性能測試基礎知識

一、定義

對響應時間的評估、分析，結合應用的架構和實現細節找出問題，並最終確認問題獲得解決的過程 

二、影響軟件性能的因素

網絡環境、數據庫服務器、應用服務器、業務邏輯的實現方式、系統採用的架構、代碼的優化程度、使用者的使用方式等

三、測試模型

通用的軟件測試過程模型（PTGM）、敏捷軟件測試模型（ATPM）

四、軟件性能測試的應用領域 

能力驗證、規劃能力、性能調優、瓶頸發現、性能基準比較

 

一：基礎篇

一、軟件性能測試的基本概念

1.1 性能是一種指標（軟件性能對其及時性要求的符合程度）

    性能的及時性用響應時間或者吞吐量表示

    響應時間：對請求作出響應所須要的時間

例子：交互式的應用（web）：用戶感覺到的響應時間

     非交互式的應用（嵌入式或者銀行等業務處理系統）：系統對事件產生響應的time

1.1.1 用戶視角的軟件性能

端→端

用戶操做——數據操做請求——（應用服務器）服務端響應——返回數據——用戶端

1.1.2 管理員視角的軟件性能 

服務器資源使用情況是否合理                       資源利用率

數據庫資源使用情況是否合理                       資源利用率

系統可否能夠實現擴展                            系統可擴展性

系統的最大併發，壓力是多少                       

併發：最多能支持多少用戶訪問                     系統容量

壓力：最大的業務處理量

系統可能的瓶頸在哪裏                            系統可擴展性

更換什麼設備能提高系能                          系統可擴展性

可否支持7*24小時的業務訪問                      系統穩定性

1.1.3 開發視角的軟件性能 

架構設計是否合理                               系統架構

數據庫設計是否存在問題                          數據庫設計

代碼是否存在性能方面的問題                       代碼

系統中是否存在不合理的內存使用方式                代碼

系統中是否存在不合理的線程同步方式                設計與代碼

系統中是否存在不合理的資源競爭                   設計與代碼 

1.1.4 web前端性能

Web應用的前端響應時間：頁面加載時間

其中包括：

1.對HTML的解析讀取

2.對頁面圖片及CSS等文件的獲取和加載

3.客戶端腳本（JavaScript）的執行時間

4.對頁面進行展示所花的時間 

 

1.2軟件性能的幾個主要術語

1.2.1 

合理的響應時間取決於實際用戶需求

1.2.2 

併發用戶數：N數值的用戶同時訪問系統

1.服務器實際承受的壓力不僅取決於併發用戶數，還取決於用戶的業務場景

2.服務端承受的最大併發訪問數取決於併發用戶數+業務場景

業務場景：經過服務器日誌的分析得出的結果

日誌分析方法：對服務器日誌進行分析，瞭解系統用戶的使用狀態，計算出服務器承受的最大併發用戶數量

特色：準確度/可信度高

適用：internet應用（沒法估算用戶量和行爲方式）

推薦日誌分析工具：AWStats：http://awstats.sourceforge.net/

這是一個基於Perl的日誌分析工具，可對Apache/IIS的日誌進行分析，還有良好的擴展支持

 

用於估算併發用戶數的公式（僅供參考）

平均用戶併發數：C=n*L/T

峯值併發用戶數：C›≈C+3√C 

其中，C是平均併發數，n是用戶從登錄到退出系統的時間段，L是系統使用時間段的平均值，T是使用系統的時間段數值，C›指併發用戶數的峯值

對於企業內部使用的web系統，還有精度更小的一種公式

平均用戶併發數：C=n/10

峯值用戶併發數：C›≈r*C 

其中，r值通常取2—3.這種方法要求不太嚴格，只有不多數據支持分析的性能測試中使用

1.2.3 吞吐量

定義：單位時間內系統處理客戶請求的數量

通常來講，請求數/每秒OR頁面數/每秒來衡量

從業務角度來講，訪問人數/天OR處理的業務數/小時來衡量（PV、UV）

從網絡角度來講，字節數/天來考察網絡流量 

對於交互式應用，吞吐量指標反映服務器承受的壓力，在容量規劃測試中，吞吐量是個很重要的指標，由於它能說明系統級別的負載能力

Web系統的性能測試中，吞吐量指標能夠在兩個方面發揮做用

1.協助設計性能測試場景，以及衡量性能測試場景是否達到預期的設計目標

2.協助分析性能瓶頸

3.沒有遇到瓶頸以前，吞吐量和併發用戶之間存在的關係能夠用下面的公式表達：

  F=N（vu）*R/T

F表示吞吐量，N表示VU的個數，R表示每一個VU發送的請求（點擊）數量，T表示性能測試所用的時間

不一樣併發用戶數量狀況下，對同一系統施加相同的吞吐量，極可能獲得不一樣結果

 

PS：大部分性能測試中，單擊數（Hits）指客戶端發出的HTTP的請求數量，而不是指用戶在頁面上的一次單擊事件。

好比：一次單擊事件請求頁面A，頁面A包含3張圖片和一個框架（Frame），則此次單擊共產生了5個Hits（包括對頁面A自己的請求） 

1.2.4性能計數器（Counter)

定義：描述服務器或者操做系統性能的一些數據指標

做用：監控、分析

分析系統可擴展性，進行性能瓶頸的定位時，計數器取值很是關鍵

相關指標：資源利用率：系統各類資源的使用狀況 

1.2.5思考時間（Think Time）

休眠時間：用戶操做時間每一個請求的間隔時間

體如今腳本中，就是操做之間放一個Think函數，使腳本在執行兩個操做之間等待一段時間

公式F=N（vu）*R/T吞吐量是VU數量N，請求數R和時間T的函數，其中，R又能夠用時間T和用戶的思考時間Ts來計算：

  R=T/Ts   （請求數=時間/請求間隔時間）

推薦一個計算思考時間的方法：

1.首先計算出系統的併發用戶數

2.統計出系統平均的吞吐量

3.統計出平均每用戶發出的請求數量

4.根據上面的公式得出請求時間