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性能测试指标分为业务技术指标和系统资源指标#xff0c;在服务端性能业务技术指标中分为三个指标#xff0c;系统吞吐量#xff0c;响应时间和并发用户数。响应时间分为前端展现时间和系统响应时间两部分#xff0c;系统吞吐量体现软件系统负载承受能力的指…性能测试指标
性能测试指标分为业务技术指标和系统资源指标在服务端性能业务技术指标中分为三个指标系统吞吐量响应时间和并发用户数。响应时间分为前端展现时间和系统响应时间两部分系统吞吐量体现软件系统负载承受能力的指标并发用户数包含了业务层面和后端服务器层面两层含义比如100个用户浏览信用卡明细信息这时候在业务上的并发用户数指的就是100个用户但是对于后端服务器可能涉及到200甚至更多的接口。
性能测试中如何确定合适的响应时间
在性能测试中对于响应时间不能参考以往的固定值而应该以实际情况出发确定合适的响应时间作为基准以评估系统在高负载下的表现。确定合适的响应时间需要考虑以下几个因素
用户体验响应时间必须满足用户的期望保证用户体验良好。一般而言对于Web应用来说响应时间不应超过3秒。业务需求不同的业务需求可能对响应时间有不同的要求。例如金融类应用需要快速响应用户的交易请求而社交类应用则更注重用户的分享和互动行为。系统规模系统规模越大处理请求的时间就越长。因此在确定响应时间时需要考虑系统规模以及预期的并发用户数。技术特性系统中使用的技术和框架也会影响响应时间。不同的技术和框架处理请求的方式不同对响应时间的要求也不同。
因此确定合适的响应时间需要综合考虑以上因素最终确定一个适合系统和用户需求的响应时间作为基准。在测试过程中我们可以通过监测请求的响应时间并根据基准进行比较来评估系统表现是否符合预期。
吞吐量是什么TPS和QPS有什么不同
吞吐量是指系统在一定时间内能够处理的请求或事务的数量。通常用每秒事务数TPS或每秒查询数QPS来衡量。
TPSTransactions Per Second指的是在一秒钟内完成的事务数例如一个电商网站在一秒钟内完成了多少订单。QPSQueries Per Second指的是在一秒钟内查询的次数例如一个搜索引擎在一秒钟内响应了多少个查询请求。
两者的不同点在于TPS通常用于衡量系统处理事务的能力而QPS则主要用于衡量系统处理查询请求的能力。不同类型的系统可能更注重其中的一个指标例如在线交易系统更注重TPS而搜索引擎更注重QPS。
并发用户数响应时间系统吞吐量之间的关系
通常随着并发用户数的增加响应时间会随之增大直到达到最大点此时系统处于临近崩溃的状态。用户数的增大系统吞吐量也随之增大但是当并发用户数达到一定临界点时系统处于崩溃状态此时系统无法处理过多的资源吞吐量会随之下降。并发用户数达到一定数量后系统没有办法处理过多的用户此时应并发用户数相对减少直到系统崩溃。
除了并发用户数响应时间系统吞吐量还有其他性能指标像CPU内存磁盘IO,网络等指标。需要说明的是性能指标之间通常都是有密切关联的单纯地看某个指标往往很难定位出性能瓶颈这需要我们对各项性能指标的含义了然于胸然后才能在实际测试的过程中对系统性能状况综合进行分析找出整个系统真正的瓶颈。
如何确定性能测试目标
性能测试的目标是确保上线后项目不会出现性能问题主要包含
容量大高并发响应快不等待长时间运行不宕机
但是我们确定性能目标的时候通常会包含明确目标和隐形目标比如说产品经理给一个目标但是并不清楚具体的要求是什么其中有一些要求可能需要个人去确定可以对比竞争的产品上一迭代的产品或者搜寻网上的资料获取相关的目标。
通常在哪些阶段进行性能测试
单元测试阶段在编写和测试单元代码的同时可以同时进行性能测试以保证代码的质量和执行时间可以控制在合理的范围内。集成测试阶段在将所有组件集成到一个完整的系统并进行测试前可以进行性能测试以确保整个系统的性能满足要求。用户验收测试阶段在将软件交给客户验收前可以进行性能测试以确保系统在客户的实际使用情况下能够正常运行。产品发布后的监测对于线上已发布的产品需要进行定期的性能监测和优化以确保其性能足以应对不断增长的用户量和流量。
性能测试对企业的作用有哪些 确认系统能否满足预期性能要求性能测试可以验证系统是否能够在预期的负载范围内正常运行。通过性能测试企业可以获得有关系统的响应时间、吞吐量和负载能力等关键性能指标以此来确认是否达到了预期性能要求。 发现系统瓶颈和性能问题性能测试可以帮助企业发现系统中的性能瓶颈和潜在的性能问题包括硬件、软件、数据库、网络等方面。通过识别这些问题企业可以采取相应的措施来解决或减轻这些问题以提高系统性能和用户体验。 确保系统在高负载情况下的稳定性企业需要确保系统在高负载情况下能够保持稳定和可靠的性能。性能测试可以帮助企业确定系统的负载极限、容错能力和并发用户数以此来评估系统在高负载情况下的表现和稳定性。 预防和减少系统故障通过性能测试企业可以预测在高负载情况下系统可能发生的故障从而制定相应的预防和应对措施以减
衡量性能测试目标重要的几项指标
在性能测试中RT、TPS和错误率是三个重要的指标用来评估系统的性能和稳定性。
RTResponse Time——响应时间是指系统给出响应的时间。常见的有平均响应时间、最大响应时间、百分位数响应时间等。TPSTransactions Per Second——每秒事务数是指系统能够处理的事务数量。它是一个衡量系统处理能力的重要指标。错误率Error Rate——指系统处理事务中发生错误的比率。错误率越低系统的可靠性和稳定性越高。
在性能测试中我们需要同时关注RT、TPS和错误率这些指标以全面评估系统的性能和稳定性。如果RT和TPS都不错但错误率较高说明系统在处理数据时容易出错需要对代码进行优化和改进。 因此在性能测试中我们不仅需要关注系统的响应时间和吞吐量还需要关注系统的错误率才能全面地评估系统的性能。
性能测试的四项目标 性能场景设计
常用的性能测试方法
性能测试常用的测试方法包含
基准测试负载测试压力测试稳定性测试并发测试配置测试容量规划测试
不同类型的测试方法对应不同的测试策略比如说稳定性测试更关注于稳定性和资源泄露。负载测试关注最大用户数最佳用户数系统响应时间服务器资源利用率。压力测试关注高负载下能否稳定工作系统薄弱环节。并发测试关注死锁。数据错误等
如何理解性能测试场景
性能测试的场景是为了要实现特定的测试目标而对应用执行的压测活动。 性能测试场景设计的步骤如下
确定测试目标 性能测试的目标通常是评估系统的吞吐量、响应时间、稳定性、负载容量等方面。在场景设计前必须明确测试目标。确定测试对象 确定系统的测试环境、应用程序、数据库、网络等测试对象并了解其性能瓶颈、性能指标和限制。收集场景数据 通过用户行为分析统计场景中的用户/请求量、并发量、数据量等信息以模拟真实的业务场景。同时还要考虑场景变化、逐步加压、集群扩展等情况。设计测试脚本 根据场景数据编写测试脚本模拟用户在相应环境中的操作模拟并发请求。设计场景流程 在场景中按照业务流程、功能模块、用户行为等因素设置并发数据量、请求响应时间、SLA服务等指标标准。设置测试桩 设置相应的测试桩应用模拟实际的业务流程和数据操作保证不会对生产环境的数据和业务造成影响。进行性能测试 运行测试脚本按照先后顺序对每个场景进行测试。每个场景需要设置运行时间和指标达标准的要求。性能测试分析 对测试结果进行分析查找性能瓶颈、调整性能指标、优化系统性能等。性能报告撰写 根据测试结果撰写性能测试报告描述测试环境介绍、测试过程、测试结论、优化建议等相关信息。 测试场景设计应该包含一个或者多个目标分为单一场景测试和混合场景测试。
场景测试设计要点
性能测试的场景设计应该根据业务模型以实际出发性能测试场景设计可以从如下点考虑测试负载组成负载策略资源监控范围定义终止方式负载产生规划等
业务模型中的资源分配
对于业务模型中的资源分配应该以实际出发而不应该使用固定的28原则
