性能测试中的并发用户数、交易响应时间、tps每秒交易

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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;。

系统性能指标总结

系统性能指标总结1. 系统性能指标包括哪些？业务指标、资源指标、中间件指标、数据库指标、前端指标、稳定性指标、批量处理指标、可扩展性指标、可靠性指标。

1）业务指标：主要包括并发⽤户数、响应时间、处理能⼒。

指标定义简称标准交易响应时间指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。

Response Time: RT对于在线实时交易：互联⽹企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。

⾦融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。

保险企业：3秒以下为佳。

制造业：5秒以下为佳。

对于批量交易：不同数据量结果是不⼀样的，⼤数据量的情况下，2⼩时内完成。

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。

两种交易指标都可以评价应⽤系统的处理能⼒。

⼀般建议与系统交易⽇志保持⼀致，以便于统计业务量或者交易量。

HPS（Hits PerSecond）：每秒点击次数，单位是次/秒。

TPS（Transactionper Second）：系统每秒处理交易数，单位是笔/秒。

QPS（Query perSecond）：系统每秒处理查询次数，单位是次/秒。

对于互联⽹业务中，如果某些业务有且仅有⼀个请求连接，那么TPS=QPS=HPS。

⼀般情况下，⽤TPS来衡量整个业务流程，⽤QPS来衡量接⼝查询次数，⽤HPS来表⽰对服务器点击请求。

⽆论TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能⼒⾮常重要的指标，越⼤越好。

并发⽤户数指在同⼀时刻内，登录系统并进⾏业务操作的⽤户数量。

在测试中，采⽤虚拟⽤户来模拟现实中⽤户进⾏业务操作。

Virtual User: VU⼀般情况下，性能测试是将系统处理能⼒容量测出来，⽽不是测试并发⽤户数，除了服务器长连接可能影响并发⽤户数外，系统处理能⼒不受并发⽤户数影响，可以⽤最⼩的⽤户数将系统处理能⼒容量测试出来，也可以⽤更多的⽤户将系统处理能⼒容量测试出来。

一文搞懂高并发性能指标QPSTPSRT并发数吞吐量

一文搞懂高并发性能指标QPSTPSRT并发数吞吐量高并发性能指标是评估系统在面对大量并发请求时的性能表现的重要指标。

在处理高并发场景下，经常使用的性能指标包括QPS（每秒查询率）、TPS（每秒事务处理量）、RT（响应时间）、并发数以及吞吐量。

下面将详细解释这些指标。

1. QPS（Query Per Second）每秒查询率，是衡量系统吞吐量的重要指标之一、它表示系统每秒能够处理的查询或读取请求的数量。

通常，QPS越高，系统的处理能力越好。

在设计高并发系统时，需要根据实际需求和硬件条件，设置合理的QPS目标。

例如，一些电商网站每秒查询率为1000，表示该网站每秒能够处理1000个用户的查询请求。

2. TPS（Transaction Per Second）每秒事务处理量，是衡量系统处理能力的指标之一、它表示系统每秒能够处理的事务或写入请求的数量。

与QPS不同的是，TPS包括读取和写入两种操作。

在高并发系统中，TPS往往是一个关键指标，因为它反映了系统处理写入请求的能力。

例如，一些金融交易系统每秒事务处理量为500，表示该系统每秒能够处理500个交易请求。

3. RT（Response Time）响应时间，是衡量系统性能的重要指标之一、它表示系统处理一个请求所需要的时间，包括从请求到响应的总时间。

通常，更小的响应时间意味着更高的性能。

在高并发场景中，响应时间可能会受到系统资源的限制导致增加，因此需要根据需求和用户体验要求设定合理的响应时间目标。

例如，一些在线游戏系统要求响应时间不超过100毫秒，否则用户体验将受到影响。

4.并发数并发数是指系统在其中一时刻同时处理的请求数量。

它反映了系统处理并发请求的能力。

在高并发系统中，合理的并发数设置非常重要，过高的并发数可能导致系统资源耗尽，造成性能下降或系统崩溃；过低的并发数则可能导致系统资源闲置，无法最大程度地利用系统的处理能力。

5.吞吐量吞吐量是指系统在一定时间内所处理请求的总量，通常以每秒处理的请求数量来衡量。

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系统吞吐量、TPS（Transactions Per Second，每秒事务数）或者QPS（Queries Per Second，每秒查询数）是衡量系统性能的重要指标之一、它用于评估系统在一秒内能够处理的事务或查询的数量。

通常来说，系统吞吐量越高，代表着系统处理能力越强。

用户并发量是指在同一时间段内系统能够同时处理的用户请求数量。

当多个用户同时访问系统时，系统需要具备足够的处理能力来应对并发请求。

用户并发量既受系统架构、硬件设施等因素的限制，也会受到用户行为、用户数量等因素的影响。

性能测试是一种评估系统性能和稳定性的方法，通过模拟实际负载情况来观察系统在不同压力下的表现。

性能测试可以帮助发现系统性能的瓶颈，优化系统架构和配置，以提高系统的响应速度和稳定性。

在进行性能测试时，常用的公式包括：1. 吞吐量（Throughput）= 完成的事务数量 / 测试运行时间吞吐量表示系统在单位时间内能够处理的事务数量。

通常以每秒钟处理事务的数量（TPS）来衡量。

2. 响应时间（Response Time）= 总响应时间 / 完成的事务数量响应时间指的是系统处理一个事务所花费的总时间。

通常使用平均响应时间作为衡量指标。

3. 并发用户数（Concurrent Users）= 同时发起请求的用户数量并发用户数用来表示同一时间段内系统能够处理的用户请求数量。

4. 性能指标（Performance Indicator）= 完成的事务数量 / 响应时间性能指标综合了吞吐量和响应时间两个因素，用来评估系统在单位时间内的性能表现。

在进行性能测试时，需要根据实际场景设计负载模型，模拟用户的操作行为和并发请求，并收集系统的各项指标数据。

通过分析这些数据，可以找出系统的性能瓶颈和优化方向，从而提高系统的性能和稳定性。

总结起来，系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量和性能测试概念及公式是评估系统性能的关键指标和方法。

深入理解TPS、响应时间、并发量

深⼊理解TPS、响应时间、并发量TPS 和 QPSTPS：Transaction Per Second, 每秒事务数, 是衡量系统性能的⼀个⾮常重要的指标。

具体事务的定义，都是⼈为的，可以⼀个接⼝、多个接⼝、⼀个业务流程等等。

⼀个事务是指事务内第⼀个请求发送到接收到最后⼀个请求的响应的过程，以此来计算使⽤的时间和完成的事务个数。

以单接⼝定义为事务为例，每个事务包括了如下3个过程： a.向服务器发请求 b.服务器⾃⼰的内部处理（包含应⽤服务器、数据库服务器等） c.服务器返回结果给客户端如果每秒能够完成N次这三个过程，tps就是N；如果多个接⼝定义为⼀个事务，那么，会重复执⾏abc，完成⼀次这⼏个请求，算做⼀个tps。

简单例⼦：在术语中解释了TPS是每秒事务数，但是事务时要靠虚拟⽤户做出来的，假如1个虚拟⽤户在1秒内完成1笔事务，那么TPS明显就是1；如果某笔业务响应时间是1ms,那么1个⽤户在1秒内能完成1000笔事务，TPS就是1000了；如果某笔业务响应时间是1s,那么1个⽤户在1秒内只能完成1笔事务，要想达到1000TPS，⾄少需要1000个⽤户；因此可以说1个⽤户可以产⽣ 1000TPS，1000个⽤户也可以产⽣1000TPS，⽆⾮是看响应时间快慢。

QPS：Queries Per Second，意思是每秒查询率，是⼀台服务器每秒能够响应的查询次数（数据库中的每秒执⾏查询sql的次数），显然，这个不够全⾯，不能描述增删改，所以，不建议⽤qps来作为系统性能指标。

TPS（Transaction per Second）作⽤：反映了系统在同⼀时间内处理业务的最⼤能⼒，这个数据越⾼，说明处理能⼒越强，描述（看到系统的TPS随着时间的变化逐渐变⼤，⽽在不到多少分钟的时候系统每秒可以处理多少个事物。

这⾥的最⾼值并不⼀定代表系统的最⼤处理能⼒，TPS会受到负载的影响，也会随着负载增加⽽逐渐增加，当系统进⼊繁忙期后，TPS会有所下降。

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。

详解网站性能测试指标

详解网站性能测试指标网站性能测试是指通过对网站的各项性能指标进行检测和评估，来评估网站在实际使用中表现的好坏。

网站性能测试的指标有很多，主要包括响应时间、并发用户数、吞吐量、负载能力和稳定性等。

1.响应时间：响应时间是指从用户发送请求到网站返回结果的时间间隔。

一般来说，响应时间越短越好，因为用户会因为等待而感到不耐烦。

响应时间包括客户端响应时间和服务器响应时间两个方面。

2.并发用户数：并发用户数是指同时访问网站的用户数量。

并发用户数高表示网站能够承受更多的访问量，而不会导致响应时间过长或网站崩溃。

并发用户数的测试可以模拟大量用户同时访问网站的场景，以评估网站是否能够满足用户的需求。

3.吞吐量：吞吐量是指网站单位时间内能够处理的请求数量。

吞吐量高表示网站具有较高的处理效率和容量，能够更快地响应用户的请求。

吞吐量的测试可以通过模拟大量的请求并观察网站的响应情况来进行。

4.负载能力：负载能力是指网站在承受大量并发请求时的稳定性和性能表现。

负载能力测试可以模拟高并发访问和大数据量访问等场景，评估网站在负载情况下的表现。

负载能力测试可以通过逐渐增加并发用户数量和请求量，观察网站的响应时间和吞吐量等指标来进行。

5.稳定性：稳定性是指网站在长时间高负载情况下的表现。

稳定性测试可以模拟长时间高并发访问、持续大数据量访问等场景，评估网站在持续高负载情况下的稳定性和可靠性。

稳定性测试通常需要运行较长时间，观察网站的响应时间、错误率和崩溃情况等指标来评估。

除了以上主要的指标外，还可以通过其他指标来评估网站的性能，如页面大小、页面加载时间、网络延迟等。

页面大小和加载时间直接影响用户的体验，过大的页面和过长的加载时间会导致用户等待时间过长。

网络延迟是指用户请求到服务器响应的时间间隔，网络延迟越低，用户的体验越好。

综上所述，网站性能测试指标涵盖了响应时间、并发用户数、吞吐量、负载能力、稳定性等多个方面，通过对这些指标的测试和评估，可以有效地提升网站的性能和用户体验。

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。

APP性能测试指标

APP性能测试指标在进行APP性能测试时，有一些重要的指标需要关注，以确保APP能够在用户使用时提供最佳的性能和用户体验。

以下是一些常用的APP性能测试指标：1.响应时间：响应时间是指用户操作到系统给出响应的时间，通常由用户在APP上执行一个操作（比如点击按钮）开始，到系统给出反馈或结果的时间结束。

较低的响应时间可以提高用户体验，并增加用户对APP的满意度。

2.吞吐量：吞吐量是指系统可以处理的并发用户请求数量。

通过测试吞吐量，可以确定系统在不同负载下的性能表现。

较高的吞吐量意味着系统能够同时处理更多的用户请求，提高系统的扩展性和可用性。

3.并发用户数：并发用户数是指在同一时间内同时使用系统的用户数量。

测试并发用户数可以帮助确定系统在高负载情况下的性能表现。

较高的并发用户数意味着系统能够处理更多的用户请求，并保持稳定的性能。

4.崩溃率：崩溃率是指系统在运行过程中发生崩溃的概率。

通过测试崩溃率，可以评估系统的稳定性和可靠性。

较低的崩溃率表示系统更加稳定，用户能够长时间地使用系统而不受到中断。

5.内存利用率：内存利用率是指系统在运行过程中所占用的内存资源的比例。

测试内存利用率可以帮助确定系统在不同负载下的内存使用情况。

较低的内存利用率意味着系统对内存的需求较小，可以提高系统的性能和响应速度。

6.CPU利用率：CPU利用率是指系统在运行过程中所占用的CPU资源的比例。

测试CPU利用率可以帮助确定系统在不同负载下的CPU使用情况。

较低的CPU利用率意味着系统对CPU的需求较小，可以提高系统的性能和响应速度。

7.网络延迟：网络延迟是指数据在网络上传输过程中的时间延迟。

测试网络延迟可以帮助确定系统在不同网络环境下的性能表现。

较低的网络延迟意味着数据传输速度较快，可以提高系统的响应速度和用户体验。

8.资源占用情况：资源占用情况指系统在运行过程中对硬件资源的占用情况，包括内存、CPU、磁盘空间等。

测试资源占用情况可以帮助确定系统在不同条件下的性能表现。

网络性能指标：TPS,吞吐量,并发数,响应时间

网络性能测试指标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。

1.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。

2.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。

3.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4.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。

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。

各性能指标之间的关系：1.吞吐量与并发数的关系吞吐量：一段时间内应用系统处理用户的请求数（以下介绍指单位时间内，也可以理解为吞吐率），这个定义考察点一般是系统本身因素；当然也可以用单位时间内流经被测系统的数据流量，一般单位为b/s,即每秒钟流经的字节数，这个定义的考察点既有系统本身因素也有网络，外设等因素，也可以理解为除客户端以外的测试环境及被测系统。

并发用户数：指同一时间点对业务功能同时操作的用户数，可以分为两种：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或操作，这时业务功能一般指同一类型的业务；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，但是这些请求或都操作可以是相同的，也可以是不同的，这时业务功能可能不是同一类型的业务。

网站的性能测试指标

网站的性能测试指标1.响应时间：网站响应时间是指用户发送请求到接收到网站响应所需的时间。

较低的响应时间意味着用户可以快速获得所需信息，提高用户体验。

2.并发用户数：并发用户数是指在同一时间内访问网站的用户数量。

通过测试网站在不同并发用户数下的响应时间，可以评估网站在高负载情况下的性能表现。

3.吞吐量：吞吐量是指在一定时间内可以处理的请求数量。

较高的吞吐量表明网站可以同时处理更多的请求，提高用户访问效率。

4.错误率：错误率是指在一定时间内发生的错误请求占总请求数的比率。

较低的错误率表明网站的稳定性和可靠性较高。

5.页面加载时间：页面加载时间是指网页从开始加载到完全加载所需的时间。

较低的页面加载时间可以提高用户体验和引擎排名。

6.网络延迟：网络延迟是指在传输数据时所需的时间。

较低的网络延迟可以加快网站响应速度。

7.数据传输速率：数据传输速率是指数据在网络中传输的速度。

较高的数据传输速率可以提高网站的加载速度和用户体验。

8.内存占用：内存占用是指网站在运行过程中所占用的内存大小。

较低的内存占用可以提高网站的性能和稳定性。

9.CPU利用率：CPU利用率是指网站在运行过程中对CPU资源的利用率。

较低的CPU利用率可以提高网站的运行效率和响应速度。

10.带宽利用率：带宽利用率是指网站在传输数据时对带宽资源的利用率。

较低的带宽利用率可以提高网站的加载速度和用户访问效率。

11.数据库查询时间：数据库查询时间是指网站在从数据库中检索数据所需的时间。

较低的数据库查询时间可以加快网站的响应速度。

12.缓存命中率：缓存命中率是指在访问网站时从缓存中获取数据的比率。

较高的缓存命中率可以减少对数据库和服务器的访问，提高网站的性能。

13.错误日志：错误日志是记录网站在运行过程中发生的错误和异常的记录。

通过分析错误日志可以及时发现和解决网站的问题，提高网站的稳定性。

14.用户满意度：用户满意度是指用户对网站使用体验的满意程度。

APP性能测试指标

APP性能测试指标1.响应时间：指用户在操作APP时，系统响应请求的时间。

较低的响应时间可以提高用户体验和满意度，较高的响应时间则可能导致用户流失。

2.吞吐量：表示系统在单位时间内处理的请求数量。

较大的吞吐量意味着系统具备处理大量请求的能力，能够满足高并发的需求。

3.并发用户数：表示系统能够同时处理的用户数量。

较高的并发用户数意味着系统具备处理多个用户并发访问的能力，能够提供稳定的性能。

4.资源利用率：指系统在执行任务时，所使用的硬件和软件资源的利用率。

包括CPU利用率、内存利用率、存储利用率等。

较高的资源利用率可能影响系统的性能和稳定性。

5.容量：指系统能够处理的数据量或用户数量。

较大的容量意味着系统能够处理更多的数据和用户，具备扩展性和可伸缩性。

6.稳定性：指系统在长时间运行或高压力环境下能否保持正常运行的能力。

较高的稳定性意味着系统具备良好的鲁棒性和可靠性。

7.安全性：指系统在处理数据和用户信息时，能否保证数据的完整性、机密性和可用性。

较高的安全性意味着系统具备保护用户隐私和数据安全的能力。

8.可维护性：指系统在出现问题时，能否方便地进行修复和维护的能力。

较高的可维护性意味着系统具备容易诊断和修复问题的特性。

9.可伸缩性：指系统在面临不同规模或负载的情况下能否有效地扩展。

较高的可伸缩性意味着系统具备弹性扩展的能力，能够满足未来的增长需求。

10.用户体验：指用户在使用APP时的主观感受和满意度。

用户体验包括界面友好性、操作简便性、反应速度等方面。

较好的用户体验能够提高用户粘性和再使用率。

综上所述，APP性能测试指标涵盖了系统响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率、容量、稳定性、安全性、可维护性、可伸缩性和用户体验等方面的指标。

通过对这些指标的测试和评估，可以发现并解决性能问题，提高APP的性能和用户体验。

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。

二、性能测试-响应时间、tps、并发数、测试流程介绍

⼆、性能测试-响应时间、tps、并发数、测试流程介绍⼀、什么是性能测试百度百科解释：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。

会LR，jmeter等⼯具的⼈不⼀定会性能测试，会性能测试的⼈不⼀定会LR或者jmeter。

这两款⼯具都是我们⽇常使⽤得⽐较多的性能测试⼯具。

性能测试时⼀个复杂的过程，它更像是⼀个过程的统称。

既然是个过程，那么有必要先对性能测试进⾏分层，⼤体上可以分为三层：服务端层、客户端层，⽹络层。

1、服务端学习性能测试我们⾸先要弄清楚两个⽅向，服务端⽅向和客户端⽅向。

⾸先说服务端，⽆论是web还是app，服务端的性能测试⽅向⼤体上都是类似的。

⼤体也可以分为：操作系统、中间件和容器。

2、客户端客户端性能⼀般是指具有图形界⾯的应⽤程序的性能，能看得到的页⾯，⽐如⽹站的各个页⾯，app的各个页⾯等。

当客户端出现性能问题时，⼀般的表现就是应⽤的操作不流畅，图形界⾯发⽣卡顿等。

这⾥要强调⼀点就是app的性能测试，好多⼈分不清app的性能测试，⾸先app的性能测试也是⼤体分为前端性能测试（即app专项测试）和服务端性能测试，服务端性能测试也就是平常所说的性能测试。

3、区分服务端和客户端的性能问题当我们发现性能问题的时候，⾸先要⼤概区分是服务端的性能问题还是客户端的性能问题，然后再去做相应的分析调优。

⼀般来说单机应⽤出现性能问题，⼤部分都是客户端问题，⽐如：单机游戏卡顿画图软件打开图⽚超慢web页⾯切换卡顿，页⾯加载时间长⼀般来说下⾯的⼀些性能问题就有可能是服务端问题或⽹络问题，⽐如：微博api访问速度慢数据查询速度慢，⽐如查询商品或者订单很慢还有⼀些联⽹的应⽤出现性能问题，可能是客户端也可能是服务端或⽹络问题，⽐如：聊天软件发送信息慢邮件客户端收信发信都很卡直播软件声⾳卡顿⼆、性能测试⽬的1、压⼒测试下系统是否满⾜预期⽬标；2、发现系统存在的瓶颈，为调优指明⽅向；3、察看系统承受的最⼤压⼒以及最佳压⼒；4、系统在长时间的规定压⼒下是否能正常处理各种请求，考察系统的稳定性；5、容量规划，要考虑到未来的⽤户慢慢增加后系统是否能满⾜要求。

软件测试技术指标的内容

软件测试技术指标的内容
软件测试技术指标主要包含以下几个方面：
1. 响应时间：这是指软件系统对用户请求做出响应所需要的时间，包括从用户发送请求到接收到响应的整个时间。

响应时间越短，用户体验通常会更好。

2. 吞吐量：这指的是单位时间内系统能够完成的工作量，它衡量的是软件系统服务器的处理能力。

吞吐量越高，软件应用程序越可靠。

3. 并发用户数：指的是同一时间内软件请求和访问的用户数量。

并发用户数量越大，对系统的性能影响越大。

4. 错误率：这是指软件应用程序在处理请求时出现错误的概率。

错误率越低，软件应用程序的可靠性越高。

5. TPS（每秒事务数）：这是指系统每秒钟能够处理的事务和交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。

6. 稳定性：这指的是软件系统在长时间运行和大负载条件下的稳定性和可靠性。

7. 可扩展性：这指的是软件系统在增加负载时的性能变化情况，以评估其可扩展性。

8. 资源利用率：这指的是软件系统在运行过程中所消耗的资源，如CPU利
用率、内存利用率等。

以上内容仅供参考，如有需要，建议查阅软件测试技术专业书籍或咨询专业人士。

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。