网站性能计算

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