一、软件性能的关注点
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、 相应时间
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
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+A1+N2+A2+N3+A3+N4
2、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2000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
平均并发用户数的计算:
C=nL / T
其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数,L是一天内用户从登录到退出的平均时间(操作平均时间),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:
C^ 约等于 C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值,C是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论
3、吞吐量的计算公式
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
对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R / T
其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
4、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。
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。
5、思考时间的计算公式
Think Time,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤:
A、 首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、 统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、 统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
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