性能测试各性能指标
一．系统吞度量要素：数据库
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。服务器
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。网络
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间session
QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量架构
并发数： 系统同时处理的request/事务数并发
响应时间： 通常取平均响应时间数据库设计
（不少人常常会把并发数和TPS理解混淆）函数
理解了上面三个要素的意义以后，就能推算出它们之间的关系：性能
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间测试
一个系统吞吐量一般由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，若是压力继续增大，系统的吞吐量反而会降低，缘由是系统超负荷工做，上下文切换、内存等等其它消耗致使系统性能降低。
决定系统响应时间要素
咱们作项目要排计划，能够多人同时并发作多项任务，也能够一我的或者多我的串行工做，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同样，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：
咱们在作系统设计的时候就须要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素形成的影响以及对系统性能的初步预估。
而一般境况下，咱们面对需求，咱们评估出来的出来QPS、并发数以外，还有另一个维度：日PV。
经过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的状况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎同样。好比工做日的天天早上。只要能拿到日流量图和QPS咱们就能够推算日流量。
一般的技术方法：
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、季节性因素影响以外）
2. 经过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，而后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不同，这两个客户群的网络行为不该用，他们之间的TPS和PV关系比例也不同。
A)淘宝
淘宝流量图：
淘宝的TPS和PV之间的关系一般为 最高TPS：PV大约为 1 : 11*3600 （至关于按最高TPS访问11个小时，这个是商品详情的场景，不一样的应用场景会有一些不一样）
B) B2B中文站
B2B的TPS和PV之间的关系不一样的系统不一样的应用场景比例变化比较大，粗略估计在1 : 8个小时左右的关系（09年对offerdetail的流量分析数据）。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大，多是由于爬虫暂的比例较高的缘由致使。
在淘宝环境下，假设咱们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万
这个是在简单（单一url）的状况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小。
不管有无思考时间（T_think），测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间（T_response）之间有如下关系（稳定运行状况下）：
TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。
并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
来源：http://www.cnblogs.com/jackei/
软件性能测试的基本概念和计算公式
1、软件性能的关注点
对一个软件作性能测试时须要关注那些性能呢？
咱们想一想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，而后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，做为一个软件性能测试工程师，咱们又该关注什么？
首先，开发软件的目的是为了让用户使用，咱们先站在用户的角度分析一下，用户须要关注哪些性能。
对于用户来讲，当点击一个按钮、连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示出来为止，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。也就是咱们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，固然用户体验的响应时间包括我的主观因素和客观响应时间，在设计软件时，咱们就须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，咱们能够将先提取出来的数据展现给用户，在用户看的过程当中继续进行数据检索，这时用户并不知道咱们后台在作什么。
用户关注的是用户操做的相应时间。
其次，咱们站在管理员的角度考虑须要关注的性能点。
一、 相应时间
二、 服务器资源使用状况是否合理
三、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
四、 系统可否实现扩展
五、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
六、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
七、 更换那些设备能够提升性能
八、 系统可否支持7×24小时的业务访问
再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。
一、 架构设计是否合理
二、 数据库设计是否合理
三、 代码是否存在性能方面的问题
四、 系统中是否有不合理的内存使用方式
五、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
六、 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，咱们要关注什么呢？
一句话，咱们要关注以上全部的性能点。
2、软件性能的几个主要术语
一、响应时间：对请求做出响应所须要的时间
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+A2
二、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。
同时在线用户数：在必定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发链接数+平均用户思考时间
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是平均天天访问用户数（login session），L是一天内用户从登陆到退出的平均时间（login session的平均时间），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。
三、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，吞吐量能够用：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，吞吐量能够用：字节/秒来衡量
对于交互式应用来讲，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他可以说明系统的负载能力
以不一样方式表达的吞吐量能够说明不一样层次的问题，例如，以字节数/秒方式能够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必定的联系，能够采用如下公式计算：F=VU * R /
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每一个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
四、性能计数器
是描述服务器或操做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”的做用，尤为是在分析通通可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着很是关键的做用。
资源利用率：指系统各类资源的使用状况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，通常使用“资源实际使用/总的资源可用量”造成资源利用率。
五、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做时每一个请求之间的时间间隔，而在作新能测试时，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做。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每一个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又能够用时间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通常步骤：
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、统计出平均每一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