性能指标 确定性能目标 性能场景设计

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

• TPS（Transactions 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。
• QPS（Queries 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？

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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？

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

1. RT（Response 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。
2. TPS（Transactions 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。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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