产品质量的重要环节，而其中之一的性能测试更是至关重要。
性能指标与评估方法的选择和运用，可以帮助开发人员和测试人员更好地评估软件系统的性能表现，提升系统的可靠性和稳定性。
本文将介绍软件测试中常用的性能指标和评估方法。
一、性能指标1. 响应时间：即软件系统对请求的响应速度。
客户端发送请求到服务器响应完成的时间，是评估系统性能的关键指标之一。
2. 吞吐量：系统在单位时间内能够处理的请求数量。
通过统计单位时间内的请求完成数量，来评估系统的处理能力。
3. 并发用户数：指同时访问系统的用户数量。
并发用户数的增加会对系统性能产生一定的压力，通过对并发用户数的测试和评估，可以确定系统的容量上限。
4. 容量：指系统支持的最大用户数量或最大数据处理量。
容量测试可以帮助开发人员了解系统在扩展性和可用性方面的表现。
5. 稳定性：系统在高负载和复杂场景下的表现。
通过稳定性测试，可以评估系统在长时间运行或异常情况下的性能表现。
二、性能评估方法1. 负载测试：通过模拟用户请求，对系统进行压力测试。
可以确定系统在承载高负载情况下的性能表现，并评估系统的容量和吞吐量。
2. 性能剖析：通过工具对系统进行监控和分析，找出性能瓶颈和优化点。
如使用性能监控工具分析数据库查询性能，提升系统的响应速度。
3. 并发测试：模拟多个用户同时访问系统，评估系统在并发用户数增加时的性能表现。
通过并发测试，可以确定系统在高并发场景下是否稳定。
4. 容量规划：通过对系统的容量需求和性能指标进行预测和规划，确保系统在用户量增加时仍然能够保持良好的性能。
5. 压力测试：通过增加负载和并发用户数，对系统进行高压力测试。
可以评估系统在极限情况下的性能表现，发现系统的弱点并做好优化工作。
总结软件测试中的性能指标与评估方法，对于确保软件系统的可靠性和稳定性至关重要。
合理选择和运用性能指标和评估方法，能够帮助开发人员和测试人员更好地评估系统的性能表现，并在测试过程中及时发现和解决性能问题。
软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能得常见指标有:1、响应时间(Respoｎse time)响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:(1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。
(２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、ﻫ(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。
ﻫ那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。
2ﻫ.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。
吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。
举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、ﻫ３。
软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能的常见指标有：1．响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。
细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。
2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。
吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。
举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3．资源使用率（Resource utilization）常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
软件应达到的技术指标和参数
软件应达到的技术指标和参数软件应达到的技术指标和参数通常取决于软件的具体用途、需求和设计目标。
以下是一些可能的软件技术指标和参数，这些参数可能会根据不同类型的软件和项目而有所变化：1.性能：-响应时间：系统对用户请求的响应时间，例如，网页加载时间或功能执行时间。
-吞吐量：系统单位时间内能够处理的事务或请求的数量。
-并发用户数：同一时间能够支持的同时在线用户数量。
2.可靠性：-可用性：系统可用的时间百分比，通常以百分比表示，例如99.99%。
-容错性：软件在面对错误或异常时的处理能力，以及系统恢复正常运行的速度。
3.安全性：-身份验证和授权：用户身份验证和访问控制的安全性。
-数据加密：敏感信息在传输和存储过程中的加密方式。
-防护措施：防范常见攻击（如SQL注入、跨站脚本等）的措施。
4.可维护性：-可扩展性：软件系统对于新增功能或模块的容易扩展性。
-可读性：代码易读性，方便后续维护和修改。
-文档：提供详尽和清晰的文档，包括代码注释、用户手册等。
5.兼容性：-跨平台性：软件在不同操作系统和硬件平台上的兼容性。
-浏览器兼容性：Web应用在不同浏览器上的兼容性。
6.性价比：-资源利用率：软件运行所需的硬件资源（CPU、内存等）的有效利用率。
-成本效益：软件开发、部署和维护的成本相对于其提供的功能和价值的效益。
7.用户体验：-界面友好性：软件界面的易用性和友好性。
-交互设计：用户与系统进行交互的设计和体验。
8.可测试性：-单元测试：能否方便地进行单元测试以验证每个模块的正确性。
-集成测试：系统不同部分之间的集成测试能否有效进行。
这些技术指标和参数是根据软件开发和运维的一般要求而提出的，具体项目可能会有特定的需求，需要根据项目特点进行调整。
软件系统稳定性的常见指标
软件系统稳定性的常见指标软件系统的稳定性是指系统在面对负载、压力、异常情况等各种情况下能否保持正常运行的能力。
为了评估软件系统的稳定性，人们通常使用一些指标来衡量。
本文将介绍一些常见的软件系统稳定性指标。
1. 可用性：可用性是指系统在给定时间内能够正常提供服务的能力。
常用的衡量可用性的指标是系统的正常运行时间与总运行时间之比，通常以百分比表示。
例如，一个系统在一天内正常运行了22个小时，则它的可用性指标为91.67%。
2. 故障率：故障率是指系统在一定时间内出现故障的频率。
故障率可通过统计系统的故障次数与运行时间之比来计算。
通常以每小时故障次数表示。
较低的故障率表示系统的稳定性更高。
3. 平均恢复时间（MTTR）：MTTR是指系统从出现故障到恢复正常运行的平均时间。
较短的MTTR表示系统能够快速恢复，表明系统稳定性较高。
4. 性能表现：系统的性能表现也是评估稳定性的重要指标之一。
性能指标可以包括响应时间、吞吐量和并发能力等。
较低的响应时间、较高的吞吐量和较好的并发能力都是稳定系统的表现。
5. 异常处理能力：稳定的系统应具有良好的异常处理能力。
异常处理能力包括系统对错误输入的容错能力和对异常情况的处理能力。
系统能够正确地处理异常情况，不会导致系统崩溃或数据损坏。
这些指标可以通过监控系统的运行情况和收集相关数据来评估。
根据具体的软件系统和应用场景，可以选择适合的指标来评估系统的稳定性。
同时，持续进行性能测试和异常情况的模拟是提高软件系统稳定性的有效方法。
总之，通过合理选择和评估常见指标，可以更好地了解和提高软件系统的稳定性，确保系统能够在各种情况下持续稳定运行。
性能指标和软件兼容性等
性能指标和软件兼容性等性能指标和软件兼容性是评估和衡量软件产品或系统的重要因素。
在软件开发过程中，需要对性能和兼容性进行测试和优化，以确保软件的高效运行和良好的用户体验。
本文将探讨性能指标和软件兼容性的概念、重要性以及测试和优化的方法。
首先，性能指标是用来衡量软件或系统在运行过程中的效率和质量的指标。
常见的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发性能、可扩展性和稳定性。
响应时间是指从用户发出请求到系统给出反应的时间，直接影响用户体验和系统的效能。
吞吐量表示系统在单位时间内能够处理的请求数量，也是衡量系统并发性能的重要指标。
并发性能是指系统能够同时处理的请求数量，它决定了系统在高负载情况下的稳定性和性能。
可扩展性是指系统在负载增加时能够有效地扩展性能，而不会出现性能下降的情况。
稳定性是指系统在长时间运行时的可靠性和稳定性。
性能指标的重要性主要体现在两个方面。
首先，性能指标直接关系到用户体验。
如果软件的响应时间长、吞吐量低，用户可能会感到不满并放弃使用。
反之，如果软件的响应时间快、吞吐量高，用户体验会得到很大提高，从而提升软件的竞争力和用户满意度。
其次，性能指标也关系到系统的稳定性和可靠性。
如果系统在高负载情况下性能下降或崩溃，会给用户带来不便和损失，并可能导致业务中断和数据丢失。
软件兼容性是指软件或系统在不同硬件、操作系统和环境下的正常运行和功能表现。
软件兼容性是一个广泛的概念，包括硬件兼容性、操作系统兼容性、浏览器兼容性、数据库兼容性、网络兼容性等。
硬件兼容性指软件在不同硬件设备上的运行和表现，如不同型号的计算机、移动设备等。
操作系统兼容性指软件在不同操作系统上的运行和表现，如Windows、Mac、Linux等。
浏览器兼容性指软件在不同浏览器上的运行和表现，如Chrome、Firefox、IE等。
数据库兼容性指软件与不同数据库系统的兼容性和集成性。
网络兼容性指软件在不同网络环境中的运行和表现，如局域网、广域网等。
软件性能优化的关键指标与评估方法(十)
软件性能优化的关键指标与评估方法引言随着信息技术的快速发展，软件应用已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，由于各种原因，软件性能问题成为限制用户体验和满足需求的重要因素之一。
因此，对软件性能进行优化成为了一个重要的课题。
本文将讨论软件性能优化的关键指标和评估方法。
一、响应时间（Response Time）响应时间是衡量一个软件系统性能的重要指标。
它指的是从用户发送请求到系统给予响应所经过的时间。
较短的响应时间表示软件系统快速响应用户请求，提高用户体验。
评估响应时间可以通过性能测试工具，如JMeter、LoadRunner等进行模拟测试，通过收集响应时间的数据统计分析，以得出系统在负载下的性能状况。
二、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求量或事务量。
高吞吐量意味着系统具备处理大量请求的能力。
对于高并发系统来说，吞吐量是重要的性能指标之一。
评估吞吐量可以通过压力测试来进行，通过模拟并发用户量逐渐增大，观察系统在不同负载下处理请求的速度和稳定性。
三、资源利用率（Resource Utilization）资源利用率指的是系统在运行过程中所使用的硬件和软件资源。
合理利用系统资源可以提高系统的效率和性能，降低资金和资源的浪费。
评估资源利用率可以通过监控系统运行时的CPU利用率、内存消耗、磁盘IO和网络带宽等指标。
通过分析这些数据，我们可以找出系统在运行过程中的瓶颈和资源消耗过多的地方，从而采取相应措施进行优化。
四、报错率（Error Rate）报错率是指系统处理请求时出现错误的比例。
报错率高可能代表系统在处理请求时出现了异常情况，例如内存泄露、数据库连接失败等。
评估报错率可以通过进行稳定性测试，通过模拟各种极端情况，观察系统处理异常情况时的表现。
同时，通过监控系统日志，收集错误信息，以便及时发现和排查系统中的问题，提高系统的稳定性。
五、时延（Latency）时延指的是数据从源头传输到目标地点所需的时间。
软件系统性能的常见指标
软件系统性能的常见指标常见的软件性能指标包括响应时间、吞吐量和资源使用率。
响应时间是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，可以细分为服务器端响应时间、网络响应时间和客户端响应时间。
客户感受的响应时间等于客户端响应时间加上服务器端响应时间和网络响应时间。
吞吐量反映的是软件系统的处理能力，指每单位时间内能处理多少个事务、请求或单位数据等。
资源使用率包括CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O和网络I/O等指标。
点击数指每秒钟网站接收到的点击次数，是网站流量的重要指标。
在分析结果时，需要理解和分析这些指标。
点击数是一个衡量Web Server处理能力的重要指标。
需要注意的是，点击数不是指用户鼠标点击次数，而是根据客户端向Web Server发送的http请求次数计算的。
因为一次鼠标点击可能会触发多个http请求，所以具体的Web系统实现需要结合来计算点击数。
并发用户数用于衡量服务器的并发容量和同步协调能力。
在客户端，它指的是一批用户同时执行一个操作。
并发数反映了软件系统的并发处理能力，不同于吞吐量，它主要占用操作系统资源，如套接字和句柄。
除了吞吐量，还有一些其他的性能指标，比如系统恢复时间等。
实际上，所有用户对资源和时间的要求都可以视为性能指标，因此性能测试的目的是验证这些性能指标是否得到满足。
响应时间是指对请求作出响应所需的时间。
它由网络传输时间、应用服务器处理时间和数据库服务器处理时间组成。
并发用户数可以使用以下公式计算：同时在线用户数=每秒请求数（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间。
平均并发用户数可以使用公式C=nL/T计算，其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间，T是考察时间长度。
并发用户数峰值可以使用公式C^约等于C+3*根号C计算，其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
吞吐量可以使用单位时间内处理用户请求的数量来衡量，如请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位。
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衡量一个软件系统性能的常见指标有:
1.响应时间(Response time)
响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列的处理工作,贯穿了整个系统节点。
根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:
(1)服务器端响应时间,这个时间指的就是服务器完成交易请求执行的时间,不包括客户端到服务器端的反应(请求与耗费在网络上的通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
(2)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费的时间。
(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费的时间,对于普通的瘦客户端Web应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、AJAX,由于客户端内嵌了大量的逻辑处理,耗费的时间有可能很长,从而成为系统的瓶颈,这就是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响
应时间。
细分的目的就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。
2.吞吐量(Throughput)
吞吐量就是我们常见的一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去的就是请
求,“吐”出来的就是结果,而吞吐量反映的就就是软件系统的“饭量”,也就就是系统的处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。
但它的定义比较灵活,在不同的场景下有不同的诠释,比如数据库的吞吐量指的就是单位时间内,不同SQL语句的执行数量;而网络的吞吐量指的就是单位时间内在网络上传输的数据流量。
吞吐量的大小由负载(如用户的数量)或行为方式来决定。
举个例子,下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3.资源使用率(Resource utilization)
常见的资源有:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。
4.点击数(Hits per second)
点击数就是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。
需要明确的就是:点击数不就是我们通常理解的用户鼠标点击次数,而就是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的,一次鼠标可能触发多个http请求,这需要结合具体的Web系统实现来计算。
5.并发用户数(Concurrent users)
并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。
在客户端指一批用户同时执行一个操作。
并发数反映了软件系统的并发处理能力,与吞吐量不同的就是,它大多就是占用套接字、句柄等操作系统资源。
另外,度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等,其实凡就是用户有关资源与时间的要求都可以被视作性能指标,都可以作为软件系统的度量,而性能测试就就是为了验证这些性能指标就是否被满足。
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软件性能的几个主要术语
1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间
网络传输时间:N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间:A1+A3
数据库服务器处理时间:A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、并发用户数的计算公式
系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数就是5000个,那么这个数量,就就是系统用户数。
同时在线用户数:在一定的时间范围内,最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐量)+并发连接数+平均用户思考时间
平均并发用户数的计算:C=nL / T
其中C就是平均的并发用户数,n就是平均每天访问用户数(login session),L就是一天内用户从登录到退出的平均时间(login session的平均时间),T就是考察时间长度(一天内多长时间有用户使用系统)
并发用户数峰值计算:C^约等于C + 3*根号C
其中C^就是并发用户峰值,C就是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度瞧,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度瞧,吞吐量可以用:字节/秒来衡量
对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的就是服务器承受的压力,她能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要就是受应用服务器与应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R /
其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
就是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控与分析”的作用,尤其就是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time,从业务角度来瞧,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F就是VU数量、每个用户发出的请求数R与时间T的函数,而其中的R又可以用时间T与用户思考时间TS来计算: R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤:
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R。