并发数、系统用户数、同时在线数区别

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能得常见指标有:1、响应时间(Respoｎse time)响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。

根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:(1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。

(２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、ﻫ(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。

ﻫ那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。

细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。

2ﻫ.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。

但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。

吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。

举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、ﻫ３。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有：1．响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。

根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。

（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。

（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。

那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。

细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。

2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。

但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。

吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。

举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。

3．资源使用率（Resource utilization）常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。

系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式2013-02-21 19:47139692人阅读评论(2)收藏举报分类：软件工程（25）PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下：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/平均响应时间或者并发数= QPS*平均响应时间一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。

公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。

可以用下面的方法计算。

QPS = 1000/(30*60) 事务/秒平均响应时间为= 5*60 秒并发数= QPS*平均响应时间= 1000/(30*60) *(5*60)=166.7一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。

系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式

系统吞吐量（TPS）、⽤户并发量、性能测试概念和公式PS：下⾯是性能测试的主要概念和计算公式，记录下：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：每秒查询数TPS：每秒事务数HPS：每秒HTTP请求数并发数：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。

系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式

系统吞吐量（TPS）、⽤户并发量、性能测试概念和公式⼀．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。

系统吞吐量(tps)、用户并发量、性能测试概念和公式

近期在做项目的性能测试和性能优化，先了解与性能相关的一些概念。

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。

性能测试考试点

第一章1.2常用性能指标1.2.1响应时间响应时间指用户感受到的软件系统为其服务所耗费的时间。

不同类型的系统，响应时间可分为：（1）单机软件系统（2）C/S结构的网络软件系统（3）B/S结构的网络软件系统功能类型可分为：（1）登录（2）增、删、改操作（3）查询类操作（4）交易类操作（5）统计类操作（6）图形类操作针对系统不同忙闲情况可分为：（1）闲时响应时间（2）忙时响应时间（3）峰时响应时间1.2.2并发用户数并发用户数指系统能够同时处理的用户请求数目，也可以理解为同时向系统提交请求的用户数目。

注册用户数指系统中全部注册用户的数量。

在线用户数指在相同时间段内登录了系统。

并发用户数刻画的是某一时刻向系统同时提交请求的用户数量。

平均并发用户数：指在系统正常访问量情况下的并发用户数。

最大并发用户数：指在峰值访问情况下的并发用户数。

如何判断是否达到峰值访问情况呢？（1）系统响应时间达到了峰值响应时间，即系统的响应时间达到了用户能够接受的上限。

（2）系统服务器资源利用率已经达到了上限，即服务器的CPU利用率、内存利用率等指标已经达到了需求规定的上限。

（3）系统请求成功率，即成功请求数、总请求数。

1.2.3吞吐量吞吐量指单位时间内系统处理的客户请求数量，体现系统的整体处理能力。

系统吞吐量越大，说明系统性能越好。

RPS：请求书/秒，描述系统每秒能够处理的最大请求数量。

PPS：页面数/秒，描述系统每秒能够显示的页面数量。

PV：页面数/天，描述系统每天总的Page View数量。

TPS：事务/秒，描述系统每秒能够处理的事务数量。

（重点）QPS：查询/秒，描述系统每秒能够处理的查询请求数量。

1.2.4服务器性能计数器服务器性能计数器指服务器或操作系统性能的而一些数据指标，在性能测试中发挥着监控和分析的关键作用。

常用的操作系统性能计数器包括System Load、进程与线程数、使用内存数、CPU使用率、磁盘I/O、网络I/O等。

系统设计--并发用户数与吞吐量

系统设计--并发⽤户数与吞吐量在做系统设计时，架构师希望建⽴⼀套⾼性能的系统，⽽吞吐量(TPS)则作为衡量系统性能的重要指标。

在做性能测试的时候，测试⼈员需要了解系统并发⽤户数、系统吞吐量、以及响应时间等，下⾯就按照这⼏者之间的关系简单整理如下。

1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间⽹络传输时间：N1 + N2 + N3 + N4应⽤服务器处理时间：A1 + A3数据库服务器处理时间：A2则响应时间 = N1 + N2 + N3 + N4 + A1 + A3 + A22、并发⽤户数的计算公式系统⽤户数：系统额定的⽤户数量，如⼀个OA系统，可能使⽤该系统的⽤户总数是3000个，那么这个数量，就是系统⽤户数。

同时在线⽤户数：在⼀定的时间范围内，最⼤的同时在线⽤户数量。

同时在线⽤户数 = 每秒请求数RPS（吞吐量TPS） + 并发连接数 + 平均⽤户思考时间平均并发⽤户数的计算：C = n * L / T其中C是平均的并发⽤户数，n是平均每天访问⽤户数（login session），L是⼀天内⽤户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（⼀天内多长时间有⽤户使⽤系统）并发⽤户数峰值计算：C1 = C + 3 * sqr(C)其中C1是并发⽤户峰值，C是平均并发⽤户数，sqr(C)代表C的平⽅根。

⽰例：假设有⼀个OA系统，该系统有3000个⽤户，平均每天⼤约有400个⽤户要访问该系统，对⼀个典型⽤户来说，⼀天之内⽤户从登录到退出该系统的平均时间为4个⼩时，在⼀天的时间内，⽤户只在8⼩时内使⽤该系统。

则根据公式1和公式2，可以得到：C = 400 * 4 / 8 = 200C1 = 200 + 3 * sqr(200) = 2423、吞吐量的计算公式吞吐量：指单位时间内系统处理⽤户的请求数从业务⾓度看，吞吐量可以⽤：请求数/秒、页⾯数/秒、⼈数/天或处理业务数/⼩时等单位来衡量从⽹络⾓度看，吞吐量可以⽤：字节/秒来衡量⼀个系统的吞度量（承压能⼒）与request对CPU的消耗、外部接⼝、IO等等紧密关联。

系统用户数、平均并发用户数、峰值用户数

在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理，因此，在后面的讨论中，也是主要针对业务并发用户数进行讨论，而且，为了方便，直接将业务并发用户数称为并发用户数。
（1）计算平均的并发用户数： C = nL/T
（2）并发用户数峰值： C’ ≈ C+3根号C
根据我们对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出，服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景。
公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。
公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
实例：
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有：1．响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。

根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。

（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。

（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。

那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。

细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。

2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。

但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。

吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。

举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。

3．资源使用率（Resource utilization）常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。

软件测试_面试题目(3篇)

第1篇一、基础知识1. 请简述软件测试的定义和目的。

解析：软件测试是确保软件产品符合预定需求和规格的过程。

其目的是发现软件中的错误或缺陷，提高软件质量，降低软件维护成本。

2. 什么是黑盒测试和白盒测试？解析：黑盒测试：不需要了解软件内部结构，主要关注软件功能是否符合需求规格说明书。

白盒测试：需要了解软件内部结构，关注代码逻辑、结构、接口等。

3. 什么是回归测试？解析：回归测试是指在软件版本更新或修改后，为了验证原有功能仍然正常，对修改的部分和与之相关的功能进行的测试。

4. 请列举三种软件测试类型。

解析：1）功能测试：验证软件功能是否符合需求规格说明书。

2）性能测试：评估软件在各种负载下的性能表现。

3）安全测试：检测软件在安全方面的脆弱性，确保数据安全。

5. 什么是缺陷管理？解析：缺陷管理是指对软件缺陷的发现、记录、跟踪、解决和验证的过程。

6. 什么是自动化测试？解析：自动化测试是指使用测试工具对软件进行测试的过程，以提高测试效率、降低成本。

二、测试方法与工具1. 请简述等价类划分法的原理和应用。

解析：等价类划分法是一种黑盒测试方法，通过将输入数据划分为若干个等价类，从每个等价类中选取一个代表性的数据作为测试用例，以减少测试用例数量。

2. 什么是边界值分析法？解析：边界值分析法是一种黑盒测试方法，关注输入数据的边界值，以验证软件在边界情况下的行为是否符合预期。

3. 请列举三种常用的性能测试工具。

解析：1）LoadRunner：一款功能强大的性能测试工具，适用于Web、Java、.NET等应用。

2）JMeter：一款开源的性能测试工具，适用于Web、Java、Database等应用。

3）Gatling：一款高性能的负载测试工具，适用于Web应用。

4. 请简述敏捷测试的特点。

解析：1）迭代：测试工作在软件开发的各个阶段进行，与开发紧密合作。

2）持续集成：测试工作与代码提交同步进行，确保软件质量。

3）自动化：使用自动化测试工具提高测试效率。

“并发用户数”“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式

“并发用户数”“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式并发用户数、系统用户数和同时在线用户数是用以衡量一个系统或服务的性能和能力的指标。

虽然它们都涉及到用户数量，但是它们的定义和计算方式略有不同。

1. 并发用户数（Concurrent Users）并发用户数是指在同一时刻同时访问系统或服务的用户数量。

它反映了系统同时能够处理的用户请求数量的能力。

计算并发用户数的公式如下：并发用户数=总并发数/平均用户访问时间其中，总并发数是指系统在一些时间段内所承受的用户请求数量总和，平均用户访问时间是指用户在系统中平均停留时间。

通过将总并发数除以平均用户访问时间，可以得到平均每个用户在系统中停留多长时间。

2. 系统用户数（System Users）系统用户数是指系统或服务所能够支持的总用户数量。

它反映了系统的规模和承载能力。

计算系统用户数的公式如下：系统用户数=（总请求量*平均用户访问次数*平均用户访问时间）/系统响应时间其中，总请求量是指系统在一些时间段内接收的总请求数量，平均用户访问次数是指用户在系统中平均访问的次数，平均用户访问时间是指用户在系统中平均停留时间，系统响应时间是指系统处理一个请求的平均时间。

通过将总请求量乘以平均用户访问次数再乘以平均用户访问时间，再除以系统响应时间，可以得到系统所能够支持的用户数量。

3. 同时在线用户数（Simultaneous Online Users）同时在线用户数是指系统或服务在其中一时刻同时在线的用户数量。

它反映了系统所能够同时处理的用户数量的能力。

计算同时在线用户数的公式如下：同时在线用户数=总在线时长/平均用户在线时间其中，总在线时长是指系统在一些时间段内所有用户的在线时长总和，平均用户在线时间是指用户平均的在线时长。

通过将总在线时长除以平均用户在线时间，可以得到同时在线用户数。

总结：并发用户数是指在同一时刻同时访问系统的用户数量，系统用户数是指系统所能够支持的总用户数量，同时在线用户数是指系统在其中一时刻同时在线的用户数量。

“并发用户数”“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式

“并发用户数”“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式在计算“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”时，需要了解它们各自代表的含义和计算公式。

首先，我们来看一下这三个概念的定义：1. 并发用户数（Concurrent Users）：指同时可访问系统的用户数量，也就是在同一时间段内，系统中可以处理的用户数量。

在计算并发用户数时，通常是指在系统正常运行的情况下，最大可以同时处理的用户数量。

2. 系统用户数（Total Users）：指系统中的所有注册用户数量，不论他们是否同时在线或活跃。

系统用户数是系统的一个基本指标，可以用来衡量系统的总体规模和用户基础。

3. 同时在线用户数（Simultaneous Online Users）：指在系统中同时处于活跃状态的用户数量，也就是在同一时间点内，系统中实际在线的用户数量。

接下来，我们来看一下这三个指标的具体计算公式：1.并发用户数的计算公式：并发用户数的计算需要考虑系统的并发处理能力和用户的操作频率。

通常可以通过以下公式进行估算：并发用户数=总用户数*日均访问次数/平均访问间隔时间其中，总用户数是系统中的注册用户总量，日均访问次数是用户每天平均访问系统的次数，平均访问间隔时间是用户之间平均的访问间隔时间。

2.系统用户数的计算公式：系统用户数的计算比较简单，直接统计系统中的注册用户数量即可，不需要进行复杂的计算。

3.同时在线用户数的计算公式：同时在线用户数可以通过系统实时监控或日志分析来获取。

一般来说，可以通过系统记录的用户访问日志来实时统计当前在线用户数量。

总结：。

性能指标讲解

合计
业务需求
100.00%
3125
3123
5.205
在现阶段，统计高峰时间（10）分钟内，最高有100次成交（2013-6-17 16:10---6:20）。那么，可以认为报价为成交的4---5倍。计算过程说明： 1. 根据峰值成交数据量及业务占比计算总数据量：100/3.2%=3125 2. 根据总数据量及各业务占比，计算其它业务峰值数据量：标黄色部分； 3. 对峰值数据量进行修正，一般是四舍五入。 4. 计算各模块的TPS：峰值数据量修正/600，本系统TPS=5.205
二、性能指标间的关系
• 测试约束类指标：并发用户数、持续时间、数据量、带宽等等。 • 测试监控类指标：响应时间、TPS、交易成功率、资源利用率。
监控指标间的关系：
• 响应时间、TPS、交易成功率、资源利用率。
（1）负载 < 系统处理能力时，响应时间快、TPS小、交易成功率高、资源利用率低；（2）负载 > 系统处理能力时，响应时间慢、TPS变大、交易成功率可能下降、资源利用率高；（3）负载远 > 系统处理能力时，响应时间很慢、TPS变小、交易成功率可能下降、资源利用率上升；
七、混合业务场景建模
在业务人员不能提供业务模型时，测试人员如何建模？
（一）基于数据量的分析；（有原型系统）（二）基于资源使用情况的分析；（有原型系统）
（三）基于用户类型的分析（结合用户操作习惯）；如：查询类用户、操作类用户等等。。。
八、测试策略
性能测试的提升与再提升！
（一）基于需求的测试策略；（二）基于设计的测试策略；
是系统性能容量测试的一部分，与一般系统处理能力是有区别的。容量测试目的是通过测试预先分析出反映软件系统应用特征的某项指标的极限值（如最大并发用户数、数据库记录数等），系统在其极限值状态下没有出现任何软件故障或还能保持主要功能正常运行。

应用运维指标

应用运维指标
应用运维指标主要包括以下几个方面，仅供参考：
1. 响应时间：指的是应用对用户请求的响应速度。

如果响应时间过长，用户可能会失去耐心，从而影响用户体验。

因此，优化响应时间是提高应用性能的关键。

2. 并发数：表示同时在线的用户数量。

并发数受限于服务器能承受的最大用户数。

当并发数过大时，可能会引发应用崩溃或性能问题。

3. 错误率：指的是在一段时间内，应用中出现的错误请求占总请求的比例。

错误率过高表明应用存在质量问题，需要改进。

4. 资源利用率：包括CPU、内存、磁盘和网络等资源的利用率。

这些资源的使用情况会影响应用的性能和稳定性。

5. 日志分析：通过分析应用日志，可以发现潜在的问题和异常，如SQL注入、恶意访问等。

6. 安全审计：确保应用免受攻击和数据泄露等安全威胁。

7. 监控与报警：实时监控应用的各项指标，一旦发现异常或性能瓶颈，及时报警并采取措施处理。

8. 部署与发布：确保应用的部署和发布过程高效、稳定，不影响用户体验。

9. 备份与恢复：定期备份应用数据和配置信息，确保在出现故障时能够迅速恢复。

10. 服务可用性：衡量应用服务可用性的指标，包括是否可正常访问、功能是否正常等。

通过以上运维指标，可以全面评估应用的性能、稳定性和安全性，从而采取相应的优化措施，提升用户体验和业务价值。

压力测试的关键参数和场景设计

压力测试的关键参数和场景设计在软件开发和系统运维过程中，压力测试是至关重要的环节之一。

通过对系统在高负载条件下的稳定性和性能进行测试，我们可以评估其在真实环境中的表现，并对系统进行优化和改进。

为了确保测试结果的准确性和可靠性，我们需要提前确定一些关键参数和场景设计。

关键参数1. 负载量：负载量是指系统在压力测试过程中所承受的负荷大小。

它可以通过并发用户数、每秒事务数、任务队列长度等指标来衡量。

确定合适的负载量对于测试过程的准确性非常重要。

如果负载量过低，可能无法发现系统真正的瓶颈和问题；如果负载量过高，系统可能出现崩溃或无响应等情况。

因此，在进行压力测试时，应根据实际情况确定合适的负载量。

2. 响应时间：响应时间是系统处理请求所需的时间，通常以毫秒为单位。

通过监测系统的响应时间，我们可以评估系统的性能和用户体验。

在进行压力测试时，我们需要关注系统在不同负载量下的响应时间，并确定其是否满足预期性能要求。

3. 并发用户数：并发用户数是系统同时处理的用户请求数量。

在进行压力测试时，我们需要模拟不同数量的同时在线用户，并观察系统的表现。

通过调整并发用户数，我们可以评估系统在高并发条件下的性能和稳定性。

场景设计1. 登录场景：登录是大多数系统最基本的功能之一。

在进行压力测试时，我们需要设计一个登录场景，模拟多个用户同时登录系统，并观察系统的响应时间和处理能力。

该场景可以帮助我们评估系统在用户认证过程中的性能表现。

2. 浏览场景：浏览场景模拟用户在系统中浏览内容的行为。

通过设置不同的浏览深度、访问频率和并发用户数，我们可以评估系统在实际使用场景下的性能和稳定性。

3. 数据处理场景：数据处理场景模拟系统对大量数据的处理能力。

我们可以设计一些常见的数据处理操作，如数据导入、数据转换和数据分析，并通过调整负载量和并发用户数来评估系统的性能。

4. 并发场景：并发场景模拟系统在高并发条件下的性能表现。

我们可以设计一些并发操作，如同时提交订单、同时发送消息等，并通过调整负载量和并发用户数来观察系统的响应时间和处理能力。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有:1．响应时间(Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说,响应时间就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔,看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点.根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。

（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。

（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web 应用来说,比如Java applet、AJAX,由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈,这是要注意的一个地方.那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间.细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈，下一节中介绍)。

2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求,“吐”出来的是结果,而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量"，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等.但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量.吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定.举个例子,下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有：1．响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。

根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：（1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。

（2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。

（3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。

那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。

细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。

2．吞吐量（Throughput）吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。

但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。

吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。

举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。

3．资源使用率（Resource utilization）常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。