业务需求
假设公司领导现在给你分配了一个性能测试需求如下：
1：公司有1000人在上班时间段会登录平台进行打卡操作，可能会登录打卡多次
2：业务高峰时间段在8:00-8:30，半小时
3：需要保证90%用户的响应时间在1s以内
4：保证在半小时内支撑5000笔打卡业务完成，同时90%业务时间不超过1s，半小时内最大系统并发数能达到多少？每秒最大用户并发能达到多少？
需求分解
1：注册用户是1000人
2：业务时间段是半小时，也就是30分钟，1800s
3：需要保证90%业务响应时间在1s以内
4：需要测试半小时内的最大系统并发和每秒的最大用户并发数
测试模型构建 & 用例设计
这种需求是典型的根据负载量计算并发数的场景。首先我们需要设计一下业务场景
模型构建
选取的测试业务为：登录业务、考勤打卡业务。此两项业务对应的操作流程，如下：
1.登录业务-操作流程：
1）访问打开首页
2）点击【请登录】，跳转到登录页面
3）输入：用户名+密码，点击【立即登录】，跳转到首页
4）点击【退出】，跳转到首页
2.考勤打卡-操作流程：
1）访问打开首页
2）点击【请登录】，跳转到登录页面
3）输入：用户名+密码，点击【立即登录】，跳转到首页
4）点击考勤打卡，跳转到考勤页面
5）点击考勤
6）点击【退出】，跳转到登录首页
场景设计
性能测试过程中，首先应该设计测试场景，然后针对场景设计脚本。为了真实反映被测对象的性能问题，需要尽可能模拟出被测对象可能发生瓶颈的业务场景。然后设计针对业务的测试场景。
常用测试场景的类型
性能测试通常有几种常用测试场景：单业务基准测试、单业务压力测试、单业务负载测试、综合业务基准测试、综合业务压力测试、综合业务负载测试。
归属为4种测试类型：基准测试、压力测试、负载测试
1）基准测试
测试某个具体业务是否满足系统设计or用户期望的性能指标。
如期望登录接口支持500个用户并发登录，同时响应时间不超过需求值。满足则认为基准测试完成，否则失败。基准测试过程中，性能指标的任何一项均需成功，才认为基准测试完成。基准测试可分为并发基准、业务量基准，其目的都在于验证是否满足预期目标设定。
2）压力测试
测试某个具体业务在最大负载下，持续服务的时长，以此验证被测业务的稳定性
压力测试过程中所设计的负载，是以系统基准测试为标准，如登录接口最大并发为500个并发，则压力测试的负载设为500个。通过运行时长的变化，验证服务器在系统最大负载下持续服务的能力。
3）负载测试
测试某个具体业务能够承受的最大负载，验证被测业务能够承受的最大负载数
如系统基准测试最大并发为500个，则通过多次测试，逐步加大负载，最终获得被测业务的最佳负载。在最佳负载下，系统需要满足各项性能指标。
确定本次性能测试的场景主要有下面4个场景：
①登录并发基准测试
②登录业务量基准测试
③考勤并发基准测试
④考勤业务量基准测试
业务线程数确定
场景设计中需设置线程数，以本次测试为例，要求在30分钟内支持5000次用户登录。线程数计算方式如下：
Thread = BC*[t/(60*T)]
T： 考察的时间段，本例 T=30min
t： 单用户单次业务消耗时间，尽可能模拟用户的真实行为
BC： 业务量，本例 BC=5000
利用JMeter测试单次业务消耗时间
1）登录业务-线程数确定
利用抓包工具， 编写"登录，退出"的脚本。 收集聚合报告的数据，加了事物控制器，归总了一下整体事物，响应时间如下图
由上图数据结果可知，若采用90%采样，登录系统单次业务时间为：329ms。
实际情况下，还需要考虑模拟用户输入用户名及密码、登录成功后等待返回主页、退出后等待返回主页等操作的思考时间。作如下假设：
用户输入用户名及密码：5s用定时器模拟思考时间
则单用户登录退出所消耗时间为：0.329+5=5.329s
计算模拟30min时间、5000次用户登录最大所需的线程数为：.
Thread = 5000×[5.329/(30×60)] = 14.80，取整为15
2）考勤打卡-线程数确定
利用抓包工具， 编写"登录-考勤打卡"的脚本。 收集聚合报告的数据，加了事物控制器，归总了一下整体事物，响应时间如下图：
采用90%采样，用户登录后考勤打卡单次消耗时间为1055ms
实际情况，还需要考虑以下情形的思考时间，作如下假定：
用户输入用户名、密码：5s
登录后在首页等待时间：5s
打开考勤后等待时间：3s
用定时器模拟思考时间
所以单用户登录后考勤的时间为：
5+5+3+1.055=14.055s
计算模拟30min时间、5000次用户登录考勤打卡所需的线程数为：
Thread = 5000×[14.055/(30×60)] = 39.04，取整39
关于公式的解释
上面抛出了一个公式：Thread = BC*[t/(60*T)]
关于Thread，这里计算的是需要的线程数，事实上这个公式计算的是单位时间平均并发数。就是单位时间内有多少用户或者线程并发向服务端发起请求
比如上面的登录业务场景，计算的是15,。
在jmeter中表示需要系统平均需要15个线程同时发起请求才能在对应的时间段内支撑对应的业务量
在真实的用户场景中，则表示平均每秒最大支持15个用户同时发起请求才能在对应的时间段内支撑对应的业务量
这个计算的是平均并发
对应的还有峰值并发：Thread_Max=Thread +3*根号Thread
如果平均并发是15的话，那么Thread_Max =15+3*根号15 =21，每秒的并发用户峰值大约是21
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