吞吐量测试报告
LoadRunner性能测试报告
LoadRunner性能测试报告一、背景介绍在当今互联网时代，性能测试已变得非常重要。
性能测试旨在评估系统在不同负载条件下的性能，为系统的稳定性和可扩展性提供准确的数据。
本报告旨在介绍一次使用LoadRunner进行的性能测试，并对测试结果进行分析和总结。
二、目标与方法测试目标：评估被测系统在不同负载条件下的性能表现，包括吞吐量、响应时间和并发用户数等指标。
测试方法：使用LoadRunner进行负载测试，以模拟真实的用户行为。
测试包括各种场景，如登陆、浏览、和下单等。
三、测试环境被测系统：一个在线购物网站测试环境：LoadRunner 12.0、Windows Server 2024、Oracle数据库、Apache Tomcat四、测试过程1.阶段一：压力测试在此阶段，使用LoadRunner模拟不同的用户并发访问网站，逐渐增加负载，直到达到系统峰值。
主要目的是评估系统在高负载下的性能表现。
测试结果表明，在800个并发用户的情况下，系统的吞吐量为500请求/秒，平均响应时间为1.5秒。
超过800个并发用户后，系统响应时间迅速增加，导致系统崩溃。
2.阶段二：稳定性测试在此阶段，使用LoadRunner模拟固定数量的并发用户访问网站，持续一段时间，观察系统的稳定性和可扩展性。
测试结果表明，在500个并发用户的情况下，系统的吞吐量为300请求/秒，平均响应时间为1.2秒。
系统能够在高负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
3.阶段三：负载均衡测试在此阶段，使用LoadRunner模拟多个负载均衡服务器并发访问网站，测试负载均衡的性能和可靠性。
测试结果表明，在3个负载均衡服务器的情况下，系统的吞吐量为900请求/秒，平均响应时间为1.3秒。
负载均衡服务器能够有效分发请求，提高系统的性能和可靠性。
五、测试总结1.系统在高负载下的性能表现不理想，需要对系统进行优化和扩展。
2.系统能够在中等负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
吞吐量测试报告
吞吐量测试报告
版本：V1.0
测试目的
本报告主要针对硬件在正常环境下，的实际吞吐量值是否达标真实的了解产品的实际性能。
测试指标及期望
验证现生产R1000机型WIFI 各频率性能
1、WIFI 2.4G 双向吞吐量达70Mbps以上。
2、WIFI 5G 双向吞吐量达80Mbps以上
测试设备和工具
2.设备设置
1,无线网卡连接PC1地址设置为(IP:192.168.1.100)，
2.DUT 连接PC2地址设置为(IP:192.168.1.200
3.将IxChariot软件设置10条，接收5条发射5条
测试结果
2G吞吐量测试截图
结合测试记录2G平均值均达70M以上
5G吞吐量测试截图
结合测试记录5G平均值均达80M以上。
测试参数
结论概述：
综合测试记录，以上测试性能均达理想要求，所以本批测试判定为通过。
吞吐量实验报告
现代通信网络测量课程实验报告实验二端口吞吐量测试第4班第7组2020年10月11日一、实验目的1.了解和掌握吞吐量概念及测试原理；2.了解和学会使用renix软件测量吞吐量，并将误差控制在1%以内；3.掌握测试和探索不同因素对端口吞吐量（不同单位下）的影响4.理解端口吞吐量与数据包长度，接口类型的关系。
二、实验所用仪器及实验环境华为S5720三层交换机，renix软件，测量仪器。
三、实验基本原理及步骤 基本测量方法如下图所示：DUT测试仪器网线本实验基于RFC2544协议文件测量端口转发时延，对时延的定义如下图所示： Throughout ：通过renix 软件配置数据帧，我们可以配置的变量有：数据包长度、接口类型。
在不同的接口类型下分别测试，测试方法是通过不断减小负载直至不丢包，得到在在不丢包情况下的最大传输速率，即吞吐量根据RFC2544，根据接口类型有不同的数据包长度可供选择。
在本实验中，以太网接口和ipv4接口的数据包的长度有如下选择：64, 128, 256, 512, 1024, 1280, 1518(字节)。
本实验的重点为“如何将误差控制在1%以内”，方法如下：当负载减小到无丢包时，根据已知数据可以判断实际吞吐量的大致范围，并根据实际吞吐量的范围，确定出误差在1%时的波动范围。
因此，当有丢包和无丢包对应的负载差值小于波动范围时，既可确定在该情况下得到的吞吐量的误差小于1%。
四、实验数据记录(一) ipv4测量结果--测试数据包长度对转发时延的影响数据表长度分别取值如下（单位：字节）：64 128 256 512 1024 1280 1518（其余参数：时戳位置：Head Head）64128负载69.4%时，不丢包负载70%时，丢包128负载69.4%时，不丢包负载70%，丢包256负载70%，不丢包负载70.6%，丢包512负载70%，不丢包负载70.6%，丢包1024负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包1280负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包1518负载70.6%，不丢包负载71.3%，丢包结果分析：帧长/字节有丢包无丢包6470.6% 70.0%12870.0% 69.4%25670.6% 70.0%51270.6% 70.0%102471.3% 70.6%128071.3% 70.6%151871.3% 70.6% 为更直观显示表中数据，绘图如下：由图知，帧长度为64、128、256、512、1024、1280、1518字节的数据流的吞吐量（bps ）相等， 即吞吐量（bps ）不随帧长的增加而变化。
jmeter性能测试报告
jmeter性能测试报告一、测试环境。
本次性能测试是在一个典型的生产环境中进行的，测试服务器配置为，CPU 8核、内存 16GB、硬盘 500GB，操作系统为CentOS 7.0，Java版本为1.8。
测试使用的工具为Apache JMeter 5.1.1。
二、测试目标。
本次性能测试的主要目标是评估系统在高负载下的性能表现，包括并发用户数、响应时间、吞吐量等指标。
通过对系统的压力测试，发现系统的性能瓶颈，并对系统进行优化，以提高系统的稳定性和可靠性。
三、测试方案。
1. 测试场景设计，根据实际业务场景，设计了多个测试场景，包括用户登录、数据查询、提交订单等操作。
2. 测试数据准备，准备了符合实际业务的测试数据，以模拟真实用户行为。
3. 测试脚本编写，使用JMeter编写了测试脚本，模拟了不同的用户行为，并设置了不同的并发用户数。
4. 测试执行，在测试环境下执行测试脚本，记录测试过程中的性能数据。
四、测试结果。
1. 响应时间，在100个并发用户的情况下，系统的平均响应时间为2.5秒，最大响应时间为5秒。
2. 吞吐量，系统在高峰期的吞吐量为每秒处理100个请求，系统能够较好地支撑业务高峰期的访问量。
3. 错误率，系统在高负载下的错误率较低，仅为0.5%，表明系统具有较好的稳定性和可靠性。
4. 资源利用率，系统在测试过程中，CPU利用率在80%左右，内存利用率在60%左右，硬盘IO在正常范围内，系统资源利用率较为稳定。
五、测试分析。
通过对测试结果的分析，发现系统在当前的配置下，能够较好地支撑业务的高负载访问。
然而，随着用户量的增加，系统的响应时间有可能会进一步增加，因此建议在后续的优化中，对系统进行进一步的扩展和调优，以提高系统的性能和稳定性。
六、优化建议。
1. 系统性能优化，建议对系统的关键模块进行性能优化，包括数据库查询、接口调用等，以提高系统的响应速度。
2. 硬件资源扩展，可以考虑对服务器的硬件资源进行扩展，包括CPU、内存等，以提高系统的并发处理能力。
性能测试总结报告
性能测试总结报告版本修改记录目录性能测试总结报告 (1)1. 性能测试简介 (4)1.1 性能测试目的 (4)1.2 术语解释 (4)1.3 测试方向 (5)2.测试环境 (5)2.1 服务器端测试环境描述 (5)2.2 客户端测试环境描述 (5)2.3 测试网络环境 (6)2.4 测试工具 (6)3. 测试内容概要 (6)3.1 保密性能登录脚本设置 (6)3.2 保密项目查询脚本设置 (6)3.3 运行场景设置 (6)3.4 关键资源不处于阻塞状态 (6)4. 登录测试过程分析 (7)4.1 事务成功率统计分析 (7)测试结果概要列表 (7)通过事务成功率分布图 (8)事务成功率结果分析 (8)4.2 平均数响应时间 (8)测试结果概要列表 (8)平均响应时间分布图 (9)平均响应时间结果分析 (9)4.3 每秒点击次数分析 (9)测试结果概要列表 (9)平均每秒点击次数分布图 (10)平均每秒点击次数结果分析 (10)4.4 吞吐量 (10)测试结果概要列表 (10)平均吞吐量分布图 (11)平均吞吐量结果分析 (11)4.5 Window资源 (11)4.6 Sql server 2005 (13)5. 登录分析结果 (14)6. 查询测试过程分析 (15)6.1 事务成功率统计分析 (15)测试结果概要列表 (15)通过事务成功率分布图 (15)事务成功率结果分析 (16)6.2 平均数响应时间 (16)测试结果概要列表 (16)平均响应时间分布图 (16)平均响应时间结果分析 (16)6.3 每秒点击次数分析 (17)测试结果概要列表 (17)平均每秒点击次数分布图 (17)平均每秒点击次数结果分析 (17)6.4 吞吐量 (18)测试结果概要列表 (18)平均吞吐量分布图 (18)平均吞吐量结果分析 (18)6.5 Window资源 (19)6.6 Sql server 2005 (20)7. 查询分析结果 (22)8. 附录 (22)8.1 web 服务器 (22)8.2 数据库 (23)1. 性能测试简介1.1 性能测试目的真实环境下检测系统性能，评估系统性能以及服务器性能的满足情况；预见系统负载压力承受力，在应用实际部署之前，评估系统性能；分析系统瓶颈，优化系统。
RFC3918聚合组播吞吐量测试--网络测试仪实操
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
测试进度查看 进度查看 · 信息界面里, 实时显示当前测试的字节、负载情况 · 预测花费时间
第 16 页 共yzer 结果分析 · 专业软件 · 自动弹出
手工打开 · 自动安装 · 打开结果
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
组播组容量测试 · Multicast Group Capacity Test · 确定在 DUT/SUT 能够正确转发数据包到注册在该 DUT/SUT 的组播组环境下，DUT/SUT 能够支持的最大的组播组数量
第 1 页 共 19 页
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
1.3 聚合组播吞吐量测试 定义 · 吞吐量（Throughput）：没有丢包情况下能够转发的最大速率 测试目的 · 确定 DUT/SUT 加入相同组播组的多个测试端口在不丢包的情况下的最大转发速率 · 衡量 DUT 的组播复制能力，和组转发矩阵的测试在不断增加组的数量相比，组播总体吞 吐量的测试是在不断的增加出接口的数量 测试过程 · 报文数量和预期接收到的报文数量相等，则增加速率继续测试；如果不相等，则减小速率 继续测试
四、测试报告.............................................................................................................. 16
RFC3918 聚合组播吞吐量测试
一、简介
1.1 RFC3918 简介 历史 ·在 1999 年 3 月成为正式标准 功能 ·评测网络互连设备或网络系统的性能 ·网络设备: 交换机，路由器… 内容 · 定义了一整套测试方法，为不同厂家的设备/系统提供了统一的评估标准和报告格式 相关文档 ·RFC 2432, Terminology for IP Multicast Benchmarking ·RFC 3918, Methodology for IP Multicast Benchmarking
吞吐量测试报告
吞吐量测试报告1. 简介本文档是针对某个系统进行吞吐量测试的报告。
吞吐量测试用于评估系统在单位时间内所能处理的请求数量，可以帮助了解系统的性能表现和瓶颈。
2. 测试背景在本次吞吐量测试中，我们选择对某个在线购物平台进行测试。
该平台是一个B2C电商平台，主要提供商品浏览、购买、支付等功能。
为了满足不断增长的用户需求，我们希望通过吞吐量测试来评估系统是否能够支撑高并发请求。
3. 测试目标我们的测试目标包括： - 评估系统在正常运行时的吞吐量表现； - 发现系统的性能瓶颈，并提出优化建议； - 验证系统的可扩展性，判断是否能够支持未来的用户增长。
4. 测试环境和工具为了进行吞吐量测试，我们搭建了以下环境和使用了相应的工具： - 服务器：使用一台具备足够性能的服务器，确保不会成为测试的瓶颈。
- 软件：使用JMeter作为性能测试工具，用于模拟大量用户请求。
- 脚本：编写自定义的JMeter脚本，模拟真实场景的用户行为。
5. 测试过程和结果5.1 测试步骤我们按照以下步骤进行吞吐量测试： 1. 确定测试场景：选择一些常见的用户操作，例如浏览商品、加入购物车、提交订单等，形成一系列完整的用户场景。
2.编写JMeter脚本：根据测试场景，编写JMeter脚本，模拟用户行为，包括请求路径、请求参数等。
3. 配置测试计划：设置并发用户数、测试持续时间等参数，对系统施加压力。
4. 启动测试：运行JMeter脚本，开始进行吞吐量测试。
5. 监控系统性能：使用监控工具对系统的各项指标进行监控，包括CPU使用率、内存占用、网络流量等。
6. 收集测试数据：记录吞吐量、响应时间等关键指标，并根据需要绘制性能曲线图。
7. 分析结果：根据测试数据和性能曲线图，分析系统的性能表现，并找出潜在的问题和改进空间。
5.2 测试结果经过吞吐量测试，我们得到了以下测试结果： - 平均吞吐量：系统在测试期间平均每秒处理请求数量为 XXX。
系统性能测试报告
系统性能测试报告报告名称：系统性能测试报告报告日期：2021年5月15日1. 引言本报告旨在评估系统的性能指标，包括响应时间、吞吐量和并发用户数等方面。
通过对系统的性能进行测试和分析，以便为系统的调优和优化提供依据。
2. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Google Chrome 90.0.4430.93- 服务器配置：****************************，内存16GB3. 测试内容和方法本次测试主要针对系统的主要功能进行性能测试，包括用户登录、数据查询和数据上传等操作。
- 响应时间：通过模拟用户操作，记录系统的响应时间，包括页面加载时间、接口请求时间等。
- 吞吐量：模拟多个用户同时进行操作，记录系统的处理能力，通过每秒请求数来衡量。
- 并发用户数：逐渐增加并发用户数，记录系统能够稳定处理的最大并发用户数。
4. 测试结果- 响应时间：- 用户登录：平均响应时间为2秒。
- 数据查询：平均响应时间为1.5秒。
- 数据上传：平均响应时间为3秒。
- 吞吐量：系统每秒可处理100个请求。
- 并发用户数：系统在最大并发用户数为200时仍能保持稳定运行。
5. 结论- 系统在一般情况下的响应时间较快，且能够稳定处理大量并发用户操作。
- 响应时间在某些操作上存在较大的波动，可能需要针对这些操作进行性能优化。
- 系统的吞吐量较高，能够满足大多数用户的需求。
- 建议定期进行性能测试和优化，以保证系统的稳定性和性能。
6. 建议- 对于响应时间较长的操作，可以考虑使用缓存技术、异步加载等方式来提升用户体验。
- 对于吞吐量不足的情况，可以考虑使用负载均衡、分布式架构等方式来提升系统的处理能力。
- 定期进行性能测试，及时发现和解决系统性能问题，保证系统的稳定性和性能。
7. 致谢感谢参与本次性能测试的所有人员的辛勤努力和支持。
感谢测试团队、开发人员和管理人员的合作与支持，为本次性能测试提供了必要的资源和支持。
性能测试报告分析
性能测试报告分析1. 引言性能测试是软件开发过程中的重要环节之一，它可以帮助评估系统在不同负载下的性能表现，并发现性能瓶颈和优化潜力。
本文将对性能测试报告进行分析，以帮助我们了解系统在实际应用场景中的性能表现。
2. 测试环境和方法在进行性能测试之前，我们需要确定测试环境和方法。
本次性能测试是在一台配置为Intel Core i7处理器、8GB内存的服务器上进行的。
我们使用JMeter工具模拟用户并发请求，并记录系统的响应时间和吞吐量指标。
3. 测试指标性能测试报告中通常包含以下几个重要指标：3.1 响应时间响应时间是衡量系统性能的关键指标之一。
它表示从用户发出请求到系统返回响应所经历的时间。
我们可以通过响应时间的分布情况来评估系统在不同负载下的性能表现。
3.2 吞吐量吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求数量。
它反映了系统的处理能力和负载承受能力。
通过比较不同负载下的吞吐量指标，我们可以发现系统的性能瓶颈和优化空间。
3.3 错误率错误率是指系统在处理请求过程中出现错误的比例。
高错误率可能意味着系统存在稳定性问题或者负载过大。
在性能测试中，我们需要关注错误率指标，以帮助我们发现系统的异常行为。
4. 性能测试报告分析根据性能测试报告，我们针对不同负载情况对系统的性能进行分析。
4.1 低负载测试在低负载下，系统的响应时间和吞吐量均表现良好。
平均响应时间为X毫秒，吞吐量为Y每秒。
错误率非常低，系统运行稳定。
4.2 中负载测试在中负载下，系统的性能开始逐渐下降。
平均响应时间为X毫秒，吞吐量为Y 每秒。
错误率略有增加，但仍然在可接受范围内。
根据响应时间的分布情况，我们可以看到系统出现了一些延迟较高的请求。
4.3 高负载测试在高负载下，系统的性能达到了极限。
平均响应时间急剧上升，吞吐量明显下降。
错误率也随之增加，系统出现了较多的错误。
根据性能测试报告，我们可以推断系统已经达到了负载极限，需要进一步优化以提高性能。
CHARIOT测试网络吞吐量
CHARIOT测试网络吞吐量CHARIOT产生并模拟真实的流量，采用End to End的方法测试网络设备或网络系统在真实环境中的性能。
能够广泛应用在交换机、路由器建立的有线网络以及无线网络，甚至是VOIP 等高新技术中，测量这些网络各个方面的功能和性能。
它可提供端到端、多操作系统、多协议测试、多应用模拟测试，应用范围包括有线网、无线网、广域网及各种网络设备。
可以进行网络故障定位、用户投诉分析、系统评估、网络优化等，能从用户角度测试网络或网络参数(吞吐量、反应时间、延时、抖动、丢包等)。
以下用实例说明一下chariot的使用：运行平台: PCA：Windows XPPCB：Windows XP （虚拟机上安装）PCB：Windows XP （虚拟机上安装）注：Chariot支持多操作系统，比如XP/2000/20003等，其客户端软件Endpoint甚至能够在Linux等平台运行。
基本组成：包括CHARIOT控制台和Endpoint。
CHARIOT控制台主要负责监视和统计工作，Endpoint负责流量测试工作，实际操作时Endpoint执行CHARIOT控制台发布的脚本命令，从而完成需要的测试(具体的工作流程图见图1)。
图1实例1:测量网络中任意两个节点间的带宽任务描述：假设我们要测量网络中B计算机192.168.4.112与C计算机192.168.4.113之间的实际带宽。
操作步骤：第一步：首先在B、C计算机上运行CHARIOT的客户端软件Endpoint。
运行endpoint.exe 后，任务管理器中多了一个名为endpoint的进程。
第二步：被测量的机器已经准备好了，这时需要运行控制端CHARIOT，我们可以选择网络中的其他计算机，也可以在B或C计算机上直接运行CHARIOT(图2)。
本实例CHARIOT 运行在A计算机（192.168.4.82上）图2第三步:在主界面中点击“New”按钮，进行基本的设置。
jmeter聚合报告中吞吐里量计算误差
jmeter聚合报告中吞吐里量计算误差JMeter是一款常用的性能测试工具，可以用于模拟多种场景下的并发访问、压力测试等。
在进行性能测试时，我们通常会关注吞吐量这个指标，它反映了系统在单位时间内处理的请求数量。
然而，在使用JMeter生成的聚合报告中，吞吐量计算可能存在一定的误差。
本文将从几个方面分析JMeter聚合报告中吞吐量计算误差的原因，并提供一些解决方案。
我们需要了解一下JMeter聚合报告中吞吐量的计算方式。
JMeter 通过统计采样器的请求数量以及测试持续时间来计算吞吐量。
具体计算公式为：吞吐量 = 请求数量 / 测试持续时间。
然而，在实际测试中，由于多种因素的影响，这个计算结果可能与实际情况存在误差。
一种可能的误差来源是测试环境的影响。
在真实的生产环境中，系统的吞吐量通常会受到多种因素的制约，如网络带宽、服务器负载、数据库性能等。
而在测试环境中，这些因素可能会有所不同，导致测试结果与实际情况存在差异。
为了减小这种误差，我们可以尽量模拟真实的生产环境，使用真实的测试数据，并对测试环境进行合理的配置。
另一个可能的误差来源是测试样本的选择。
JMeter默认情况下会对每个采样器的响应时间进行统计，并将结果加权平均得到整体的吞吐量。
然而，在实际测试中，我们可能只关注某些特定的采样器，而忽略其他采样器的结果。
这样就会导致吞吐量的计算结果不准确。
为了减小这种误差，我们可以通过设置包含或排除特定的采样器，来选择我们感兴趣的测试样本。
JMeter聚合报告中吞吐量的计算还受到采样器的配置和运行时的影响。
例如，如果我们设置了固定的并发用户数，那么吞吐量的计算结果就会受到这个并发用户数的限制。
同样地，如果我们在测试期间动态地增加或减少并发用户数，那么吞吐量的计算结果也会受到影响。
为了减小这种误差，我们可以根据实际情况设置合理的并发用户数，并在测试期间保持稳定。
JMeter聚合报告中吞吐量的计算还受到测试数据的影响。
吞吐量调研报告
吞吐量调研报告吞吐量是指单位时间内系统处理的量或者单位时间内通过某个点的数据或者信息的量。
在计算机系统或者网络通信中，吞吐量通常以数据包数或者位数来衡量，是评估系统性能的重要指标之一。
为了研究吞吐量对系统性能的影响，我们进行了以下调研。
首先，我们调查了不同类型的计算机系统的吞吐量情况。
通过实验数据分析，我们发现高性能的服务器系统在处理大量请求时能够保持较高的吞吐量。
这是因为高性能的服务器系统通常具有多核处理器、大容量内存等硬件设备，能够更快速地处理请求。
而低性能的系统在面对大量请求时往往会出现吞吐量下降的情况。
其次，我们对不同网络环境下的吞吐量进行了比较。
通过对不同局域网和广域网的吞吐量进行测试，我们发现局域网中的吞吐量较高，而广域网中的吞吐量相对较低。
这是因为局域网连接的设备数量较少，网络延迟较小，数据传输速度较快，所以吞吐量较高。
而广域网连接的设备数量较多，网络延迟较大，数据传输速度较慢，所以吞吐量较低。
另外，我们还对使用不同传输协议的系统进行了调研。
通过对TCP和UDP协议的吞吐量进行测试，我们发现TCP协议在保证可靠传输的同时，吞吐量也较高。
而UDP协议在不保证可靠传输的情况下，吞吐量可以更高。
这是因为TCP协议需要进行握手、确认、重传等操作，增加了数据传输的开销，而UDP协议则没有这些操作，所以吞吐量较高。
最后，我们调查了不同负载下的吞吐量变化。
通过不同负载下的实验测试，我们发现随着负载的增加，吞吐量会出现下降的趋势。
这是因为负载较大时，系统处理请求的能力有限，导致吞吐量下降。
而当负载较小时，系统处理请求的能力能够充分利用，吞吐量较高。
综上所述，吞吐量是衡量系统性能的重要指标，受到多方面因素的影响。
在实际应用中，根据具体情况选择合适的计算机系统、网络环境、传输协议以及控制负载大小，能够最大限度地提高系统的吞吐量。
软件测试报告性能测试的吞吐量与资源消耗优化
软件测试报告性能测试的吞吐量与资源消耗优化尊敬的读者：本文将重点探讨软件测试报告中关于性能测试的吞吐量与资源消耗优化方面的内容。
以下是对这一主题的详细阐述，以确保文章准确满足标题描述的内容需求。
一、引言在软件开发过程中，性能测试是一项关键任务。
通过对吞吐量与资源消耗进行测试和优化，可以提高软件性能并优化用户体验。
本报告将分析性能测试的重要性，并提出相关的优化措施。
二、性能测试的定义与目标性能测试是指通过模拟真实的用户负载情况，对软件系统进行测试，并评估其在不同负载下的性能表现。
性能测试的目标是确保软件在各种条件下都能提供稳定、高效的性能。
三、吞吐量的测试与优化1.测试方法通过模拟不同数量的并发用户，记录系统在单位时间内能够处理的请求量，即吞吐量。
可以使用性能测试工具，如LoadRunner、JMeter等进行测试，并根据测试结果进行优化。
2.优化措施a)优化系统架构：通过对软件系统架构进行调整，提高系统的并发处理能力，从而提高吞吐量。
b)优化算法与逻辑：对软件的算法和逻辑进行优化，提高处理效率，减少资源消耗，进而提高吞吐量。
c)合理使用缓存：合理使用缓存机制可以减少数据库等资源的访问，从而提高系统吞吐量。
四、资源消耗的测试与优化1.测试方法通过监控系统的资源消耗情况，如CPU利用率、内存占用率、网络带宽等指标，进行性能测试。
可以使用监控工具，如Zabbix、Nagios等进行测试，并根据测试结果进行优化。
2.优化措施a)优化代码质量：通过代码重构、去除冗余代码等方式，减少资源的消耗，提高系统的性能。
b)合理使用资源：合理配置和管理系统的资源，避免资源浪费和滥用，提高资源的利用率。
c)加强系统监控：及时监控系统的资源消耗情况，发现并解决资源消耗过高的问题，保证系统的稳定性和性能。
五、测试结果与改进建议根据性能测试的结果，分析吞吐量及资源消耗的情况，并提出改进建议，以便优化软件的性能。
六、总结本报告通过对软件性能测试中吞吐量与资源消耗的优化进行论述，强调了性能测试的重要性，并提出了相应的测试和优化措施。
jmeter聚合报告 事务吞吐量与子请求的吞吐量
jmeter聚合报告事务吞吐量与子请求的吞吐量JMeter聚合报告是性能测试中非常重要的一部分，它提供了对性能测试结果的全面分析和统计信息。
其中，事务吞吐量与子请求的吞吐量作为评估性能的重要指标，需要我们关注和理解。
一、了解JMeter聚合报告JMeter是一款开源的性能测试工具，通过模拟不同负载条件下的用户行为，来评估被测系统的性能表现。
在性能测试完成后，JMeter会生成聚合报告，其中包含了大量的统计数据，帮助我们了解系统在不同压力下的表现情况。
二、事务吞吐量和子请求的吞吐量在JMeter聚合报告中，事务吞吐量和子请求的吞吐量是两个重要的性能指标。
1. 事务吞吐量事务是指在测试过程中完成的一个操作或一组操作，比如用户登录、浏览商品、提交订单等。
事务吞吐量表示每秒钟完成的事务数量，它反映了系统处理能力的一个重要指标。
当系统的事务吞吐量达到峰值时，通常会导致系统的性能下降，因此我们需要关注事务吞吐量是否达到预期的要求。
2. 子请求的吞吐量子请求是指事务中涉及到的具体请求，比如访问某个URL、查询数据库等。
子请求的吞吐量表示每秒钟完成的子请求的数量，它可以帮助我们更细致地分析系统的性能瓶颈。
通过观察子请求的吞吐量，我们可以了解到系统中具体的接口、服务或资源是否存在性能问题，从而有针对性地进行优化和改进。
三、如何分析聚合报告中的吞吐量指标在JMeter聚合报告中，通常会包含事务吞吐量和子请求的吞吐量的统计数据，比如平均吞吐量、最大吞吐量、最小吞吐量等。
针对这些数据，我们可以进行如下的分析和思考：1. 对比不同压力条件下的吞吐量数据，看是否存在性能瓶颈。
2. 观察吞吐量的曲线图，了解系统在测试过程中的性能波动情况。
3. 分析事务吞吐量和子请求的吞吐量的比例，判断系统中是否存在某个特定的子请求影响了整体性能。
四、个人观点和理解在我看来，事务吞吐量和子请求的吞吐量是评估系统性能的重要指标，通过对这两个指标的全面分析，我们可以更好地了解系统的性能表现、定位性能瓶颈，并做出针对性的优化和改进。
性能测试报告
性能测试报告一、引言性能测试是软件开发过程中非常重要的一环，通过对系统的性能进行测试，可以评估系统在不同负载条件下的表现，发现系统的瓶颈，并为系统的优化提供数据支持。
本报告旨在对某系统进行性能测试，并对测试结果进行分析和总结。
二、测试环境1. 硬件环境：测试服务器配置为Intel Xeon E5-2620 v4处理器，32GB内存，1TB SSD硬盘。
2. 软件环境：操作系统为CentOS 7.5，Web服务器为Nginx，数据库为MySQL 5.7，应用框架为Spring Boot。
三、测试目标1. 测试系统的并发用户量下的响应时间。
2. 测试系统的吞吐量。
3. 测试系统的稳定性，包括内存占用、CPU占用等指标。
4. 测试系统在不同负载下的表现，包括低负载、中负载和高负载。
四、测试方案1. 使用JMeter工具模拟不同数量的并发用户，对系统进行压力测试。
2. 对系统的各项指标进行监控，包括响应时间、吞吐量、内存占用、CPU占用等。
3. 在不同负载条件下进行测试，记录系统的性能数据。
五、测试结果1. 响应时间测试：在100个并发用户下，系统的平均响应时间为500ms；在500个并发用户下，系统的平均响应时间为800ms；在1000个并发用户下，系统的平均响应时间为1200ms。
响应时间随着并发用户数量的增加而略微增加，但整体表现良好。
2. 吞吐量测试：系统在不同负载条件下的吞吐量分别为1000req/s、1500req/s和2000req/s，吞吐量随着负载的增加而增加。
3. 稳定性测试：系统在高负载下的内存占用率为70%，CPU占用率为80%，系统稳定性良好。
4. 不同负载下的表现：系统在低负载下运行稳定，响应时间较短；在高负载下，系统的响应时间略有增加，但整体表现良好。
六、测试分析1. 系统在不同负载下的表现良好，响应时间和吞吐量均符合预期。
2. 系统在高负载下的稳定性较好，内存和CPU占用率均在可接受范围内。
压力测试报告范文
压力测试报告范文一、测试目的对系统进行压力测试，以确定系统在负载压力下的性能表现，包括系统吞吐量、响应时间、资源消耗等指标，进而评估系统在实际生产环境中的可用性和稳定性。
二、测试环境1.测试服务器：一台配置为8核心、16GB内存的云服务器；2. 软件环境：操作系统为Ubuntu 20.04 LTS，Java版本为OpenJDK 11.0.11，使用JMeter进行压力测试；3. 网络环境：带宽100Mbps，网络延迟低于10ms。
三、测试场景设计根据系统的实际使用情况和预估负载，设计了以下两个压力测试场景：1.并发用户场景：模拟多个用户同时对系统进行操作，其中包括登录、浏览商品、下订单等操作；2.批量数据场景：模拟大量商品数据的导入操作，测试系统在处理大数据量时的性能表现。
四、测试步骤1. 进行预热测试：使用JMeter模拟少量并发用户对系统进行操作，使系统逐渐处于稳定状态；2.执行并发用户场景测试：逐渐增加并发用户数，记录系统的吞吐量、响应时间和错误率等指标；3.执行批量数据场景测试：模拟导入大量商品数据至系统，记录系统的处理时间和资源占用情况。
五、测试结果及分析1.并发用户场景测试结果：-用户数：从10个并发用户逐渐增加到100个并发用户；-吞吐量：随着并发用户数的增加，系统的吞吐量呈线性增长，直到达到饱和状态；-响应时间：随着并发用户数的增加，系统的平均响应时间会逐渐增加，但总体仍维持在可接受范围内；-错误率：系统在高负载下的错误率相对较低，在饱和状态下为0.5%。
2.批量数据场景测试结果：-导入数据量：导入了100,000条商品数据；-处理时间：系统在处理该批量数据的过程中，平均每秒能处理1,000条数据，总处理时间为100秒；-资源占用：在数据导入过程中，系统的CPU占用率平均维持在50%，内存占用率为70%。
六、测试结论根据以上测试结果及分析，可以得出以下结论：1.系统在并发用户场景下表现良好，具有较高的吞吐量和相对较低的响应时间；2.系统在高负载情况下能够稳定运行，错误率较低；3.系统能够处理大规模数据的导入操作，并在合理的时间范围内完成。
性能测试报告模板_2
XXXX硬件性能测试报告版本号例：3010硬件平台性能测试报告v1.0文档命名：LinkTrust_SPEC_ALL_002_CN_004_RD_ZHANGZY_090312_I文档编号：2401002004I目录产品型号.软件版本号性能测试报告版本号 (1)性能测试报告 v1.0目录 (2)目录 (2)一、测试目的 (3)二、测试人员和测试时间 (3)三、测试环境描述 (3)●被测设备描述： (3)●测试仪描述： (3)四、测试项目 (4)五、测试结果 (4)1. 网卡型号/其他硬件变化吞吐量 (4)2.网卡型号/其他硬件变化延迟 (4)3.网卡型号/其他硬件变化最大并发TCP连接数 (5)4.网卡型号/其他硬件变化最大TCP连接建立速率 (5)5.网卡型号/其他硬件变化HTTP-A V处理能力 ....................... 错误!未定义书签。
6. 最大吞吐量 (5)六、数据分析 (6)附录： (7)一、测试目的该项测试的目的是评估该产品（包括软硬件描述）的基础性能指标测试项目包括八个基础测试项：吞吐量、延迟、最大并发TCP连接数、最大TCP连接建立速率、HTTP-A V处理能力和最大吞吐量，测试涵盖该设备的所有类型的网卡。
二、测试人员和测试时间●测试人员：●测试时间：三、测试环境描述●被测设备描述：●测试仪描述：测试仪型号：Avalanche2500；Reflector2500；IXIA1600或IXIA400T测试软件版本：Avalanche7.5.0.41452；IxScriptMate5.20_SP3四、测试项目1.网卡型号/其他硬件变化吞吐量2.网卡型号/其他硬件变化延迟3.网卡型号/其他硬件变化最大并发TCP连接数4.网卡型号/其他硬件变化最大TCP连接建立速率5.网卡型号/其他硬件变化HTTP-A V处理能力6.最大吞吐量7.最大吞吐量稳定时长五、测试结果1.网卡型号/其他硬件变化吞吐量●被测设备配置：插入配置文件●测试仪配置：测试流方向、测试端口配置、测试时长、测试次数、其他特殊配置2.网卡型号/其他硬件变化延迟●被测设备配置：插入配置文件●测试仪配置：测试流方向、测试端口配置、延迟类型、测试时长、测试次数、其他特殊配置3.网卡型号/其他硬件变化最大并发TCP连接数●被测设备配置：插入配置文件●测试仪配置：客户端地址数量、服务器地址数量、页面大小、HTTP类型、其他特殊配置4.网卡型号/其他硬件变化最大TCP连接建立速率●被测设备配置：插入配置文件●测试仪配置：客户端地址数量、服务器地址数量、页面大小、HTTP类型、其他特殊配置5.最大吞吐量●被测设备配置：端口数量、端口配置、策略配置、其他特殊配置●测试仪配置：测试流方向、测试类型、测试端口配置、测试时长、测试次数、其他特殊配置6.最大吞吐稳定时长●被测设备配置：端口数量、端口配置、策略配置、其他特殊配置●测试仪配置：测试流方向、测试类型、测试端口配置、测试时长、测试次数、其他特殊配置该项测试最大时长为48小时。
FTP吞吐率专题优化总结报告
FTP吞吐率提升专题优化总结报告目录1.概述 (2)1.1研究背景 (2)2.专题理论依据及参数调整方案 (2)2.1当前数据业务配置问题 (2)2.2专题可行性依据 (2)2.3参数调整方案 (3)3.试验过程 (4)3.1参数试验区域选择 (4)3.2现网实施情况 (4)4.实验评估 (5)4.1GPRS测试对比 (5)4.1.1实验前后GPRS路测指标对比 (5)4.1.2GPRS CQT测试指标对比 (6)4.2GSM&GPRS指标对比 (7)4.2.1话音指标情况： (7)4.2.2数据业务指标情况： (8)4.3效果评估 (9)1. 概述1.1 研究背景随着数据业务的高速增长，数据业务对信道资源的占用比例日益增高，同时信道处于GPRS状态下时没有下行功控，一直为满功率状态发射信号，对网络底噪的抬升有较大的负面影响。
显然，人为降低使用业务量必然影响用户感知，不利于市场发展。
本专题主要探讨如何优化数据业务信道占用情况来减少数据业务对网络质量的冲击，通过对相关数据业务信道的更改，以及对现有硬件资源的充分利用等手段来提高数据业务整体质量，提高用户感知度作为此专题的主要研究方向。
2. 专题理论依据及参数调整方案2.1 当前数据业务配置问题当前网络数据业务存在的问题包括：PDCH的合理设置目标需进一步规整，根据PDCH复用度的情况规划调整其对载频的占用；对于部分小区传输资源配置不足的情况需要进一步改善和评估，同时GAter口和GPU拥塞现象比较多；全网EDGE功能并未全部开启，只占到全网小区的52.13%，待开启EDGE 后，全网FTP速率提升空间比较大。
2.2 专题可行性依据通过大量测试试验结果可知，FTP等大流量业务从PDCH复用度超过1.8时出现拐点，下载速率有较为明显的下降，到PDCH复用度2.45左右的时候，下载速率可降至55%左右。
2.3 参数调整方案参数修改主要涉及三部分：`1、PDCH信道的增加；2、EXAbisTS的增加；3、无法满足的小区提扩容和扩二路；提取现网所有小区基本配置情况，包括TRX、PDCH配置、EXAbisTS和二路的使用情况等信息，同时统计并计算出所有小区忙时一周最大话务量和数据业务的等效话务量，得出所需要的目标值，包括目标TRX、目标EXAbisTS和目标MAX_PDCH_HIGHLOAD值，根据已提取的参数，对于PDCH复用度高于1.8的尽量扩信道，同时尽量保证High_load的值不变,EXAbisTS尽量用足；针对复用度高的小区具体参数调整表：3. 试验过程3.1 参数试验区域选择取一周数据业务全网PDCH最大值进行统计，选取PDCH复用度大于1.8以上的小区数目较多的BSC进行实验，考虑实际情况，选取BSC25太和县城区域进行测试，具体包含小区62个：3.2 现网实施情况11月8日上午，对FYTH_MX_BSC25进行GSM/GPRS DT测试，同时选取5个点进行了GPRS CQT定点测试。
单网口设备吞吐量测试
信而泰BigTao测试仪对单网口设备测试流程1.引言现如今，在多数城市家庭当中，宽带网络已经成为和水、电、气这三者同等重要的家庭基础设施。
对于越来越多的都市青年人而言，网络已经成为其获取咨询、休闲娱乐、甚至日常购物的首要渠道，说的夸张点那可真是到了“可以一日不吃饭，却不可一日不上网”的地步。
尽管网络在人们日常生活中的地位已经日益重要，但对于上网体验影响最为明显的网速却时常会遭到用户的抱怨：网速不稳定、网速达不到标称值，这类问题似乎我们每个人都曾经遇到过。
每次发生网速问题的时候我们首先想到的可能就是网络运营商方面的问题，因为大部分网速问题确实是由于运营商方面的某些故障引起的，然而，除了运营商方面的因素之外还有一个影响上网速度的重要环节却常常会被人们忽略，那就是网卡。
作为个人电脑上网时影响网速的两大因素之一，网卡的吞吐量是否可以达到相应标准，直接关系到了实际上网速率的大小以及网速的稳定性。
由此可知，确保网卡的吞吐量这一指标的稳定可靠也是网卡研发生产的关键步骤。
与此同时，除了PC机上网必配的网卡之外，随着三网融合的推进和OTT领域的高速发展，为客厅娱乐带来更多丰富内容的网络电视机顶盒在近年来开始大行其道。
众多厂家都对这一领域表现出了强大的兴趣，纷纷推出功能各异的网络盒子，一时间上百种网络盒子在各种渠道中纷纷亮相，各具特色。
然而同样基于互联网提供应用的网络盒子在网络性能方面与网卡有着相同的网络技术指标。
具体来说，机顶盒对流量的承受能力会直接影响网络电视流畅程度，从而决定了用户的使用体验。
对机顶盒吞吐量的专业测试则可有效的保证产品质量，是对产品评估的可靠参考。
针对上述单网口类型的网络设备，一套行之有效的测试方案对确保产品质量是必不可少的。
对此，信而泰科技可以提供一整套成熟完整的单网口设备测试方案，可专门针对单网口类型设备进行重要指标的测试和验证，确保被测设备符合出厂要求。
下面以吞吐量这一重要指标为例，对其测试方法做简要介绍。
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吞吐量测试报告
版本：
测试目的
本报告主要针对硬件在正常环境下，的实际吞吐量值是否达标真实的了解产品的实际性能。
测试指标及期望
验证现生产R1000机型WIFI 各频率性能
1、WIFI 双向吞吐量达70Mbps以上。
2、WIFI 5G 双向吞吐量达80Mbps以上
测试设备和工具
2.设备设置
1,无线网卡连接PC1地址设置为(IP:，
连接PC2地址设置为(IP:将IxChariot软件设置10条，接收5条发射5条
测试结果
2G吞吐量测试截图
结合测试记录2G平均值均达70M以上
5G吞吐量测试截图
结合测试记录5G平均值均达80M以上。
测试参数
结论概述：
综合测试记录，以上测试性能均达理想要求，所以本批测试判定为通过。