做性能测试,你需要关注哪些指标
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;。
性能测试面试题
性能测试⾯试题1、什么是性能测试？性能测试是指通过模拟⽣产运⾏的业务压⼒或⽤户使⽤场景来测试系统的性能是否满⾜⽣产性能的要求2、性能测试中关注哪些指标？常⽤的⽹站性能测试指标有：并发⽤户数、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3、解释什么是吞吐量、并发数、响应时间，怎么得出最⼤并发数？吞吐量：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吞吐量常⽤量化指标：QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）、另外还有HPS（每秒HTTP请求数）跟吞吐量有关的⼏个重要指标是：并发数、响应时间 TPS（每秒事务数）=并发数/平均响应时间并发数：是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反映了系统的负载能⼒响应时间：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，是⼀个系统最重要的指标之⼀，它的数值⼤⼩直接反映了系统的快慢如何得出最⼤并发数：按照不断加压直⾄吞吐量不再增加时得出最⼤并发⽤户数计算最⼤⽤户并发数，强调同时操作，也可以理解为同时发送请求，针对这个问题使⽤RPS定时器测试每秒最⼤请求数；在平衡状态下，最⼤并发⽤户数=RPS*响应时间4、性能测试、压⼒测试、负载测试的区别性能测试：模拟⽤户负载来测试系统在负载情况下，系统的响应时间、吞吐量等，它的⽬的是为了获取系统的指标负载测试：是通过逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在满⾜性能指标的情况下，系统所能承受的最⼤负载量的测试。
例如：响应时间超过预定指标或某种资源已经达到饱和状态压⼒测试：逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在什么负载条件下系统性能处于失效状态，并以此来获得系统所提供的最⼤服务级别的测试。
例如：测试⼀个web站点在最⼤的负载下，系统的事务响应时间何时会变得不可接受或事务不能正常执⾏负载测试和压⼒测试区别：负载测试强调系统在正常⼯作情况下的性能指标压⼒测试的⽬的是发现在什么条件下系统的性能变得不可接受，发现应⽤程序性能下降的拐点负载测试和压⼒测试都属于性能测试。
自动化测试中的关键指标和性能评估
自动化测试中的关键指标和性能评估自动化测试在现代软件开发中起着重要的作用。
它通过使用自动化工具和技术来执行测试用例，从而提高测试效率和准确性。
然而，为了确保自动化测试的有效性，我们需要关注一些关键指标和进行性能评估。
一、关键指标1. 覆盖率指标：覆盖率是衡量测试用例对软件系统的覆盖程度的指标。
常见的覆盖率指标包括语句覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率等。
通过分析覆盖率，我们可以确定测试用例是否足够全面，以及有哪些部分需要进一步完善。
2. 执行时间指标：执行时间是衡量自动化测试效率和性能的重要指标。
通过分析测试用例的执行时间，我们可以识别瓶颈和性能问题，并做出相应的优化措施。
较短的执行时间意味着更高的效率和更及时的测试反馈。
3. 成功率指标：成功率是衡量自动化测试用例通过率的指标。
通过监测成功率，我们可以评估自动化测试的稳定性和可靠性。
较高的成功率意味着稳定的测试环境和有效的测试用例。
4. 错误率指标：错误率是衡量自动化测试用例失败率的指标。
通过分析错误率，我们可以找出测试用例中存在的问题，并进行相应的修复和优化。
较低的错误率意味着更可靠的测试结果和准确的问题定位。
二、性能评估1. 响应时间评估：响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。
通过模拟真实用户场景，我们可以对系统的响应时间进行评估，包括页面加载时间、接口响应时间等。
同时，我们还可以对不同负载情况下系统的响应时间进行压力测试，以评估系统的承载能力。
2. 并发性评估：并发性是指系统能够同时处理多少个请求或者用户。
通过模拟多个用户同时访问系统，可以评估系统的并发性能力，发现并解决潜在的并发问题。
3. 资源利用率评估：资源利用率评估是衡量系统使用资源的效率和合理性的指标。
通过监测系统的CPU利用率、内存利用率、网络带宽利用率等指标，可以评估系统在不同负载情况下的资源消耗情况，优化系统的性能。
4. 可扩展性评估：可扩展性是指系统在面对不断增长的用户和数据时，能够保持稳定性和高性能的能力。
除了RPS和错误率，性能测试还需要关注这些指标
除了RPS和错误率，性能测试还需要关注这些指标背景最近发现交给外包做的性能测试，外包⼈员除了看RPS、错误率，其他指标完全不看。
我陷⼊了思考，现在很多公司为了降低性能测试的门槛，内部会针对⼀些开源框架进⾏⼆次开发，以⽤户⾮常友好的WEB页⾯呈现出来。
因此，在很多测试⼈员看来，所谓的性能测试不就是调⼀下并发，看看页⾯显⽰的RPS，哪⾥报错，就找开发定位。
这么简单，哪有什么神秘感？真的是这样吗？如果是这样，为什么性能测试专家这么吃⾹？为什么有⼀些⼈可以在性能测试领域深耕多年甚⾄超过⼗年？换⼀个思路，当你进⾏性能摸底，发现某个节点，RPS就上不去了，你不好奇为什么吗？为什么不懂得去看看系统指标，确定哪⾥是瓶颈？反正我觉得性能测试最有意思的就是测试过程的问题定位、排查，性能测试结束之后的瓶颈分析、结论分析。
所以，写了这篇⽂章，想告诉⼤家除了RPS和错误率，你还可以关注什么。
施压端RPS：即吞吐量，每秒钟系统可以处理的请求数、任务数。
请求响应时间服务处理⼀个请求或者任务的耗时，包括⽹络链路耗时。
分类：平均值、99分位数、中位数、最⼤值最⼩值错误率：⼀批请求中结果出错的请求所占⽐例。
被测服务CPU内⽹IO wait⽹络带宽Load：负载TOP：1min、5min、15minLinux系统的CPU统计维度us：⽤户态使⽤的cpu时间百分⽐sy：系统胎使⽤的cpu时间百分⽐sy过⾼意味着被测服务在⽤户态和系统态之间切换⽐较频繁，此时系统整体性能会有⼀定下降在使⽤多核CPU的服务器上，CPU0负责CPU各核之间的调度，CPU0的使⽤率过⾼会导致其他CPU核⼼之间的调度效率变低。
ni：⽤做nice加权的进程分配的⽤户态cpu时间百分⽐⼀般来说，被测服务和服务器整体的ni值不会很⾼，如果测试过程中nic的值⽐较⾼，需要从服务器Linux系统配置、被测服务运⾏参数查找原因。
id：空闲的cpu时间百分⽐线上服务运⾏过程，需要保留⼀定的idle冗余来应对突发的流量激增。
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。
软件性能测试的关键指标
软件性能测试的关键指标在进行软件性能测试时，确定关键指标是确保软件系统运行效率和性能的重要步骤。
这些关键指标可以帮助评估系统的稳定性、吞吐量、响应时间和可扩展性等重要方面。
关键指标中的一个重要指标是响应时间。
响应时间是指从用户发出请求到系统返回响应所需的时间。
这是衡量系统性能的重要标准之一，也是用户满意度的一个关键因素。
较短的响应时间意味着用户能够更快地获取所需的结果，提高了系统的用户体验。
系统的吞吐量是评估软件性能的另一个关键指标。
吞吐量是指系统在单位时间内能够处理的请求或事务的数量。
较高的吞吐量表示系统能够有效地处理大量的请求，提高了系统的并发能力。
另一个关键指标是系统的可扩展性。
可扩展性是指系统能够适应不断增长的用户和数据负载而不降低性能和效率的能力。
通过评估系统的可扩展性，可以确保系统能够在面对未来的增长时保持稳定和高效。
系统的稳定性也是软件性能测试的重要指标之一。
稳定性指系统在长时间运行和面对高负载时仍然保持正常运行的能力。
一个稳定的系统可以减少崩溃和故障，提高用户满意度和业务连续性。
还有一个关键指标是系统的资源利用率。
资源利用率指系统在处理一定数量的请求时所使用的资源，如CPU、内存和网络带宽等。
评估资源利用率可以帮助找出系统性能瓶颈和优化资源分配，以提高系统的效率和优化资源利用。
最后一个关键指标是系统的容量。
容量指系统能够处理的最大负载或并发用户数。
评估系统容量可以帮助确定系统的极限并计划未来的扩展。
对容量的测试可以模拟系统在不同负载下的表现，并提供系统能否满足业务需求的重要参考。
综上所述，软件性能测试的关键指标包括响应时间、吞吐量、可扩展性、稳定性、资源利用率和容量。
通过评估和监控这些指标，可以更好地了解系统的性能状况，优化系统性能，并确保系统能够满足用户需求和业务增长的要求。
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。
测试过程中需要重点考虑的指标
测试过程中需要重点考虑的指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在软件开发过程中，测试是不可或缺的环节，它可以有效地发现和分析软件中的BUG，保证软件的质量和稳定性。
而在测试过程中，需要重点考虑一些指标，以确保测试的全面性和有效性。
本文将介绍一些在测试过程中需要重点考虑的指标。
一、测试覆盖率测试覆盖率是评估测试用例对软件功能和代码的覆盖程度的指标。
在测试过程中，需要重点关注功能覆盖率和代码覆盖率。
功能覆盖率是指测试用例对软件功能的覆盖程度，而代码覆盖率是指测试用例对软件代码的覆盖程度。
通过综合考虑功能覆盖率和代码覆盖率，可以确保测试用例对软件的覆盖程度足够全面，以发现潜在的BUG。
二、测试执行效率测试执行效率是评估测试过程中测试用例执行的效率的指标。
测试执行效率可以通过测试执行时间、Bug定位时间、Bug修复时间等指标来评估。
测试执行效率高意味着测试用例执行得更快、更准确，有助于加快软件开发周期，提高软件的交付速度。
三、BUG密度BUG密度是评估软件中BUG的数量和分布情况的指标。
在测试过程中，需要重点关注BUG密度是否符合预期的标准要求。
通过BUG密度的监控和分析，可以及时发现软件中的问题，及时调整测试策略，保证软件的质量。
四、测试用例质量测试用例质量是评估测试用例设计和执行的质量的指标。
测试用例质量可以通过测试用例设计的完整性、准确性、可靠性等指标来评估。
测试用例质量高意味着测试用例设计得更完善、更准确，可以更好地发现软件中的问题。
五、回归测试覆盖率回归测试是在软件代码发生变化后重新执行之前的测试用例，以确保软件的质量不受影响。
在测试过程中，需要重点考虑回归测试覆盖率，以确保回归测试对软件的覆盖程度足够全面，可以有效地发现由于软件代码变化而引入的新BUG。
总结而言，测试过程中需要重点考虑的指标包括测试覆盖率、测试执行效率、BUG密度、测试用例质量和回归测试覆盖率等。
通过对这些指标进行全面的考量和监控，可以确保测试的全面性和有效性，提高软件的质量和稳定性。
性能测试中的性能指标解析
性能测试中的性能指标解析在软件开发和系统运维领域，性能测试是一个重要的环节。
通过性能测试，我们可以评估一个系统或应用程序在特定条件下的性能表现，并找出潜在的性能瓶颈。
在进行性能测试时，我们需要关注一些关键的性能指标，以便准确评估系统的性能表现。
本文将对性能测试中常见的性能指标进行解析。
一、响应时间响应时间是性能测试中最常用的指标之一。
它表示从用户发起请求到系统返回响应的时间间隔。
响应时间可以用来评估系统的交互速度和用户体验。
通常情况下，响应时间越短越好，因为用户希望尽快得到反馈。
在进行性能测试时，我们可以通过监控响应时间来评估系统对并发请求的响应速度。
二、吞吐量吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求数量。
它可以用来评估系统的处理能力和资源利用率。
吞吐量越高，表示系统在单位时间内能处理的请求数量越多，性能表现越好。
在进行性能测试时，我们通常会逐步增加并发请求的数量，观察吞吐量的变化情况，找出系统的处理瓶颈。
三、并发用户数并发用户数是指在同一时间内同时连接到系统的用户数量。
它可以用来评估系统的并发处理能力和负载能力。
在进行性能测试时，我们可以逐步增加并发用户数，观察系统的响应时间、吞吐量以及资源利用率的变化情况，找到系统的性能瓶颈。
四、错误率错误率是指在性能测试中出现的错误请求的比例。
它可以用来评估系统的稳定性和可靠性。
通常情况下，错误率越低，表示系统的性能表现越好。
在进行性能测试时，我们需要监控错误率，及时发现系统的异常情况，并进行相应的调优和优化。
五、资源利用率资源利用率是指系统在运行过程中各种资源的利用情况，如CPU使用率、内存占用、磁盘读写速度等。
资源利用率可以用来评估系统在高负载情况下的资源消耗情况。
在进行性能测试时，我们需要监控系统的资源利用率，找到系统的瓶颈，进而进行性能调优和资源优化。
六、并发连接数并发连接数是指在同一时间内与系统建立连接的数量。
它可以用来评估系统的连接处理能力和连接稳定性。
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。
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。
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。
性能测试要求范文
性能测试要求范文在进行性能测试时，需要明确以下几个方面的要求：1.目标用户数量和负载：根据系统的预期使用量和目标用户的数量，确定测试所需的负载。
测试负载应包括正常和峰值使用情况，以确保系统能够在不同负载下正常工作。
2.响应时间要求：确定系统对用户请求的响应时间要求。
响应时间是用户对系统性能的主要评价指标之一，因此需要明确响应时间的上限要求，并在测试过程中对其进行监测和评估。
3.吞吐量要求：确定系统在单位时间内能够处理的请求数量。
吞吐量是系统性能的另一个重要指标，影响着系统的服务能力和效率。
通过性能测试，可以评估系统在不同负载下的吞吐量表现。
4.容量要求：确定系统在目标用户数量和负载下所需的硬件和软件资源。
容量是系统能够处理的最大负载，包括处理器、内存、存储等资源的需求。
通过性能测试，可以确定系统是否满足容量要求，避免因负载过高而导致系统崩溃或响应变慢等问题。
5.可靠性要求：确定系统需要保持多长时间的运行稳定性。
可靠性是系统的一个重要指标，相关于系统的可用性和可靠性。
通过性能测试，可以评估系统在连续工作时间和异常情况下的稳定性和可靠性，确保系统能够持续运行。
6.并发用户数量要求：确定系统能够同时处理的用户数量。
并发用户数量是指同时使用系统的用户数量。
通过性能测试，可以评估系统在不同并发用户数量下的性能表现，确保系统能够满足并发性要求。
7.资源利用率要求：确定系统对硬件和软件资源的利用率要求。
资源利用率是系统性能的一个重要指标，影响着系统的效率和成本。
通过性能测试，可以评估系统在不同负载下的资源利用率，确保系统能够高效地利用资源。
8.系统稳定性要求：确定系统需要达到的可靠性和稳定性要求。
稳定性是指系统在长时间运行中的稳定程度，相关于系统的可用性和可靠性。
通过性能测试，可以评估系统在连续工作时间和异常情况下的稳定性和可靠性，确保系统能够持续运行。
9.容错能力要求：确定系统在异常情况下的容错能力要求。
容错能力是指系统在遇到异常情况时，能够正确处理并恢复正常运行的能力。
测试中的关键指标与度量方法
测试中的关键指标与度量方法测试是软件开发过程中不可或缺的环节，通过对软件系统进行验证和验证，以确保其质量和性能。
在测试过程中，如何确定测试的关键指标和选择适当的度量方法是非常重要的。
本文将讨论测试过程中的关键指标和度量方法，并提供一些实用的建议。
一、关键指标在测试过程中，关键指标是衡量软件系统性能和进展的标准，它们提供了对测试活动的定量和定性评估。
以下是一些常见的关键指标：1. 测试覆盖率：测试覆盖率是衡量测试用例执行情况的指标。
它可以通过判断测试用例是否涵盖了软件系统中的所有功能和路径来确定。
测试覆盖率可以分为语句覆盖、分支覆盖和路径覆盖等。
2. 缺陷密度：缺陷密度是衡量软件系统中缺陷数量的指标。
它通常以每千行代码或每个功能点中的缺陷数量来表示。
缺陷密度可以帮助测试团队评估测试活动的质量和效率。
3. 平均修复时间：平均修复时间是衡量开发团队处理缺陷的效率的指标。
它表示从发现缺陷到修复缺陷所需的平均时间。
平均修复时间越短，开发团队就能更及时地修复缺陷，提高软件系统的可靠性。
4. 回归测试通过率：回归测试通过率是衡量回归测试覆盖范围和质量的指标。
它表示在进行更改或修复后的回归测试中通过的测试用例数。
回归测试通过率越高，说明软件系统对更改和修复是稳定和可靠的。
5. 自动化测试覆盖率：自动化测试覆盖率是衡量自动化测试用例执行情况的指标。
它可以通过判断自动化测试用例是否覆盖了软件系统的所有功能和路径来确定。
自动化测试覆盖率可以帮助测试团队提高测试效率和覆盖范围。
二、度量方法度量方法是确定关键指标的具体量化方法和评估标准。
在测试过程中，选择适当的度量方法可以帮助测试团队更好地评估测试活动的质量和效果。
以下是一些常见的度量方法：1. 代码静态分析工具：代码静态分析工具可以帮助测试团队识别潜在的缺陷和代码质量问题。
通过使用代码静态分析工具，可以获取代码复杂性、重复代码、代码规范性等度量指标。
2. 缺陷管理系统：缺陷管理系统可以帮助测试团队跟踪和管理缺陷。
性能测试中关注的关键指标
性能测试中关注的关键指标⼀、软件性能测试需要监控哪些关键指标？软件性能测试的⽬的主要有以下三点：Ø 评价系统当前性能，判断系统是否满⾜预期的性能需求。
Ø 寻找软件系统可能存在的性能问题，定位性能瓶颈并解决问题。
Ø 判定软件系统的性能表现，预见系统负载压⼒承受⼒，在应⽤部署之前，评估系统性能。
⽽对于⽤户来说，则最关注的是当前系统：Ø 是否满⾜上线性能要求？Ø 系统极限承载如何？Ø 系统稳定性如何？因此，针对以上性能测试的⽬的以及⽤户的关注点，要达到以上⽬的并回答⽤户的关注点，就必须⾸先执⾏性能测试并明确需要收集、监控哪些关键指标，通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标，如下图所⽰，资源指标与硬件资源消耗直接相关，⽽系统指标则与⽤户场景及需求直接相关。
能测试监控关键指标说明：Ø 资源指标CPU使⽤率：指⽤户进程与系统进程消耗的CPU时间百分⽐，长时间情况下，⼀般可接受上限不超过85%。
内存利⽤率：内存利⽤率=（1-空闲内存/总内存⼤⼩）*100%，⼀般⾄少有10%可⽤内存，内存使⽤率可接受上限为85%。
磁盘I/O: 磁盘主要⽤于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，⼀般使⽤% Disk Time（磁盘⽤于读写操作所占⽤的时间百分⽐）度量磁盘读写性能。
⽹络带宽：⼀般使⽤计数器Bytes Total/sec来度量，Bytes Total/sec表⽰为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。
判断⽹络连接速度是否是瓶颈，可以⽤该计数器的值和⽬前⽹络的带宽⽐较。
Ø 系统指标：并发⽤户数：某⼀物理时刻同时向系统提交请求的⽤户数。
在线⽤户数：某段时间内访问系统的⽤户数，这些⽤户并不⼀定同时向系统提交请求。
平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。
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。
性能测试的关注点
性能测试的关注点对⼀个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？我们想想在软件设计、部署、使⽤、维护中⼀共有哪些⾓⾊的参与，然后再考虑这些⾓⾊各⾃关注的性能点是什么，作为⼀个软件性能测试⼯程师，我们⼜该关注什么？⾸先，开发软件的⽬的是为了让⽤户使⽤，我们先站在⽤户的⾓度分析⼀下，⽤户需要关注哪些性能。
对于⽤户来说，当点击⼀个按钮、链接或发出⼀条指令开始，到系统把结果已⽤户感知的形式展现出来为⽌，这个过程所消耗的时间是⽤户对这个软件性能的直观印象。
也就是我们所说的响应时间，当相应时间较⼩时，⽤户体验是很好的，当然⽤户体验的响应时间包括个⼈主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到⽤户最佳的体验。
如：⽤户在⼤数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展⽰给⽤户，在⽤户看的过程中继续进⾏数据检索，这时⽤户并不知道我们后台在做什么。
⽤户关注的是⽤户操作的相应时间。
其次，我们站在管理员的⾓度考虑需要关注的性能点。
1、响应时间2、服务器资源使⽤情况是否合理3、应⽤服务器和数据库资源使⽤是否合理4、系统能否实现扩展5、系统最多⽀持多少⽤户访问、系统最⼤业务处理量是多少6、系统性能可能存在的瓶颈在哪⾥7、更换那些设备可以提⾼性能8、系统能否⽀持7×24⼩时的业务访问再次，站在开发（设计）⼈员⾓度去考虑。
1、架构设计是否合理2、数据库设计是否合理3、代码是否存在性能⽅⾯的问题4、系统中是否有不合理的内存使⽤⽅式5、系统中是否存在不合理的线程同步⽅式6、系统中是否存在不合理的资源竞争2、那么站在性能测试⼯程师的⾓度，我们要关注什么呢？⼀句话，我们要关注以上所有的性能点。
⼆、软件性能的⼏个主要术语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5000个，那么这个数量，就是系统⽤户数。
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做性能测试，你需要关注哪些指标？
不可置否，在对APP的整个测试环节中，性能测试是一个很重要的环节，它直接影响了用户的体验，那么，对于APP的性能测试，我们到底需要关注那些点呢？
其实，我们可以想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，那么作为一个软件性能测试工程师，我们就能够从中总结出，对于APP的性能测试主要应该关注哪些比较重要的点。
1.从用户角度出发
开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。
对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。
也就是我们所说的响应时间，当响应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。
简单地说，用户最关注的其实就是其操作的响应时间。
2.站在管理员的角度考虑需要关注的性能点
(1)、响应时间
(2)、服务器资源使况是否合理
(3)、应用服务器和数据库资源使用是否合理
(4)、系统能否实现扩展
(5)、系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
(6)、系统性能可能存在的瓶颈在哪里
(7)、更换那些设备可以提高性能
(8)、系统能否支持7×24小时的业务访问
3.站在开发（设计）人员角度去考虑
(1)、架构设计是否合理
(2)、数据库设计是否合理
(3)、代码是否存在性能方面的问题
(4)、系统中是否有不合理的内存使用方式
(5)、系统中是否存在不合理的线程同步方式
(6)、系统中是否存在不合理的资源竞争
4.站在测试工程师角度考虑
那么从用户、管理员、开发者的角度去总结了其关注的性能指标之后，笔者最终认为，对于测试工程师来说，他们在做性能测试的时候，主要应该关注的测试指标应该是：
(1)连接超时
这个是App关闭的首要问题，而在移动应用中网络错误数据比例报错中最高的就是连接超时错误。
想象一下当花重金好不容易把你的App推广到用户手机上，而在用户初次尝试时发生连接超时无法正常使用，多数用户会选择再也不会打开应用第二次。
(2)崩溃
这个已无需多言。
APP的崩溃，就是用户的崩溃。
当用户使用你的App出现闪退或崩溃时，他们很有可能跑去App Store赠送你一个“一星”差评。
(3)系统交互（电话短信干扰，低电量提醒，push提醒，usb数据线插拔提醒，充电提醒等）
在APP使用过程中，可能会遇到各种中断场景，那么一旦发生这些场景，APP 就卡死或者闪退，想必也没有多少用户愿意持续使用你的APP。
(4)弱网下的运行情况
电梯里、地铁上，网络信号差时，APP页面的菊花转不停，界面卡死，同时错误提示一堆，这样的情况怎能不让用户抓狂。
(5) CPU使用问题
CPU频率设置过高时会导致过热,过热导致耗电更严重,CPU频率设置过低导致手机滞后,应用处理缓慢同样会导致耗电。
更多时候，用户解决CPU超载问题只能关闭甚至卸载App，App就被Kill了!
那么针对以上所说的几个比较突出的APP测试点，没有开发者希望用自测的方式去解决，耗时耗力不说，最终的效果也不敢完全保证，那么大多数人能够想到的解决方法就是寻求自动化测试工具的帮助，但是目前很多自动化测试工具存在很多的局限性，一是大多自动化测试工具不方便维护；二是虽然很多自动化测试工具很强大，但对代码的能力要求很高，大大的增加了测试门槛；三是自动化投入的成本较高，相对于目前APP开发周期短的现状来说，是很不划算的。