常见性能测试策略（性能测试关键）

本篇文章给大家谈谈常见性能测试策略，以及性能测试关键对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享常见性能测试策略的知识，其中也会对性能测试关键进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、常用的性能测试方法有哪些

• 2、性能测试策略

• 3、soapUI LoadTest 性能测试的多种策略

• 4、简述一下性能测试执行阶段有哪些策略

• 5、性能测试的内容

• 
  

常用的性能测试方法有哪些

1．负载测试

在这里，负载测试指的是最常见的验证一般性能需求而进行的性能测试，在上面我们提到了用户最常见的性能需求就是“既要马儿跑，又要马儿少吃草”。因此负载测试主要是考察软件系统在既定负载下的性能表现。我们对负载测试可以有如下理解：

（1）负载测试是站在用户的角度去观察在一定条件下软件系统的性能表现。

（2）负载测试的预期结果是用户的性能需求得到满足。此指标一般体现为响应时间、交易容量、并发容量、资源使用率等。

2．压力测试

压力测试是为了考察系统在极端条件下的表现，极端条件可以是超负荷的交易量和并发用户数。注意，这个极端条件并不一定是用户的性能需求，可能要远远高于用户的性能需求。可以这样理解，压力测试和负载测试不同的是，压力测试的预期结果就是系统出现问题，而我们要考察的是系统处理问题的方式。比如说，我们期待一个系统在面临压力的情况下能够保持稳定，处理速度可以变慢，但不能系统崩溃。因此，压力测试是能让我们识别系统的弱点和在极限负载下程序将如何运行。

例子：负载测试关心的是用户规则和需求，压力测试关心的是软件系统本身。对于它们的区别，我们可以用华山论剑的例子来更加形象地描述一下。如果把郭靖看做被测试对象，那么压力测试就像是郭靖和已经走火入魔的欧阳峰过招，欧阳锋蛮打乱来，毫无套路，尽可能地去打倒对方。郭靖要能应对住，并且不能丢进小命。而常规性能测试就好比郭靖和黄药师、洪七公三人约定，只要郭靖能分别接两位高手一百招，郭靖就算胜。至于三百招后哪怕郭靖会输掉那也不用管了。他只要能做到接下一百招，就算通过。

思考

我们在做软件压力测试时，往往要增加比负载测试更多的并发用户和交易，这是为什么？

3．并发测试

验证系统的并发处理能力。一般是和服务器端建立大量的并发连接，通过客户端的响应时间和服务器端的性能监测情况来判断系统是否达到了既定的并发能力指标。负载测试往往就会使用并发来创造负载，之所以把并发测试单独提出来，是因为并发测试往往涉及服务器的并发容量，以及多进程/多线程协调同步可能带来的问题。这是要特别注意，必须测试的。

4．基准测试

当软件系统中增加一个新的模块的时候，需要做基准测试，以判断新模块对整个软件系统的性能影响。按照基准测试的方法，需要打开/关闭新模块至少各做一次测试。关闭模块之前的系统各个性能指标记下来作为基准（Benchmark），然后与打开模块状态下的系统性能指标作比较，以判断模块对系统性能的影响。

5．稳定性测试

“路遥知马力”，在这里我们要说的是和性能测试有关的稳定性测试，即测试系统在一定负载下运行长时间后是否会发生问题。软件系统的有些问题是不能一下子就暴露出来的，或者说是需要时间积累才能达到能够度量的程度。为什么会需要这样的测试呢？因为有些软件的问题只有在运行一天或一个星期甚至更长的时间才会暴露。这种问题一般是程序占用资源却不能及时释放而引起的。比如，内存泄漏问题就是经过一段时间积累才会慢慢变得显著，在运行初期却很难检测出来；还有客户端和服务器在负载运行一段时间后，建立了大量的连接通路，却不能有效地复用或及时释放。

6．可恢复测试

测试系统能否快速地从错误状态中恢复到正常状态。比如，在一个配有负载均衡的系统中，主机承受了压力无法正常工作后，备份机是否能够快速地接管负载。可恢复测试通常结合压力测试一起来做。

提示：每种测试有其存在的空间和目的。当我们接手一个软件项目后，在有限的资源条件下，选择去做哪一种测试，这应该根据当前软件过程阶段和项目的本身特点来做选择。比如，在集成测试的时候要做基准测试，在软件产品每个发布点要做性能测试。

性能测试策略

业务选型一般来源于对生产交易量数量常见性能测试策略的调研常见性能测试策略，选取某月、某日、某个时间段业务处理高峰的数据作为基准数据，选取交易量大及业务复杂的交易来设计业务模型。业务选型的过程中，必须了解系统关键业务的业务流程、交易路径、交易数据、交易流程与时序图，以及各系统环节的业务操作，相应系统的业务处理逻辑等内容。性能测试优先选取关键业务进行测试。

soapUI LoadTest 性能测试的多种策略

性能测试

性能测试在 soapUI 中称为 Load Test, 针对一个 soapUI 的 TestCase, 可以建立一个或多个 LoadTest,

这些 LoadTest 会自动的把 TestCase 中的所有步骤都添加到其中， 在运行的时候，soapUI 会自动的使用多个线程来运行这些

TestStep，同时也会监控它们的运行时间， 例如最短时间，最长时间，平均时间等等。这样用户能够很直观的看到 REST

服务的响应时间，从而对性能进行调优。

建立 LoadTest 非常简单，只需要在“Load Tests”上点击右键， 选择"New LoadTest",

然后输入名称即可，下图是一个针对 GetBookList 的性能测试， 可以看到有两个 TestStep : "GetBookList_xml"

和"GetBookList_json" , 100 个线程并发执行， 时间限制是 60 秒。最后的结果是，最短时间 4 毫秒，最长时间

1204 毫秒，平均时间 20.54 毫秒。

图 8. 性能测试

性能测试还支持断言，用户可以对一个 TestStep 或 TestCase 设置运行时间要求，例如平均时间大于 2 秒就认为失败，点击 图 8 中 中的“LoadTest Assertions”就可以设置。 当然根据需要，用户也可以编写脚本来做一些准备工作，或者清除工作。 参见 图 8 中 的"Setup Script"和“TearDown Script”。

可用不同的加载策略soapUI和soapUI

Pro可以模拟各种类型的负载随着时间的推移,使您轻松地测试的性能在许多条件下目标服务。从soapUI还允许您同时运行多个LoadTests(见一个例子进一步下降),结合LoadTests可以用来进一步维护服务的行为。选择所需的战略LoadTest从策略在LoadTest窗口工具栏:

我们看看可用不同的加载策略,看看他们可以用来做不同类型的负载和性能测试。

1。简单的策略——基线,负载和浸泡测试

简单的策略运行指定的线程数与指定的各运行模拟之间的延迟对服务器的“呼吸空间”。例如如果你想运行功能测试与10秒延迟10个线程,线程设置为10,推迟到10000年,随机延迟的多少你想随机化(即设置0.5将导致延误5至10秒)。当创建一个新的LoadTest这是默认策略和设置在一个相对较低的负载与1000毫秒的延迟(5个线程)。

简单的基准测试的策略是完美的。用它来维护您的服务的基本性能和验证没有线程或资源锁定问题。增加线程的数量,当你想要做更复杂的负载测试或使用长期浸泡测试策略。

因为它并不意味着把你的服务他们的膝盖,这样的设置可以用于连续负载测试,以确保您的服务执行如预期温和负荷;建立一个基线测试,没有延迟的随机化,添加LoadTest断言作为安全网,意想不到的结果和自动执行命令行LoadTest跑步者或maven插件。

2。固定利率策略——简单

简单的策略不做的一件事就是保证在一定时间内执行,例如,如果你想开始你的TestCase

10倍每秒钟执行不管需要多长时间。使用简单的策略可以设置10个线程和延迟补偿的平均差距TestCase的结束和下一秒的开始,但这将是非常不可靠。应该使用固定利率策略相反,根据需要设置率(10)在我们的例子中,你走;策略将自动开始为这个设置所需数量的线程试图维护配置的值。

暗示的标题,这里有一些曲折:如果我们的TestCase执行时间超过1秒?维护配置的TPS价值,内部战略将启动新的线程来弥补,一段时间后,你可能会有许多超过10个线程运行由于原始的没有完成组内。而不是令人惊讶的是这可能导致目标服务变得更慢,导致越来越多的线程被开始与配置的TPS“跟上”的价值。正如你可能猜到“马克斯线程”设置是她阻止soapUI重载(本身和目标服务)在这种情况下,指定一个值将限制线程的最大数量的soapUI将被允许开始维护配置的TPS,如果达到现有的线程必须完成之前soapUI将任何新的开始。

“请求水平”设置将试图维持TPS不是TestCase而是请求的执行水平,例如,如果你有一个数据驱动的LoadTest或者TestCase和许多请求,您希望TPS设置应用而非整个TestCase的执行水平的要求水平。

在任何情况下,固定利率策略用于基线,负载和soak-testing如果你不遇到上述“线程拥堵”问题。另一方面,你可能会引起交通拥堵(甚至结合另一个LoadTest)看到你的服务如何处理这个或拥塞处理后如何恢复。

3所示。可变负荷策略

有几个策略,可用于不同负载(线程)的数量随着时间的推移,每个模拟一种不同的行为。他们可以为恢复和压力测试是有用的,但是,正如对基线测试,结合自己或与其他策略。让我们来快速浏览:

方差策略——这不同线程的数量随着时间的“锯齿”庄园配置;间隔设置为所需的值和方差的线程的数量应该减少和增加多少。例如如果我们从20线程,设置间隔60和方差0.8,线程的数量将从20增加到36在第一15秒,然后减少回20,继续到4线程45秒后,最后返回到初始值后60秒。在统计图中我们很容易遵循这个方差:

2. 破裂的策略——这种策略是专门为恢复测试和方差推向了极端,它并没有配置延迟,然后运行的配置数量的线程“破裂时间”和回到睡眠。这里你可以(而且应该)的线程数量设置为高价值(20 +)来模拟冲击的交通在短时间间隔内,然后用一个标准衡量系统的恢复基线LoadTest包含基本绩效断言。让我们试试这个破裂延迟和60秒10秒的持续时间;

在这里可以看到的活动图,也请注意,该决议已经改为250 ms(从默认的“数据”值),否则我们没有任何图更新在“睡眠”时期的执行(因为没有收集数据)。

3.线程可以线性策略改变从一个水平到另一个线程的数量/

LoadTest的运行。它的主要功能是作为一种手段来确定某些统计数据变化或事件发生时的水平,例如找到ThreadCount的最大的TPSBPS可以实现或发现ThreadCount功能测试的错误开始发生。设置开始和结束线程值(例如5

- 50)并设置持续时间相对较长时间(我每个线程使用至少30秒值,在本例中,将1350秒)获得准确的测量数据(更多内容见下文)。

4.网格策略——这种策略允许专门配置的相对变化的线程数量随着时间的推移,其主要用途是更高级的场景和恢复测试,你需要看到在不同负载下的服务行为和负载变化。比如让你想要运行的60秒10,20,10,40岁,10个线程。配置您的LoadTest开始10个线程然后网格中的输入以下值

两个值存储相对于时间和实际ThreadCount LoadTest;如果你改变这些,相应的网格战略价值将重新计算。运行测试显示以下输出:

5.脚本战略——脚本是终极定制可能性;您所指定的脚本叫做定期(“间隔”战略LoadTest选项对话框中设置),应该返回所需的当前时间的线程数量。返回一个值而不是当前将启动或停止线程调整改变。这允许任何类型的方差的线程的数量,例如下面的脚本随机排列5和15之间的线程的数量

运行这个策略的时间间隔设置为5000线程的数量会改变每5秒:

这里的可能性是无限的。

4所示。统计计算和ThreadCount的变化

这些策略将会改变许多线程的数量有重要影响的统计计算,你需要意识到,当线程的数量发生变化时,这通常会改变目标服务的响应时间,导致改变avg,tps等等。但自从LoadTest已经运行在以前的结果对于那些运行的线程数量将为新ThreadCount倾斜的结果。

比如让你5线程和有平均500 ms。使用线程策略你线程的数量逐渐增加,当运行6线程的平均增加到600

ms但由于收集的“老”值5线程仍然存在,这些总共将导致较低的平均水平。有两种简单的方法解决,选择“重置统计ThreadCount变化”的价值LoadTest选项对话框,或手动重置统计与相应LoadTest工具栏按钮;在这两种情况下旧的数据将被丢弃。看到这个行动让做一个ThreadCount策略从10到20线程测试超过300秒(30秒每个线程),下面你将看到的结果都与这个设置未检查,然后检查;

在后一种你看到“跳跃”统计每次重启时线程的数量变化,逐渐平一个新值。最后TPS计算在20线程不同这两个之间的约10%,显示较低的“影响”更高的结果。

5。同时运行多个LoadTests

好,让我们有一个快速浏览,我们将创建一个基线测试简单的策略和低数量的线程,同时运行一个破裂策略如何基线测试性能“复苏”后,破裂;

在这里你可以看到简单的策略(底部图)逐渐恢复后的负载。

6。最后的话

希望你得到一个很好的概述soapUI的不同策略和他们如何可以用来模拟不同场景和类型的负载。正如你可能已经注意到,soapUI更关注于“行为”LoadTesting(了解您的服务处理程序不同的加载)而不是具体的数字,这是无论如何难以计算因为有太多的外界因素影响。

简述一下性能测试执行阶段有哪些策略

一般情况下以服务器能够正常稳定响应请求的最大并发用户数进行一定时间的疲劳测试，获取交易执行指标数据和系统资源监控数据。如出现错误导致测试不能成功执行，则及时调整测试指标，例如降低用户数、缩短测试周期等。还有一种情况的疲劳测试是对当前系统性能的评估，用系统正常业务情况下并发用户数为基础，进行一定时间的疲劳测试。

性能测试的内容

性能测试 在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。 应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。

并发性能测试是重点

并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。负载测试（Load Testing）是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。

当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。

举例说明：电信计费软件

众所周知，每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。

大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。其结果就是导致公司收益的损失。

如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。

测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。

并发性能测试前的准备工作

测试环境：配置测试环境是测试实施的一个重要阶段，测试环境的适合与否会严重影响测试结果的真实性和正确性。测试环境包括硬件环境和软件环境，硬件环境指测试必需的服务器、客户端、网络连接设备以及打印机/扫描仪等辅助硬件设备所构成的环境；软件环境指被测软件运行时的操作系统、数据库及其他应用软件构成的环境。

一个充分准备好的测试环境有三个优点：一个稳定、可重复的测试环境，能够保证测试结果的正确；保证达到测试执行的技术需求；保证得到正确的、可重复的以及易理解的测试结果。

测试工具：并发性能测试是在客户端执行的黑盒测试，一般不采用手工方式，而是利用工具采用自动化方式进行。成熟的并发性能测试工具有很多，选择的依据主要是测试需求和性能价格比。著名的并发性能测试工具有QALoad、LoadRunner、Benchmark Factory和Webstress等。这些测试工具都是自动化负载测试工具，通过可重复的、真实的测试，能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，可以在整个开发生命周期、跨越多种平台、自动执行测试任务，可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试。

测试数据：在初始的测试环境中需要输入一些适当的测试数据，目的是识别数据状态并且验证用于测试的测试案例，在正式的测试开始以前对测试案例进行调试，将正式测试开始时的错误降到最低。在测试进行到关键过程环节时，非常有必要进行数据状态的备份。制造初始数据意味着将合适的数据存储下来，需要的时候恢复它，初始数据提供了一个基线用来评估测试执行的结果。

在测试正式执行时，还需要准备业务测试数据，比如测试并发查询业务，那么要求对应的数据库和表中有相当的数据量以及数据的种类应能覆盖全部业务。

模拟真实环境测试，有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。

并发性能测试的种类与指标

并发性能测试的种类取决于并发性能测试工具监控的对象，以QALoad自动化负载测试工具为例。软件针对各种测试目标提供了DB2、DCOM、ODBC、ORACLE、NETLoad、Corba、QARun、SAP、SQLServer、Sybase、Telnet、TUXEDO、UNIFACE、WinSock、WWW、Java Script等不同的监控对象，支持Windows和UNIX测试环境。

最关键的仍然是测试过程中对监控对象的灵活应用，例如三层结构的运行模式广泛使用，对中间件的并发性能测试作为问题被提到议事日程上来，许多系统都采用了国产中间件，选择Java Script监控对象，手工编写脚本，可以达到测试目的。

采用自动化负载测试工具执行的并发性能测试，基本遵循的测试过程有：测试需求与测试内容，测试案例制定，测试环境准备，测试脚本录制、编写与调试，脚本分配、回放配置与加载策略，测试执行跟踪，结果分析与定位问题所在，测试报告与测试评估。

并发性能测试监控的对象不同，测试的主要指标也不相同，主要的测试指标包括交易处理性能指标和UNIX资源监控。其中，交易处理性能指标包括交易结果、每分钟交易数、交易响应时间（Min：最小服务器响应时间；Mean：平均服务器响应时间；Max：最大服务器响应时间；StdDev：事务处理服务器响应的偏差，值越大，偏差越大；Median：中值响应时间；90%：90%事务处理的服务器响应时间）、虚拟并发用户数。

应用实例：“新华社多媒体数据库 V1.0”性能测试

中国软件评测中心（CSTC）根据新华社技术局提出的《多媒体数据库（一期）性能测试需求》和GB/T 17544《软件包质量要求和测试》的国家标准，使用工业标准级负载测试工具对新华社使用的“新华社多媒体数据库 V1.0”进行了性能测试。

性能测试的目的是模拟多用户并发访问新华社多媒体数据库，执行关键检索业务，分析系统性能。

性能测试的重点是针对系统并发压力负载较大的主要检索业务，进行并发测试和疲劳测试，系统采用B/S运行模式。并发测试设计了特定时间段内分别在中文库、英文库、图片库中进行单检索词、多检索词以及变检索式、混合检索业务等并发测试案例。疲劳测试案例为在中文库中并发用户数200，进行测试周期约8小时的单检索词检索。在进行并发和疲劳测试的同时，监测的测试指标包括交易处理性能以及UNIX（Linux）、Oracle、Apache资源等。

测试结论：在新华社机房测试环境和内网测试环境中，100M带宽情况下，针对规定的各并发测试案例，系统能够承受并发用户数为200的负载压力，最大交易数/分钟达到78.73，运行基本稳定，但随着负载压力增大，系统性能有所衰减。

系统能够承受200并发用户数持续周期约8小时的疲劳压力，基本能够稳定运行。

通过对系统UNIX（Linux）、Oracle和Apache资源的监控，系统资源能够满足上述并发和疲劳性能需求，且系统硬件资源尚有较大利用余地。

当并发用户数超过200时，监控到HTTP 500、connect和超时错误，且Web服务器报内存溢出错误，系统应进一步提高性能，以支持更大并发用户数。

建议进一步优化软件系统，充分利用硬件资源，缩短交易响应时间。

疲劳强度与大数据量测试

疲劳测试是采用系统稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数，持续执行一段时间业务，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理最大工作量强度性能的过程。

疲劳强度测试可以采用工具自动化的方式进行测试，也可以手工编写程序测试，其中后者占的比例较大。

一般情况下以服务器能够正常稳定响应请求的最大并发用户数进行一定时间的疲劳测试，获取交易执行指标数据和系统资源监控数据。如出现错误导致测试不能成功执行，则及时调整测试指标，例如降低用户数、缩短测试周期等。还有一种情况的疲劳测试是对当前系统性能的评估，用系统正常业务情况下并发用户数为基础，进行一定时间的疲劳测试。

大数据量测试可以分为两种类型：针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行大数据量的独立数据量测试；与压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合数据量测试方案。大数据量测试的关键是测试数据的准备，可以依靠工具准备测试数据。

速度测试主要是针对关键有速度要求的业务进行手工测速度，可以在多次测试的基础上求平均值，可以和工具测得的响应时间等指标做对比分析。 应用在网络上性能的测试重点是利用成熟先进的自动化技术进行网络应用性能监控、网络应用性能分析和网络预测。

网络应用性能分析

网络应用性能分析的目的是准确展示网络带宽、延迟、负载和TCP端口的变化是如何影响用户的响应时间的。利用网络应用性能分析工具，例如Application Expert，能够发现应用的瓶颈，我们可知应用在网络上运行时在每个阶段发生的应用行为，在应用线程级分析应用的问题。可以解决多种问题：客户端是否对数据库服务器运行了不必要的请求？当服务器从客户端接受了一个查询，应用服务器是否花费了不可接受的时间联系数据库服务器？在投产前预测应用的响应时间；利用Application Expert调整应用在广域网上的性能；Application Expert能够让你快速、容易地仿真应用性能，根据最终用户在不同网络配置环境下的响应时间，用户可以根据自己的条件决定应用投产的网络环境。

网络应用性能监控

在系统试运行之后，需要及时准确地了解网络上正在发生什么事情；什么应用在运行，如何运行；多少PC正在访问LAN或WAN；哪些应用程序导致系统瓶颈或资源竞争，这时网络应用性能监控以及网络资源管理对系统的正常稳定运行是非常关键的。利用网络应用性能监控工具，可以达到事半功倍的效果，在这方面我们可以提供的工具是Network Vantage。通俗地讲，它主要用来分析关键应用程序的性能，定位问题的根源是在客户端、服务器、应用程序还是网络。在大多数情况下用户较关心的问题还有哪些应用程序占用大量带宽，哪些用户产生了最大的网络流量，这个工具同样能满足要求。

网络预测

考虑到系统未来发展的扩展性，预测网络流量的变化、网络结构的变化对用户系统的影响非常重要。根据规划数据进行预测并及时提供网络性能预测数据。我们利用网络预测分析容量规划工具PREDICTOR可以作到：设置服务水平、完成日网络容量规划、离线测试网络、网络失效和容量极限分析、完成日常故障诊断、预测网络设备迁移和网络设备升级对整个网络的影响。

从网络管理软件获取网络拓扑结构、从现有的流量监控软件获取流量信息（若没有这类软件可人工生成流量数据），这样可以得到现有网络的基本结构。在基本结构的基础上，可根据网络结构的变化、网络流量的变化生成报告和图表，说明这些变化是如何影响网络性能的。PREDICTOR提供如下信息：根据预测的结果帮助用户及时升级网络，避免因关键设备超过利用阀值导致系统性能下降；哪个网络设备需要升级，这样可减少网络延迟、避免网络瓶颈；根据预测的结果避免不必要的网络升级。 对于应用在服务器上性能的测试，可以采用工具监控，也可以使用系统本身的监控命令，例如Tuxedo中可以使用Top命令监控资源使用情况。实施测试的目的是实现服务器设备、服务器操作系统、数据库系统、应用在服务器上性能的全面监控，测试原理如下图。

UNIX资源监控指标和描述

监控指标 描述

平均负载 系统正常状态下，最后60秒同步进程的平均个数

冲突率 在以太网上监测到的每秒冲突数

进程/线程交换率 进程和线程之间每秒交换次数

CPU利用率 CPU占用率（%）

磁盘交换率 磁盘交换速率

接收包错误率 接收以太网数据包时每秒错误数

包输入率 每秒输入的以太网数据包数目

中断速率 CPU每秒处理的中断数

输出包错误率 发送以太网数据包时每秒错误数

包输入率 每秒输出的以太网数据包数目

读入内存页速率 物理内存中每秒读入内存页的数目

写出内存页速率 每秒从物理内存中写到页文件中的内存页数

目或者从物理内存中删掉的内存页数目

内存页交换速率 每秒写入内存页和从物理内存中读出页的个数

进程入交换率 交换区输入的进程数目

进程出交换率 交换区输出的进程数目

系统CPU利用率 系统的CPU占用率（%）

用户CPU利用率 用户模式下的CPU占用率（%）

磁盘阻塞 磁盘每秒阻塞的字节数

关于常见性能测试策略和性能测试关键的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 常见性能测试策略的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于性能测试关键、常见性能测试策略的信息别忘了在本站进行查找喔。