性能测试指标
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。
性能测试关注指标
性能测试关注指标⼀、接⼝请求响应指标重点关注以下⼏个指标：需满⾜的并发数TPS（每秒处理事务的能⼒）响应时间（平均响应时间、90%响应时间）错误率性能测试指标通过标准需满⾜的并发数（举例：每天8W⽤户访问，平均在线时长10分钟，1天⽤户24⼩时内使⽤系统）C = 80000 * 0.166/24=553注：0.166为10/60得出C = nL/TC^= C + 3*根号C其中C为平均并发⽤户数，n为login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度C^为并发⽤户数峰值需满⾜的TPSTPS = （80000*80%）/(20%*8*60*60)=11/sec 据⼆⼋原则：20%常⽤时间，满⾜80%业务量TPS = n*80%/(20%*活跃时间*60*60)注：活跃时间⼀般为8⼩时响应时间根据在并发情况下的响应时间2/5/10原则，最长不能超过10s 错误率具体系统具体要求，⼀般⼩于万分之⼀缓存命中率具体系统具体要求，⼀般⼤于85%通过CPU占⽤率70% 好，85% 坏，90%+ 很差内存使⽤率⼀般⼩于80%通过⼆、服务器性能指标重点关注以下⼏个指标：线程对cpu占⽤（关注）对内存占⽤（关注）磁盘I/O⽹络情况性能项资源评价CPU占⽤率70%好85%坏90%+很差磁盘I/0<30%好<40%坏<50%+很差⽹络<30%带宽好运⾏队列<2*CPU数量好内存没有页交换好每个CPU每秒10个页交换坏更多的页交换很差更多的页交换很差使⽤命令查看CPU、内存变化情况：top -b -d 1 -p 27854 > 0904logp是进程号，d是1秒收集⼀次，要⽤root⽤户（sudo su -）查看进程号 ps ef |grep acs-job 若重启服务器后，pid会发⽣变化，必须重新获取三、SQLServer数据库查询慢语句(需数据库管理员权限) --总耗CPU最多的前20个SQL:SELECT TOP 20total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运⾏次数],qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],last_execution_time AS [最后⼀次执⾏时间],max_worker_time /1000 AS [最⼤执⾏时间(ms)], SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1,(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1THEN DATALENGTH(qt.text)ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1)AS [使⽤CPU的语法], qt.text [完整语法],qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectNameFROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qtWHERE execution_count>1ORDER BY total_worker_time DESC--平均耗CPU最多的前20个SQL:SELECT TOP 20total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运⾏次数],qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],last_execution_time AS [最后⼀次执⾏时间],min_worker_time /1000 AS [最⼩执⾏时间(ms)], max_worker_time /1000 AS [最⼤执⾏时间(ms)],SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1,(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1THEN DATALENGTH(qt.text)ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1)AS [使⽤CPU的语法], qt.text [完整语法],qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectNameFROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qtWHERE execution_count>1ORDER BY (qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000) DESC四、mysql慢查询相关命令-- 检查慢查询命令是否开启show variables like '%query';-- 查看慢查询命令select * from mysql.slow_log;。
性能测试通常需要监控的指标
性能测试通常需要监控的指标在进行性能测试时，需要监控以下指标以评估系统的性能和效率：1.响应时间：响应时间是衡量系统响应请求的速度。
它是从发送请求到收到相应的时间间隔。
较短的响应时间表示系统运行速度快，用户获得结果的等待时间短。
2.吞吐量：吞吐量是单位时间内系统处理的请求数量。
它表示系统的处理能力，较高的吞吐量意味着系统能够同时处理更多的请求。
3.并发用户数：并发用户数指同时访问系统的用户数量。
它反映了系统能够同时支持的用户数量，较高的并发用户数表示系统能够处理更多的并发请求。
4.CPU使用率：CPU使用率表示当前系统的CPU利用率。
它反映了系统的负载情况，较高的CPU使用率可能导致系统性能下降。
5.内存使用率：内存使用率表示当前系统的内存利用率。
它反映了系统内存的负载情况，较高的内存使用率可能导致系统出现内存不足的情况。
6.网络延迟：网络延迟是从发送请求到接收到响应的时间间隔。
它反映了网络传输的速度和稳定性，较短的网络延迟表示网络传输速度快。
7.数据库响应时间：对于涉及数据库的系统，需要监控数据库的响应时间。
较短的数据库响应时间表示数据库访问效率高。
8.磁盘I/O：磁盘I/O是指磁盘的读写操作。
需要监控磁盘的读写速度和响应时间，较高的磁盘I/O可能影响系统的性能和效率。
9.错误率：错误率表示系统处理请求时出现错误的比率。
较低的错误率表示系统稳定性高，较高的错误率可能表示系统存在问题。
10.带宽利用率：带宽利用率表示当前网络带宽的利用率。
较高的带宽利用率可能导致网络拥堵和传输速度下降。
11.日志记录：性能测试还需要监控系统的日志记录，以便分析和诊断问题。
需要记录系统的运行日志、错误日志和性能日志等。
通过监控这些指标，可以评估系统的性能和效率，并及时发现和解决潜在的性能问题。
性能测试参数指标值方案
性能测试参数指标值方案性能测试是一种测试方法，用于评估系统在不同负载下的性能表现。
在进行性能测试时，需要选择合适的性能测试参数指标值来衡量系统的性能。
本文将介绍一些常见的性能测试参数指标值，并提供一种1200字以上的方案。
一、响应时间（Response Time）响应时间是指用户发起请求后，系统响应请求所需的时间。
响应时间是评估系统性能的重要指标，常用单位为毫秒（ms）。
可以设置不同的负载场景，通过监测系统在不同负载下的响应时间，来评估系统的性能。
二、并发用户数（Concurrency）并发用户数是指系统同时能够处理请求的用户数量。
通过逐渐增加并发用户数，观察系统的性能表现。
常用的并发用户数指标值为100、500、1000等。
三、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求数量。
吞吐量一般以每秒请求数（TPS）或每分钟或每小时请求数来衡量。
通过增加负载，观察系统的吞吐量，来评估系统的性能。
通常，可将吞吐量的指标值设置为500、1000、2000等。
四、错误率（Error Rate）错误率是指系统在处理请求时产生错误的比例，常用百分比表示。
通过监测系统的错误率，可以评估系统在不同负载下的稳定性和可靠性。
通常，可将错误率设置为1%、2%或更低值。
五、CPU使用率（CPU Usage）CPU使用率是指系统在处理请求时使用的CPU资源占总CPU资源的比例。
通过监测系统的CPU使用率，可以评估系统的处理能力。
通常，可以将CPU使用率的指标值设置为50%、70%或更高值。
六、内存占用（Memory Consumption）内存占用是指系统在处理请求时使用的内存资源量。
通过监测系统的内存占用情况，可以评估系统的性能和稳定性。
通常，可以将内存占用的指标值设置为500MB、1GB或更高值。
七、网络延迟（Network Latency）网络延迟是指从用户发送请求到服务器响应请求所需的时间。
通过监测系统的网络延迟，可以评估系统的响应速度和网络传输性能。
性能测试常用指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利用率,错误率
性能测试常⽤指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利⽤率,错误率对于性能测试,以上性能指标必须要有清楚的理解,⾃⼰总结如下:1. 响应时间(RT) 是指系统对请求作出响应的时间。
这个指标与⼈对软件性能的主观感受是⼀致的，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。
注意: 在性能测试中, 响应时间要做更细致划分2. 吞吐量(Throughput)吞吐量是指系统在单位时间内处理完成的客户端请求的数量, 直接体现软件系统的性能承载能⼒。
这是⽬前最常⽤的性能测试指标。
对于服务器来讲,吞吐量越⾼越好.吞吐量是⼀个很宽泛的概念, 通常情况下，⽤“请求数/秒”或者“页⾯数/秒”来衡量。
体现:1. 业务⾓度: 业务数/⼩时或访问⼈数/天等2. ⽹络流量: 字节数/⼩时或字节数/天等3. 服务器性能处理能⼒(重点): TPS(每秒事务数) 和 QPS(每秒查询数):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。
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
而在一份性能测试报告里，会看到以下的这些关键的数据指标：最大并发用户数，HPS（点击率）、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU使用率、物理内存使用、网络流量使用等。
但性能测试的指标，前后端的性能测试关注点是不一样的。
前端需主要关注的点是：响应时间：用户从客户端发出请求，并得到响应，以及展示出来的整个过程的时间。
加载速度：通俗的理解为页面内容显示的快慢。
流量：所消耗的网络流量。
后端需主要关注的是：响应时间：接口从请求到响应、返回的时间。
并发用户数：同一时间点请求服务器的用户数，支持的最大并发数。
内存占用：也就是内存开销。
吞吐量（TPS）：Transaction Per Second, 每秒事务数。
在没有遇到性能瓶颈时：TPS=并发用户数某事务数/响应时间。
错误率：失败的事务数/事务总数。
资源使用率：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标一、系统性能指标常见的可从如下几类进行参考：响应时间系统处理能力吞吐量并发用户数错误率1、响应时间简称RT，指的是客户发出请求到得到系统响应的整个过程的时间。
也就是用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。
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。
2、系统处理能力指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。
系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。
前者称为业务交易过程，后者称为事务（事务是用户其中一步或几步操作的集合）。
两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。
性能测试指标范文
性能测试指标范文性能测试指标是用于衡量系统或应用程序在特定条件下执行任务的能力和效率的参数。
它们对于评估系统的健康状况、容量规划和优化以及性能验证都非常重要。
本文将介绍一些常见的性能测试指标，包括响应时间、吞吐量、并发用户数、错误率和资源利用率等。
1. 响应时间（Response Time）:响应时间是指系统从接收请求到返回响应之间的时间间隔。
它是用户等待系统响应的主要指标，反映了系统的响应速度。
通常以毫秒为单位衡量，较短的响应时间意味着系统响应更快。
2. 吞吐量（Throughput）:吞吐量是指在一段时间内系统能够处理的请求数量。
它通常用每秒请求数（TPS）表示，较高的吞吐量意味着系统能够更快地处理请求。
对于高负载的系统，吞吐量是评估系统性能的重要指标。
3. 并发用户数（Concurrency）:并发用户数是指在同一时间段内可以同时使用系统的用户数量。
它是衡量系统能够同时处理的用户数量的指标。
当并发用户数增加时，系统的性能可能会下降，因此必须评估系统在不同并发用户数下的性能表现。
4. 错误率（Error Rate）:错误率是指在一定时间内请求处理失败的比例。
它显示了系统处理请求的准确性和可靠性。
通常以百分比表示，较低的错误率表示系统更可靠。
5. 资源利用率（Resource Utilization）:资源利用率是指系统在执行任务期间使用的计算资源、内存、存储和带宽等的占用情况。
评估资源利用率可以帮助确定系统的性能瓶颈和优化需求。
6. 系统负载（System Load）:系统负载指系统在执行任务期间的负载情况，主要包括CPU使用率、内存使用率和网络流量等。
通过监控系统负载可以了解系统的负载情况，调整系统配置以提高性能。
7. 可伸缩性（Scalability）:可伸缩性是指系统在增加负载时的性能表现。
一个可伸缩的系统应该能够通过增加硬件资源或分布式部署来应对更高的负载。
评估和测试系统的可伸缩性是重要的性能衡量指标。
软件测试中的性能指标和报告
软件测试中的性能指标和报告在软件开发过程中，性能是一个至关重要的指标，它直接影响到软件的质量和用户体验。
因此，在软件测试过程中，评估和监测软件的性能非常重要。
本文将探讨软件测试中的性能指标和报告，以及如何有效地测试和优化软件的性能。
一、性能指标在软件测试中，有多个重要的性能指标需要考虑。
以下是一些常见的性能指标：1. 响应时间：指从用户输入请求到系统返回响应的时间间隔。
较短的响应时间表示了较高的性能水平。
2. 吞吐量：表示系统单位时间内处理的请求数量。
较高的吞吐量表示系统可以处理更多的请求，具有较好的性能。
3. 并发性能：衡量系统在同时处理多个请求时的性能能力。
较高的并发性能意味着系统能够处理更多的并发请求。
4. 资源利用率：评估系统在执行任务时使用资源的效率。
较高的资源利用率表示系统可以更有效地利用资源。
5. 可扩展性：指系统在面对不断增加的负载时，能够维持或提高性能水平的能力。
具有较好可扩展性的系统可以适应不断增长的用户量。
二、性能测试为了评估软件的性能指标，需要进行性能测试。
性能测试可以帮助发现系统性能瓶颈，并确定哪些方面需要改进。
以下是一些常见的性能测试方法：1. 负载测试：通过模拟多个并发用户，并逐渐增加负载，来评估系统在不同负载下的性能。
2. 压力测试：通过将系统置于负载极限下，来测试系统在极限负载下的稳定性和性能表现。
3. 容量测试：确定系统可以处理的最大负载量，以及达到该负载量时的性能表现。
4. 稳定性测试：测试系统在长时间运行中的稳定性和性能表现。
三、性能报告性能测试完成后，需要撰写性能报告以汇总测试结果和提供改进建议。
以下是一些应包含在性能报告中的内容：1. 测试环境：提供测试所使用的硬件、软件和网络环境的详细信息，以便其他人能够在相似环境中重现测试。
2. 测试目标：明确测试的目标和范围，例如测试的功能、负载量和持续时间等。
3. 测试方法：描述使用的测试方法和工具，以及测试的步骤和过程。
硬件测试的关键指标性能功耗稳定性
硬件测试的关键指标性能功耗稳定性硬件测试是验证设备或系统在各种工作负载下的性能、功耗和稳定性的过程。
它是确保硬件产品在正常使用中能够提供出色性能、适当功耗以及持续的稳定性的重要环节。
本文将重点讨论硬件测试的关键指标，包括性能、功耗和稳定性。
一、性能测试性能测试是硬件测试中最重要的指标之一。
它评估了设备在处理各种任务时的速度和效率。
为了衡量性能，通常会采用以下参数进行测试：1.1 响应时间：响应时间指的是系统在接收到指令后作出反应所需的时间。
通常以毫秒为单位进行衡量。
较低的响应时间意味着设备能够迅速响应用户指令，提高用户体验。
1.2 吞吐量：吞吐量是指系统在单位时间内能够处理的任务数量。
它通常以每秒处理事务数（TPS）进行衡量。
较高的吞吐量代表设备具备更强的处理能力。
1.3 带宽：带宽是指设备在传输数据时的能力。
它通常以每秒传输数据量（bps）进行衡量。
具有更高带宽的设备能够更快速地传输数据。
1.4 并发性能：并发性能是指设备同时处理多个任务或用户请求的能力。
它可以通过同时模拟多个用户使用设备进行测试来评估。
二、功耗测试功耗测试评估硬件设备在运行时所消耗的能量。
合理的功耗在提供良好性能的同时，避免过高的能耗，延长设备的续航时间。
下面是一些常见的功耗测试参数：2.1 静态功耗：静态功耗是指设备在闲置状态下所消耗的能量。
测试这个参数可以评估设备在待机或未被使用时的能耗水平。
2.2 动态功耗：动态功耗是指设备在不同工作负载下进行运算时所消耗的能量。
这个参数的测试有助于评估设备在各种任务处理时的能耗表现。
2.3 效能功率比：效能功率比是指设备在完成一定任务后所消耗的能量与任务完成所花时间的比值。
通过测试这个参数，可以评估设备在处理任务时的能效。
2.4 节能功能：节能功能是指硬件设备在部分或全部组件处于闲置状态下，能够降低功耗的能力。
测试节能功能可以评估设备在不同工作状态下的能耗水平。
三、稳定性测试稳定性测试评估硬件设备在连续工作负载下的可靠性和稳定性。
软件测试性能指标
软件测试性能指标性能指标是衡量软件系统性能的重要指标，它可以帮助开发人员和测试人员了解软件系统在不同条件下的运行效率和资源消耗情况。
在软件测试中，性能测试是评估系统性能的过程。
下面将对性能指标进行详细说明。
1. 响应时间（Response Time）：响应时间是指系统在接收到请求后，从开始处理到返回结果所需的时间。
响应时间是衡量系统性能的关键指标之一，用户更关注系统是否能够在短时间内响应请求。
2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求或事务的数量。
吞吐量较高代表系统处理能力强，可以同时处理更多的请求。
3. 并发用户数（Concurrency）：并发用户数是指在同一时间段内系统能够同时处理和支持的用户数量。
并发用户数越高，表示系统在负载下的承载能力越强。
4. 带宽（Bandwidth）：带宽是指系统在单位时间内传输的数据量。
对于网络应用程序来说，带宽是一个重要的性能指标，它可以影响数据的传输速度和延迟。
5. 资源利用率（Resource Utilization）：资源利用率是指系统在运行过程中对硬件资源的使用情况，包括处理器利用率、内存利用率、磁盘利用率等。
合理利用系统资源可以提高性能并减少资源浪费。
6. 可扩展性（Scalability）：可扩展性是指在增加负载或用户数量的情况下，系统能够保持稳定的性能表现。
一个具有良好可扩展性的系统可以根据需求增加服务器或资源，以满足更多用户的需求。
7. 可用性（Availability）：可用性是指系统在运行过程中的稳定性和可靠性。
一个具有高可用性的系统可以持续提供服务并减少中断时间。
8. 可靠性（Reliability）：可靠性是指系统在预定时间内保持正常的运行，不出现错误或故障。
一个具有高可靠性的系统可以减少用户产生不愉快的经历。
9. 容量（Capacity）：容量是指系统能够支持的最大用户数量或处理的最大数据量。
容量与性能相关，通常被用于评估系统的承载能力和资源需求。
性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间
性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间常⽤的⽹站性能测试指标有：TPS、吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。
并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能⼒。
响应时间响应时间是⼀个系统最重要的指标之⼀，它的数值⼤⼩直接反应了系统的快慢。
响应时间是指执⾏⼀个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能⼒，这是⽬前最常⽤的性能测试指标。
QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常⽤量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。
跟吞吐量有关的⼏个重要是：并发数、响应时间。
QPS（TPS），并发数、响应时间它们三者之间的关系是：QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间性能计数器性能计数器是描述服务器或操作系统性能的⼀些数据指标，如使⽤内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作⽤，尤其是在分析统统可扩展性、进⾏新能瓶颈定位时有着⾮常关键的作⽤。
Linux中可以使⽤ top 或者 uptime 命令看到当前系统的负载及资源利⽤率情况。
资源利⽤率：指系统各种资源的使⽤情况，如cpu占⽤率为68%，内存占⽤率为55%，⼀般使⽤“资源实际使⽤/总的资源可⽤量”形成资源利⽤率。
$ toptop - 15:47:21 up 4 days, 19:57, 7 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00Tasks: 109 total, 1 running, 108 sleeping, 0 stopped, 0 zombieCpu(s): 0.5%us, 0.5%sy, 0.0%ni, 98.8%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.2%si, 0.0%stMem: 1922368k total, 1845156k used, 77212k free, 163552k buffersSwap: 4128760k total, 22284k used, 4106476k free, 637292k cached所以，⼀个⽹站优化的⽬的即是，最⼤限度的利⽤好服务器硬件资源提升资源利⽤率，减少⽤户请求的响应时间，提⾼系统吞吐量，提⾼系统并发数。
7个常用的网络性能测试指标
7个常用的网络性能测试指标网络性能测试是网络运维中非常重要的一环，常用指标有很多种。
本文将介绍7个常用的网络性能测试指标，分别是延迟、丢包率、带宽、吞吐量、连接时延、传输速率和网络质量。
一、延迟延迟是指数据包从发送端到接收端所需的时间。
它通常被分为三个部分：传输延迟、处理延迟和排队延迟。
传输延迟是指数据包在传输过程中所需的时间，处理延迟是指数据包在发送端和接收端的处理所需的时间，排队延迟是指数据包在网络节点中等待传输的时间。
延迟是衡量网络响应速度的重要指标。
通常，越低的延迟意味着更快的网络响应速度。
延迟的单位是毫秒（ms）。
在游戏、视频会议等对实时性要求高的应用场景中，延迟更低更好。
二、丢包率丢包率是指发送端发送的数据包在传输中未能成功到达接收端的比例。
通常，数据包丢失的原因包括网络拥堵、传输错误等。
丢包率通常借助ping命令进行测试。
在对实时性要求高的应用场景中，丢包率过高会导致传输中间断，影响使用体验。
因此，较低的丢包率是更优秀的网络性能指标。
三、带宽带宽是指网络传输的数据量。
通常，带宽以位/秒（bps）为单位，常见的有Mbps和Gbps。
带宽通常由网络设备的物理限制所决定，但如果网络中有其他设备共享相同的带宽，那么实际可用带宽可能会有所不同。
带宽是衡量网络能力的重要指标。
如果网络的带宽不足，导致的后果将是缓慢的网络速度，连接时延等问题。
四、吞吐量吞吐量是指网络传输的数据量。
与带宽不同的是，吞吐量通常是指网络传输时间内的数据量。
在测量吞吐量时，通常会对网络流量进行控制，以便得出数据传输的准确速度并防止网络拥堵。
吞吐量是衡量网络传输质量的重要指标。
较高的吞吐量意味着更快的网络传输速度和更高的数据利用率。
五、连接时延连接时延是指在建立TCP连接过程中所需的时间。
在TCP 连接建立的过程中，需要进行一系列握手过程，包括三次握手和四次挥手等。
在时间对高实时性要求的应用场景中，连接时延是一项非常重要的指标。
软件测试中的典型性能指标分析
软件测试中的典型性能指标分析随着信息技术的不断发展，软件应用程序的重要性也越来越受到重视。
而为了确保软件的高品质和稳定性，软件测试也显得格外重要。
其中，性能测试是软件测试中的重要环节之一，用来评估程序在不同负载条件下的工作表现。
在软件开发完毕之后，通过性能测试可以发现程序存在的问题，提高软件质量，保障程序运行的效率。
在性能测试中，有一些典型的性能指标需要评估，下文将对这些指标进行详细的分析。
1. 响应时间(Response Time)响应时间是一个很重要的性能指标，指的是当用户在程序界面上发起请求时，程序需要多长时间才能给出相应的反馈。
用户在使用软件时，会对响应时间非常敏感，因为迅速响应的程序能够带来更好的用户体验。
而当响应时间延长时，用户可能会失去耐心，关闭程序或者尝试其他解决方案。
因此，软件测试中必须对响应时间进行充分的测试和评测。
一般来说，在测试过程中，我们会根据系统的不同负载条件下，评估响应时间的变化情况。
2. 吞吐量(Throughput)吞吐量是指在一定时间内处理的事务或请求数量。
在面对高并发请求时，吞吐量也是非常重要的一个性能指标。
在软件测试的过程中，我们可以通过模拟高并发请求，评估系统处理事务或请求时的吞吐量。
评估吞吐量时，还需要根据不同的负载条件，进行多次测试和数据分析。
3. 并发用户数(Concurrent Users)并发用户数是指在同一时间内使用系统的用户数量。
在软件开发中，程序需要同时支持多个用户的访问，因此并发用户数也成为了一个非常重要的性能指标。
在测试过程中，我们需要模拟多个用户同时访问系统，并评估系统的性能表现，包括响应时间、吞吐量、及时处理请求成功率等。
如果系统处理并发用户时出现了性能问题，我们需要及时地识别问题所在，并进行调整，以保证软件的稳定性和高效性。
4. 负载测试负载测试是性能测试中的一个非常重要的环节。
负载测试是指将系统置于高负载的状态下进行测试，以评估系统的性能表现。
性能测试标准
性能测试标准1. 引言性能测试是软件开发过程中的重要环节之一，旨在测试软件系统在不同负载条件下的性能表现。
性能测试可以评估系统在各种条件下的响应时间、吞吐量和资源利用率，以便发现潜在的性能问题并制定优化措施。
本文档旨在定义性能测试的标准和规范，确保性能测试能够达到准确、可靠和一致的结果。
2. 性能测试环境2.1 硬件环境在进行性能测试之前，需要明确测试环境的硬件配置。
包括但不限于服务器规格、网络带宽、存储容量等。
确保测试环境的硬件能够满足系统的实际需求，并在测试期间保持稳定和一致。
2.2 软件环境性能测试所使用的软件环境应与实际生产环境一致，包括操作系统、数据库、应用服务器等。
同时，需要配置适当的性能测试工具和监控工具，以便收集和分析测试数据。
确保软件环境的一致性和可靠性，以减少测试误差。
3. 性能测试指标性能测试指标是评估系统性能的关键指标，可以帮助我们了解系统在负载情况下的表现。
下面是一些常用的性能测试指标：•响应时间：系统从接收请求到返回响应所需要的时间。
•吞吐量：系统单位时间内处理请求的数量。
•并发用户数：系统能够同时处理的用户数量。
•CPU利用率：系统在测试期间的CPU使用率。
•内存利用率：系统在测试期间的内存使用率。
•磁盘I/O：系统在测试期间的磁盘读写速度。
•网络带宽：系统在测试期间的网络传输速度。
4. 性能测试流程性能测试的流程主要包括准备、执行、分析和优化四个阶段。
4.1 准备阶段在准备阶段，需要明确测试的目标和需求，并制定性能测试计划。
确定测试场景和负载模型，并准备测试数据和环境。
同时，需要配置好性能测试工具和监控工具，确保测试的可控性和可靠性。
4.2 执行阶段在执行阶段，根据测试计划和场景，执行性能测试并记录测试数据。
通过模拟实际用户行为，向系统发送请求并记录响应时间、吞吐量等指标。
同时，需要监控系统的资源利用率和性能瓶颈，以便定位潜在的性能问题。
4.3 分析阶段在分析阶段，对测试数据进行分析和比较。
性能测试参数说明
性能测试参数说明性能测试是软件开发过程中必不可少的环节之一，目的是通过模拟实际环境下的用户访问行为和负载情况，评估系统的性能指标，发现系统的性能瓶颈和潜在问题。
在进行性能测试时，需要设置一些参数来控制测试的环境和条件，以达到准确和可信的测试结果。
下面将介绍一些常用的性能测试参数及其说明。
1. 并发用户数（Concurrent Users）：并发用户数指的是同时访问系统的用户数，用于模拟实际用户的请求情况。
这个参数是性能测试中最关键的参数之一，通常通过逐渐增加并发用户数，观察系统性能的变化来确定系统的最大并发承载能力。
2. 请求速率（Request Rate）：请求速率是指每秒钟发送到系统的请求数量。
这个参数与并发用户数、用户的请求行为以及系统的响应时间有关。
通过控制请求速率，可以模拟用户的行为模式，测试系统在不同负载下的性能表现。
3. CPU负载（CPU Load）：CPU负载是指系统中CPU的使用率，用百分比表示。
通过监控CPU负载，可以评估系统的处理能力和性能瓶颈。
在性能测试中，通常会将CPU负载与响应时间等指标进行对比，以确定系统的可扩展性和稳定性。
4. 内存使用（Memory Usage）：内存使用是指系统中已分配的内存量，以及内存的使用率。
在性能测试中，合理的内存使用可以提高系统的响应速度和性能。
通过监控内存使用，可以判断系统在不同负载下的内存需求，从而优化系统的内存管理和配置。
5. 响应时间（Response Time）：响应时间是指系统处理请求所需的时间，通常以毫秒为单位。
响应时间是性能测试中最重要的指标之一，直接影响用户体验和系统的可用性。
通过控制并发用户数、请求速率等参数，可以评估系统在不同负载下的响应时间，并找出系统的性能瓶颈。
6. 错误率（Error Rate）：错误率是指系统在处理请求过程中产生的错误数量与总请求数量之比。
通过监控错误率，可以评估系统的稳定性和可靠性。
在性能测试中，需要注意收集和分析错误日志，找出错误的原因和解决方法。
性能测试的指标
吞吐量/处理能力处理能力又叫吞吐量，指的是单位时间内处理的客户端请求数量。
通常情况下，吞吐量用请求数/秒Or页面数/秒来衡量。
从业务角度看，吞吐量也可以用访问人数/天Or页面访问量/天来衡量。
负载负载分为客户端负载和服务器端负载客户端负载的通俗解释就是有多少个用户在同时使用软件服务器端负载的通俗解释就是有多少个请求同时到达了服务器端，要求服务器进行处理。
例如，某个网站当前有10000个人在线访问，从他们的客户端层面看过去，这个负载就是客户端负载，为10000。
若某个网站当前有10000个人在线访问，某一时刻，从他们的客户端同时发出了1000个页面的请求到服务器，从服务器端层面看过去，这个负载就是服务器端负载，为1000。
响应时间响应时间是可以判断一个被测应用系统是否存在性能瓶颈的最直观的要素。
例如，在执行完性能测试后，发现某个交易的“平均响应时间”为8秒，超过了预先确定下来的性能指标“该交易的性能指标为平均响应时间要小于等于3秒”。
此时，就可以认为被测应用系统存在性能瓶颈了，要利用一定的手段去探查被测应用系统中哪个地方引起了系统的处理效率低以及低的原因了。
响应时间一般包括最大响应时间和平均响应时间，响应时间包括网络上的传输时间，WEB服务器上处理时间、APP服务器上的处理时间、DB服务器上的处理时间，响应时间不包括浏览器上的内容显示时间。
同时在线用户对于一个网站来讲，当一个用户登录到该网站的首页后，开始在该网站上进行各种操作，包括浏览网页、检索内容、提交表单等，这个过程中的用户称为在线用户。
若同一时间点或同一个时间段内，有很多这样的用户在访问该网站，这些用户统称为该网站的同时在线用户。
同时在线用户的另一层理解是，将应用系统整体看作是一个黑盒子，从用户的客户端层面看向系统，总共有多少个人在使用它。
当进行性能测试时，如果你使用的是同时在线用户，则可以称之为同时在线负载。
超级并发用户对于一个网站来讲,可能存在WEB服务器、应用服务器、数据库服务器三个层次，而用户所使用的浏览器是在最外面的客户端层面。
性能测试监控指标说明
性能测试监控指标说明1. 响应时间（Response Time）响应时间是指从用户发出请求到系统返回结果所花费的时间。
较低的响应时间通常被认为是系统性能好的一个重要指标。
响应时间可以分为平均响应时间、95th或99th百分位响应时间等，用来表示系统在不同负载条件下的性能表现。
2. 吞吐量（Throughput）吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以高效地处理更多的请求，是一个衡量系统性能的重要指标。
吞吐量通常以每秒请求数（QPS）或每秒事务数（TPS）来表示。
3. 并发用户数（Concurrent Users）并发用户数是指同时访问系统的用户数量。
并发用户数是评估系统容量的重要指标之一，它可以帮助确定系统能够支持的最大负载量。
4. CPU 使用率（CPU Utilization）CPU使用率是指系统中CPU资源的利用率。
较高的CPU使用率可能意味着系统负载过高或存在性能问题。
通过监控CPU使用率，可以评估系统的处理能力和资源利用效率。
5. 内存使用率（Memory Utilization）内存使用率是指系统中内存资源的利用率。
过高的内存使用率可能导致系统缓慢、崩溃或出现其他性能问题。
通过监控内存使用率，可以评估系统的内存容量和资源管理效果。
6. 磁盘 I/O（Disk IO）磁盘I/O是指系统中磁盘读写操作的速度和效率。
通过监控磁盘I/O，可以评估系统对持久化数据的读写能力，以及磁盘的性能和健康状况。
7. 网络延迟（Network Latency）网络延迟是指通过网络传输数据所需的时间。
较高的网络延迟可能会导致系统响应变慢或数据丢失。
通过监控网络延迟，可以评估系统对网络条件的适应性和网络性能。
8. 错误率（Error Rate）错误率是指系统在处理请求过程中产生的错误数量。
较低的错误率通常表示系统可靠性高，能够稳定地处理用户请求。
监控错误率可以帮助我们及时发现和解决系统的错误和异常情况。
性能测试各性能指标
性能测试各性能指标⼀．系统吞度量要素：⼀个系统的吞度量（承压能⼒）与request对CPU的消耗、外部接⼝、IO等等紧密关联。
单个reqeust 对CPU消耗越⾼，外部系统接⼝、IO影响速度越慢，系统吞吐能⼒越低，反之越⾼。
系统吞吐量⼏个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间QPS（TPS）：每秒钟request/事务数量并发数：系统同时处理的request/事务数响应时间：⼀般取平均响应时间（很多⼈经常会把并发数和TPS理解混淆）理解了上⾯三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间⼀个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有⼀个相对极限值，在应⽤场景访问压⼒下，只要某⼀项达到系统最⾼值，系统的吞吐量就上不去了，如果压⼒继续增⼤，系统的吞吐量反⽽会下降，原因是系统超负荷⼯作，上下⽂切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
决定系统响应时间要素我们做项⽬要排计划，可以多⼈同时并发做多项任务，也可以⼀个⼈或者多个⼈串⾏⼯作，始终会有⼀条关键路径，这条路径就是项⽬的⼯期。
系统⼀次调⽤的响应时间跟项⽬计划⼀样，也有⼀条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。
⼆．系统吞吐量评估：我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
⽽通常境况下，我们⾯对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外⼀个维度：⽇PV。
通过观察系统的访问⽇志发现，在⽤户量很⼤的情况下，各个时间周期内的同⼀时间段的访问流量⼏乎⼀样。
⽐如⼯作⽇的每天早上。
只要能拿到⽇流量图和QPS我们就可以推算⽇流量。
通常的技术⽅法：1. 找出系统的最⾼TPS和⽇PV，这两个要素有相对⽐较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）2. 通过压⼒测试或者经验预估，得出最⾼TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最⾼的⽇吞吐量。
性能测试指标
性能测试指标记录下性能测试常⽤的⼏个指标。
1、TPSTPS的全称是Transaction Per Second，即每秒处理的事务数，那什么是事务呢？衡量⼀个系统性能的好坏，主要看的是单位时间内，系统可以处理多少业务量。
举个电商的例⼦： 1）假设要测试“下单”，那么“下单”业务就可看做是⼀个事务； 2）假设需要测试“添加购物车+下单”整体业务，那么“添加购物车”和“下单”这2个业务就组成了⼀个事务，此时TPS就是每秒处理“添加购物车+下单”这个⼀整个事务的数量。
2、QPSQPS的全称叫Request Per Second，字⾯意思⽐较好理解，就是每秒处理的请求数。
如果是测试单接⼝的情况下，TPS=QPS，例如上⾯电商例⼦中的第1）个场景。
3、TOP响应时间⼀个请求的响应时间由以下⼏部分时间构成。
响应时间=⽹络传输的总时间+各组件业务处理时间。
TOP响应时间是将所有请求的响应时间先从⼤到⼩进⾏排序，计算指定⽐例的请求都是⼩于某个时间。
该指标统计的是⼤多数请求的耗时。
⽤Jmeter进⾏测试通常看到下⾯⼏个数据： Top90（90%响应时间）：90%的请求耗时都低于某个响应时间 Top95（95%响应时间）：95%的请求耗时都低于某个响应时间 Top99（99%响应时间）：99%的请求耗时都低于某个响应时间3、平均响应时间平均响应时间=所有请求的平均耗时=ART（Average Response Time）4、并发数/虚拟⽤户数压测⼯具中设置的并发线程/进程数量5、成功率请求的成功率，⼀般执⾏压测后我们会关注请求或者事务的成功率是多少，⼀般公司可能要求成功率在99.99%以上。
6、吞吐量⽹络中上⾏和下⾏的流量总和，吞吐量代表⽹络的流量，TPS越⾼，吞吐量越⼤。
注意：我们看到的jmeter聚合报告⼀般⼊下图，下表中的吞吐量实际是我们上⽂说的TPS或者QPS。
如果要计算吞吐量的话应该是接收+发送⽹络流量总和。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Web性能测试的部分概况一般来说，一个Web请求的处理包括以下步骤：（1）客户发送请求（2）web server 接受到请求，进行处理；（3）web server 向DB获取数据；（4）web server生成用户的object(页面)，返回给用户。
给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间（第三步不包括在每次请求处理中）。
1.事务（Transaction）在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。
2.请求响应时间请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，在某些工具中，响应通常会称为“TTLB”，即"time to last byte"，意思是从发起一个请求开始，到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。
一个公式可以表示：响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。
标准可参考国外的3/5/10原则：（1）在3秒钟之内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“很不错的”；（2）在3~5秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“好的”；（3）在5~10秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“勉强接受的”；（4）超过10秒就让人有点不耐烦了，用户很可能不会继续等待下去；3、事务响应时间事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要是针对用户而言,属于宏观上的概念，是为了向用户说明业务响应时间而提出的.例如:跨行取款事务的响应时间就是由一系列的请求组成的.事务响应时间是直接衡量系统性能的参数.4.并发用户数并发一般分为2种情况。
一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作，这种操作一般指做同一类型的业务。
比如在信用卡审批业务中，一定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交；还有一种特例，即所有用户进行完全一样的操作，例如在信用卡审批业务中，所有的用户可以一起申请业务，或者修改同一条记录。
另外一种并发是广义范围的并发。
这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或者操作可以是相同的，也可以是不同的。
对整个系统而言，仍然是有很多用户同时对系统进行操作，因此也属于并发的范畴。
可以看出，后一种并发是包含前一种并发的。
而且后一种并发更接近用户的实际使用情况，因此对于大多数的系统，只有数量很少的用户进行“严格意义上的并发”。
对于WEB性能测试而言，这2种并发情况一般都需要进行测试，通常做法是先进行严格意义上的并发测试。
严格意义上的用户并发一般发生在使用比较频繁的模块中，尽管发生的概率不是很大，但是一旦发生性能问题，后果很可能是致命的。
严格意义上的并发测试往往和功能测试关联起来，因为并发功能遇到异常通常都是程序问题，这种测试也是健壮性和稳定性测试的一部分。
用户并发数量：关于用户并发的数量，有2种常见的错误观点。
一种错误观点是把并发用户数量理解为使用系统的全部用户的数量，理由是这些用户可能同时使用系统；还有一种比较接近正确的观点是把在线用户数量理解为并发用户数量。
实际上在线用户也不一定会和其他用户发生并发，例如正在浏览网页的用户，对服务器没有任何影响，但是，在线用户数量是计算并发用户数量的主要依据之一。
5.吞吐量指的是在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和.吞吐量/传输时间,就是吞吐率.6、TPS（transaction per second）每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量.它是衡量系统处理能力的重要指标.7、点击率每秒钟用户向WEB服务器提交的HTTP请求数.这个指标是WEB应用特有的一个指标:WEB应用是"请求-响应"模式,用户发出一次申请,服务器就要处理一次,所以点击是WEB应用能够处理的交易的最小单位.如果把每次点击定义为一个交易,点击率和TPS 就是一个概念.容易看出,点击率越大,对服务器的压力越大.点击率只是一个性能参考指标,重要的是分析点击时产生的影响。
需要注意的是,这里的点击并非指鼠标的一次单击操作,因为在一次单击操作中,客户端可能向服务器发出多个HTTP请求.8.资源利用率指的是对不同的系统资源的使用程度,例如服务器的CPU利用率,磁盘利用率等.资源利用率是分析系统性能指标进而改善性能的主要依据,因此是WEB性能测试工作的重点.资源利用率主要针对WEB服务器,操作系统,数据库服务器,网络等,是测试和分析瓶颈的主要参考.在WEB性能测试中,更根据需要采集相应的参数进行分析。
通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项)指标说明ProcessorTime 服务器CPU占用率，一般平均达到70%时，服务就接近饱和Memory Available Mbyte 可用内存数，如果测试时发现内存有变化情况也要注意，如果是内存泄露则比较严重Physicsdisk Time 物理磁盘读写时间情况Web服务器指标指标说明Requests Per Second（Avg Rps）平均每秒钟响应次数＝总请求时间 / 秒数Avg time to last byte per terstion （mstes）平均每秒业务脚本的迭代次数 ,有人会把上面那个混淆Successful Rounds 成功的请求Failed Requests 失败的请求Successful Hits 成功的点击次数Failed Hits 失败的点击次数Hits Per Second 每秒点击次数Successful Hits Per Second 每秒成功的点击次数Failed Hits Per Second 每秒失败的点击次数Attempted Connections 尝试链接数数据库服务器性能指标指标说明User 0 Connections 用户连接数，也就是数据库的连接数量Number of deadlocks 数据库死锁Butter Cache hit 数据库Cache的命中情况系统的瓶颈定义性能项命令指标CPU限制vmstat 当%user+%sys超过80%时磁盘I/O限制Vmstat 当%iowait超过40%(AIX4.3.3或更高版本)时应用磁盘限制Iostat 当%tm_act超过70%时虚存空间少Lsps，-a 当分页空间的活动率超过70%时换页限制Iostat, stat 虚存逻辑卷%tm_act超过I/O(iostat)的30%，激活的虚存率超过CPU数量(vmstat)的10倍时系统失效Vmstat, sar 页交换增大、CPU等待并运行队列稳定系统的资源状态性能项资源评价CPU占用率70% 好85% 坏90%+ 很差磁盘I/0 <30% 好<40% 坏<50%+ 很差网络<30%带宽好运行队列<2*CPU数量好内存没有页交换好每个CPU每秒10个页交换坏更多的页交换很差通俗理解：日访问量常用页面最大并发数同时在线人数访问相应时间案例：最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主要测试项和测试方案：一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化，设置集合点策略)一种是测试服务器长时间压力下，用户能否正常操作(用户名参数化，迭代运行脚本)一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作，如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备的内存数量要求比这个还要多一些。
还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2个概念。
这个楼上已经说了。
但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来支撑了。
系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。
另外根据经验统计，对于1个JAVA开发的WEB系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。
假设你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个，那么你最少需要这样的机器18台，建议不少于30台。
当然，你要是买个大型服务器，里面装有200个CPU、256G的内存，千兆光纤带宽，就算是10万个并发用户，那速度，也绝对是嗖嗖的。
另外暴寒1下，光设置全部进入运行状态就需要接近6个小时。
具体的可以拿1个系统来压一下看看，可能会出现以下情况：1、服务器宕机；2、客户端宕机；3、从某个时间开始服务器拒绝请求，客户端上显示的全是错误；4、勉强测试完成，但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。
假设客户端和服务器之间百兆带宽，百兆/10000=10K，那每个用户只能得到10K，这个速度接近1个64K的MODEM上网的速度；另外以上分析全都没考虑系统的后台，比如数据库、中间件等。
1、服务器方面：上面说的那样的PC SERVER需要50台；2、网络方面：按每个用户50K，那至少5根百兆带宽独享，估计仅仅网络延迟就大概是秒一级的；3、如果有数据库，至少是ORACLE，最好是SYSBASE，SQLSERVER是肯定顶不住的。
数据库服务器至少需要10台4CPU、16G内存的机器；4、如果有CORBA，那至少再准备10台4CPU、16G内存的机器；再加上负载均衡、防火墙、路由器和各种软件等，总之没个1000万的资金投入，肯定搞不定。
这样的门户系统，由于有用户权限，所以并不象jackie所说大多是静态页面。
但只要是多服务器的集群，那么我们就可以通过1台机器的测试结果来计算多台机器集群后的负载能力的，最多额外考虑一下负载均衡和路由上的压力，比如带宽、速度、延迟等。
但如果都是在1台机器上变化，那我们只能做一些指标上的计算，可以从这些指标上简单判断一下是否不可行，比如10万并发用户却只有1根百兆带宽，那我们可以计算出每个用户只有1K带宽，这显然是不可行的。