性能测试概念（性能测试的范畴）

本篇文章给大家谈谈性能测试概念，以及性能测试的范畴对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享性能测试概念的知识，其中也会对性能测试的范畴进行解释，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、性能测试包括哪些方面
• 2、什么是性能、功能测试？
• 3、性能测试，负载测试，压力测试有什么区别
• 4、性能测试基础概念1
• 5、性能测试-概念篇（三）

性能测试包括哪些方面

性能测试包括负载测试和压力测试。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，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，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
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。

什么是性能、功能测试？

性能测试是通过自动化性能测试概念的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用性能测试概念，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。

功能测试就是对产品的各功能进行验证，根据功能测试用例，逐项测试，检查产品是否达到用户要求的功能。一般从软件产品的界面、架构出发，按照需求编写出来的测试用例，输入数据在预期结果和实际结果之间进行评测，进而提出更加使产品达到用户使用的要求。

扩展资料：

性能测试的原则

1、情况许可时，应使用几种测试工具或手段分别独立进行测试，并将结果相互印证，避免单一工具或测试手段自身缺陷影响结果的准确性性能测试概念；

2、对于不同的系统，性能关注点是有所区别的，应该具体问题具体分析；

3、性能调优过程中不宜对系统的各种参数进行随意的改动，应该以用户配置手册中相关参数设置为基础，逐步根据实际现场环境进行优化，一次只对某个领域进行性能调优，并且每次只改动一个设置，避免相关因素互相干扰；

4、调优过程中应仔细进行记录，保留每一步的操作内容及结果，以便比较分析；

5、性能调优是一个经验性的工作，需要多思考、分析、交流和积累；

6、尽可能在开始前明确调优工作的终止标准。

参考资料来源：百度百科-性能测试

参考资料来源：百度百科-功能测试

性能测试，负载测试，压力测试有什么区别

性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。\x0d\x0a负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。\x0d\x0a负载测试，通过测试系统在资源超负荷情况下的表现，以发现设计上的错误或验证系统的负载能力。在这种测试中，将使测试对象承担不同的工作量，以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为，以及持续正常运行的能力。\x0d\x0a负载测试的目标是确定并确保系统在超出最大预期工作量的情况下仍能正常运行。\x0d\x0a压力测试，也称为强度测试、负载测试。压力测试是模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷，长时间或超大负荷地运行测试软件，来测试被测系统的性能、可靠性、稳定性等。

性能测试基础概念1

性能测试针对系统性能测试概念的性能指标性能测试概念，建立性能测试模型，制定性能测试方案，制定监控策略，在场景条件之下执行性能场景，分析判断性能瓶颈并调优，最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值
步骤：

在线用户数、并发用户数、压力线程数、TPS的关系如下：

1.单个用户的TPS计算：通过日志，拉取一个用户的操作记录，记录下来一个事务的操作时间。例如：1个用户，100秒内，完成了一个完整流程，有4个操作（查询商品、填写信息、支付、订单详情），调用了20个接口。
用户级TPS：1 1/100=0.01TPS。 (1个用户) （1个完成业务）/100s
操作级： 1 4/100=0.04 TPS. (1个用户) （4个操作）/100s
接口级： 1 20/100=0.2TPS (1个用户) （20个接口）/100s

2.多用户的TPS。从生产拉取1天的用户量，记算下平均完成的时间（这会有一个问题就是很多用户没有真实走完一个完整业务，所以这个TPS计算是要注意性能测试概念？为了方便仅做假设每个用户是在100秒内完成）假如有一100万的用户，在1天内完成业务
用户级TPS：1000000 1 1/24/60/60=11.57TPS。 1000000 (1个用户) （1个完成业务）/24小时/60分钟/60秒
操作级： 1000000 1 4/24/60/60=46.29 TPS. 1000000* (1个用户) （4个操作）/24小时/60分钟/60秒
接口级： 1000000 1 20/24/60/60=231.48TPS 1000000 (1个用户)*（20个接口）/24小时/60分钟/60秒

3.峰值时的TPS。 1000人，在1分钟内完成业务
用户级TPS：1000 1 1/60=16.67TPS。 1000 (1个用户) （1个完成业务）/60秒
操作级： 1000 1 4/60=66.67 TPS. 1000* (1个用户) （4个操作）/60秒
接口级： 1000 1 20/60=333.33TPS 1000 (1个用户)*（20个接口）/60秒

4,怎么计算并发用户数和TPS之间的关系。
假如在jmeter中，完成一个完整的流程5秒钟。
用户级TPS：1 1/5=0.2TPS。 (1个用户) （1个完成业务）/5s
操作级： 1 4/5=0.8 TPS. (1个用户) （4个操作）/5s
接口级： 1 20/5=4 TPS (1个用户) （20个接口）/5s

5,无停顿（并发用户）相当于多少有停顿的用户（在线用户）
0.2/0.01=20. 即无停顿TPS/有停顿TPS。
并发度=1/20*100% =5%

6.压力线程数
a)100万在1天内：1000000的在线TPS/并发TPS=11.57/0.2=57.85
b)1000在1分钟内： 1000的峰值TPS/并发TPS=16.67/0.2=83.35

7.并发用户数的计算
并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS/无停顿时间的单线程TPS

8.并发度：并发度=并发用户/在线用户×100%（取值要在同一时间段）

1.抽取业务模型，可以通过日志系统或埋点等手段获取。
2.业务模型的作用：一是评估线上的性能性能测试概念；二是为后面的容量测试做准备

也可称之为混合容量性能场景，即将所有业务根据比例加到一个场景中，在数据、软硬件环境、监控等的配合之下，分析瓶颈并调优的过程。
1，业务指标

2，对各业务进行基准性能场景测试，对各业务基线测试，并优化以满足业务性能指标
3，抽取线上业务模型
4，根据业务模型，编写执行脚本，进行容量测试

核心就是时长。在长时间的运行之下，观察系统的性能表现，分析瓶颈并调优的过程

1，根据实际的业务需求设置。如我们每周一个发布周期，平均2个月所有的业务线会发布一次（即服务器重启）。那么我们的稳定性测试的策略应该是以最大TPS，执行7~30天。不可少于7天。但可以多于30天。
2,为什么以容量测试的最大TPS？ 如果容量测试下来的最大TPS不能稳定执行，其容量测试的结果又什么意义？

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标

2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型

2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险

2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具

2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控

2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景

2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议

性能验证：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。

1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。

包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。

包括接口容量+业务容量

如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；

举例：

start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）

start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...

对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。

并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。

在线用户数和压力线程之间的关系：

从以上的计算逻辑中，我们可以看到，这其中有几个关键数据：

举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s

用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）

在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps

2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s

用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps

3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167

4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399

5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%

参考：高楼老师的课程

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