软件性能的几个指标教学总结
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。
软件工程中的软件度量与指标分析
软件工程中的软件度量与指标分析软件度量和指标分析在软件工程中扮演着至关重要的角色。
通过对软件的度量和指标进行系统分析和评估，可以提供有效的方法和工具来衡量、评估和改进软件的质量和性能。
本文将探讨软件度量与指标分析的概念、分类、作用以及在软件工程中的应用。
一、概念和分类软件度量是对软件产品和软件开发过程中的属性进行量化和评估的过程。
它可以用来衡量软件产品的质量、成本和进度，并从中获得对软件开发过程的改进。
软件度量可以分为三个维度：产品度量、过程度量和项目度量。
1. 产品度量：产品度量主要关注软件产品的特性和质量，如功能完整性、可靠性、可维护性、可测试性等。
产品度量可以通过一系列指标来进行评估，如代码行数、代码复杂度、bug数量等。
2. 过程度量：过程度量主要关注软件开发过程中的活动和成果，如需求分析、设计、编码、测试等。
通过衡量这些过程的效率和质量，可以识别出导致问题和风险的根本原因，并采取措施进行改进。
3. 项目度量：项目度量主要关注软件项目的进度、成本和资源分配等方面。
通过度量和分析项目的关键指标，可以实现对项目进展的监控和控制，确保项目按时、按质量要求完成。
二、作用和价值软件度量和指标分析在软件工程中具有以下作用和价值：1. 质量评估：通过软件度量和指标分析，可以对软件产品的质量进行定量评估。
通过衡量各种质量指标，如代码复杂度、运行效率等，可以了解软件系统的健康状况，并及时采取措施进行质量改进。
2. 风险控制：通过对软件开发过程的度量和分析，可以早期识别和控制潜在的风险因素。
通过对过程度量指标的监控和分析，可以发现可能导致项目延期、成本增加等问题的因素，并采取相应的风险应对措施。
3. 过程改进：通过对软件开发过程的度量和分析，可以识别出导致问题和低效的因素，并提出改进措施。
通过度量和分析过程中的各项指标，可以找出瓶颈和改进空间，并采取相应的措施来提高开发过程的效率和质量。
4. 决策支持：软件度量和指标分析可以为软件项目的决策提供数据支持。
软件系统性能的常见指标(优.选)
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。
软件性能测试的关键指标
软件性能测试的关键指标在进行软件性能测试时，确定关键指标是确保软件系统运行效率和性能的重要步骤。
这些关键指标可以帮助评估系统的稳定性、吞吐量、响应时间和可扩展性等重要方面。
关键指标中的一个重要指标是响应时间。
响应时间是指从用户发出请求到系统返回响应所需的时间。
这是衡量系统性能的重要标准之一，也是用户满意度的一个关键因素。
较短的响应时间意味着用户能够更快地获取所需的结果，提高了系统的用户体验。
系统的吞吐量是评估软件性能的另一个关键指标。
吞吐量是指系统在单位时间内能够处理的请求或事务的数量。
较高的吞吐量表示系统能够有效地处理大量的请求，提高了系统的并发能力。
另一个关键指标是系统的可扩展性。
可扩展性是指系统能够适应不断增长的用户和数据负载而不降低性能和效率的能力。
通过评估系统的可扩展性，可以确保系统能够在面对未来的增长时保持稳定和高效。
系统的稳定性也是软件性能测试的重要指标之一。
稳定性指系统在长时间运行和面对高负载时仍然保持正常运行的能力。
一个稳定的系统可以减少崩溃和故障，提高用户满意度和业务连续性。
还有一个关键指标是系统的资源利用率。
资源利用率指系统在处理一定数量的请求时所使用的资源，如CPU、内存和网络带宽等。
评估资源利用率可以帮助找出系统性能瓶颈和优化资源分配，以提高系统的效率和优化资源利用。
最后一个关键指标是系统的容量。
容量指系统能够处理的最大负载或并发用户数。
评估系统容量可以帮助确定系统的极限并计划未来的扩展。
对容量的测试可以模拟系统在不同负载下的表现，并提供系统能否满足业务需求的重要参考。
综上所述，软件性能测试的关键指标包括响应时间、吞吐量、可扩展性、稳定性、资源利用率和容量。
通过评估和监控这些指标，可以更好地了解系统的性能状况，优化系统性能，并确保系统能够满足用户需求和业务增长的要求。
性能测试指标TPS（TransactionperSecond）总结
性能测试指标TPS（TransactionperSecond）总结性能测试指标TPS（Transaction per Second）总结TPS（Transaction per Second）定义： tps是Transaction per Second的缩写，也就是事物数/秒。
它是软件测试结果的测量单位，⼀个事物是指⼀个客户机向服务器发送请求饭后服务器做出反应的过程。
客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使⽤时间和完成的事物数，最终利⽤这些信息来估计得分。
TPS（Transaction per Second）作⽤： 反映了系统在同⼀时间内处理业务的最⼤能⼒，这个数据越⾼，说明处理能⼒越强，描述（看到系统的TPS随着时间的变化逐渐变⼤，⽽在不到多少分钟的时候系统 每秒可以处理多少个事物。
这⾥的最⾼值并不⼀定代表系统的最⼤处理能⼒，TPS会受到负载的影响，也会随着负载增加⽽逐渐增加，当系统进⼊繁忙期后，TPS会有所下降。
） ⽽在⼏分钟以后开始出现少量的失败事物）TPS（Transaction per Second）局限性： 1、tps是从客户端⾓度审视服务器处理能⼒，并不是说TPS可以达到什么程度就能⽀持多少并发（例如：⼀个业务100个交易，另⼀个业务10个交易）。
2、TPS = 脚本运⾏期间所有事物总数 / 脚本运⾏时长，如果使⽤集合点策略，在脚本执⾏前的等待时间过程中，服务器没有处理事务，那么这个时候的TPS和理想中的结果不⼀致。
3、限制TPS的原因：服务器本⾝性能、代码结构、客户端施加的压⼒以及⽹卡等。
TPS（Transaction per Second）与响应时间的关系： 1、TPS和响应时间在理想状态下的额定值。
如果20个⼊⼝，并发数只有10的时候，TPS就是10，⽽响应时间始终都是1，说明并发不够，需要增加并发数达到TPS的峰值。
2、如果增加到100并发，则造成了线程等待，引起平均响应时间从 1 秒变成 3 秒，TPS也从20下降到9；TPS和响应时间都是单独计算出来的，两者不是互相计算出来的。
软件系统性能的常见指标
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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。
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。
软件开发技术指标
软件开发技术指标一、性能指标。
（一）响应时间。
响应时间就是用户发起一个请求后，到收到系统响应所需要的时间。
比如说，你在网上购物，点击“提交订单”按钮后，到页面显示“订单提交成功”这个过程所花费的时间就是响应时间。
为啥响应时间重要？因为如果响应时间太长，用户就会等得不耐烦，可能就不想在这个网站购物了。
一般来说，对于普通的Web应用，响应时间最好控制在2 3秒以内。
像一些大型电商网站，在购物高峰期，为了保证用户体验，会投入大量资源来优化服务器和代码，让响应时间尽可能短。
（二）吞吐量。
吞吐量指的是系统在单位时间内能够处理的请求数量。
就好比是一条高速公路，吞吐量就是单位时间内通过这条路的车辆数量。
比如说，一个电商网站在搞促销活动时，会有大量用户同时访问，如果网站的吞吐量不够大，就会出现页面加载缓慢甚至无法访问的情况。
一般通过优化服务器配置、采用分布式架构等方法来提高系统的吞吐量。
二、可靠性指标。
（一）可用性。
可用性就是系统能够正常运行的时间占总时间的比例。
比如说，一个在线教育平台，一年365天，如果因为服务器故障等原因导致有10天无法正常上课，那么它的可用性就是（365 10）/ 365 ≈ 97.3% 。
高可用性对于很多应用来说非常重要，像银行的网上银行系统，如果经常出现无法访问的情况，那用户肯定不敢把钱存在这个银行了。
为了提高可用性，通常会采用冗余设计，比如多台服务器备份，当一台服务器出现故障时，其他服务器可以立即接替工作。
（二）容错性。
容错性就是系统在出现错误或者故障时，能够继续正常运行或者自动恢复的能力。
比如说，一个社交软件，当某个服务器出现故障时，用户仍然可以正常登录、发消息，这就是容错性好的表现。
要实现良好的容错性，需要在设计和开发过程中考虑各种可能出现的错误情况，并编写相应的处理代码。
例如，对于数据库连接失败的情况，可以设置重试机制，多次尝试连接直到成功。
三、安全性指标。
（一）数据保密性。
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软件性能的几个指标
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一、软件性能的指标
1.1、 响应时间
响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对
软件性能的主观感受是非常一致的，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。
1.2、系统响应时间和应用延迟时间
虽然软件性能指标本身只涉及软件性能的度量，但考虑到软件性能测试
的主要目的是测试和改善所开发软件的性能，对于复杂的网络化的软件而
言，简单地用响应时间进行度量就不一定合适了。
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考虑一个普通的网站系统。开发该网站系统时，软件开发实际上只集中
在服务器端，因为客户端的软件是标准的浏览器。虽然用户看到的响应时间
时使用特定客户端计算机上的特定浏览器浏览该网站的响应时间，但是在讨
论软件性能时更关心所开发网站软件本身的“响应时间”。也就是说，可以
把用户感受到的响应时间划分为“呈现时间”和“系统响应时间”，前者是
指客户端的浏览器在接收到网站数据时呈现页面所需的时间，而后者是指客
户端接收到用户请求到客户端接收到服务器发来的数据所需的时间。显然，
软件性能测试更关心“系统响应时间”，因为“呈现时间”与客户端计算机
和浏览器有关，而与所开发的网站软件没有太大的关系。
如果仔细分析这个例子，还可以把“系统响应时间”进一步分解为“网
络传输时间”和“应用延迟时间”，其中前者是指数据（包括请求数据和响
应数据）在客户端和服务器端进行传输的时间，而后者是指网站软件实际处
理请求所需的时间。类似的，软件性能测试也更关心“应用延迟时间”。实
际上，这种分解还可以继续下去，如果该网站系统使用了数据库，我们可以
把“数据库延迟时间”分离出来，如果该网站系统使用了中间件，还可以把
“中间件延迟时间”也分离出来。
以上的时间分解实际上有两方面的目的。首先，人们通常希望把与所开
发软件直接相关的延迟时间和与所开发软件爱你不直接相关的延迟时间分离
开，因为改善前者往往需要开发人员修改程序代码，而改善后者不需要开发
人员修改代码，很多时候，开发人员对后者甚至是无能为力的。其次，详细
的分解有助于开发人员分析哪些部分是影响软件性能的主要因素，以便于实
时性能改善方案。
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1.3、吞吐量
吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。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。前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时
间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需
要用吞吐量作为性能指标。
对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间
是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是n×t，
而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大
很多）。这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过
程中有许多不走难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往
并不多。也就是说在处理单个请求时，在每个时间点都可能有许多资源被闲
置，当处理多个请求时，如果资源配置合理，每个用户看到的平均响应时间
并不随用户数的增加而线性增加。实际上，不同系统的平均响应时间随用户
数增加而增长的速度也不大相同，这也是采用吞吐量来度量并发系统的性能
的主要原因。一般而言，吞吐量是一个比较通用的指标，两个具有不同用户
数和用户使用模式的系统，如果其最大吞吐量基本一致，则可以判断两个系
统的处理能力基本一致。
1.4、并发用户数
并发用户数是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
与吞吐量相比，并发用户数是一个更直观但也更笼统的性能指标。实际上，
并发用户数是一个非常不准确的指标，因为用户不同的使用模式会导致不同
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用户在单位时间发出不同数量的请求。一网站系统为例，假设用户只有注册
后才能使用，但注册用户并不是每时每刻都在使用该网站，因此具体一个时
刻只有部分注册用户同时在线，在线用户就在浏览网站时会花很多时间阅读
网站上的信息，因而具体一个时刻只有部分在线用户同时向系统发出请求。
这样，对于网站系统我们会有三个关于用户数的统计数字：注册用户数、在
线用户数和同时发请求用户数。由于注册用户可能长时间不登陆网站，使用
注册用户数作为性能指标会造成很大的误差。而在线用户数和同事发请求用
户数都可以作为性能指标。相比而言，以在线用户作为性能指标更直观些，
而以同时发请求用户数作为性能指标更准确些。
1.5、资源利用率
资源利用率反映的是在一段时间内资源平均被占用的情况。对于数量为
1的资源，资源利用率可以表示为被占用的时间与整段时间的比值；对于数
量不为1的资源，资源利用率可以表示为在该段时间内平均被占用的资源数
与总资源数的比值。
二、软件性能的视角
2.1、用户视角
对用户而言，性能就是响应时间。用户甚至不关心响应时间中哪些是软
件造成的，哪些是硬件造成的。但用和感受到的响应时间既有客观成分，也
有主观成分，甚至是心理因素 。
2.2、管理员视角
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管理员需要使用软件提供的管理功能等手段来方便普通用户使用。这类
用户首先关注普通用户感受到的软件性能。其次，管理员需要进一步关注如
何利用管理功能进行性能调优。
2.3、开发人员视角
开发人员的视角与管理员的视角基本一致，但开发人员需要更深入地关
注软件性能。在开发过程中，开发人员希望能够尽可能地开发出高性能的软
件。