性能测试基础介绍

news2024/11/25 22:32:09

1.性能测试的意义

1.1.现状

互联网行业发展快，用户量大大增加；

业务和系统架构越来越复杂，数据越来越多，用户不仅仅满足于功能的实现，在某些场景下，更在意系统性能。

1.2.什么是性能测试

通过一定的手段，在多并发下情况下，获取被测系统的各项性能指标，验证被测系统在高并发下的处理能力、响应能力，稳定性等，能否满足预期。定位性能瓶颈，排查性能隐患，保障系统的质量，提升用户体验。

2.什么样的系统需要做性能测试

用户量大，PV比较高的系统
系统核心模块/接口
业务逻辑/算法比较复杂
促销/活动推广计划
新系统，新项目
线上性能问题验证和调优
新技术选型
日常系统性能回归

3.性能测试关键指标

3.1.并发用户数

同时向服务器发送请求的用户数。

其它容易混淆的概念：

注册用户：在系统中注册成功的用户数量，也就是数据库里存储的用户数量

在线用户：同时处于在线状态的用户数量，也就是已经登录成功的用户数量

并发用户：同时向服务器发送请求的用户数量，也就是正在做同一个业务的用户数。

以银行来举例，注册用户就是银行的开卡用户数；在线用户就是进到银行内部的用户数，但是有些用户可能正在里面休息，不办业务，并不会对银行造成压力，并发用户就是正在办理取款业务的用户数。

注册用户>在线用户>并发用户

3.2.TPS（每秒钟处理的事务数）

TPS：Transaction Per Second，每秒钟处理的事务数。

在服务端接口性能测试中，事务Transaction可以理解成一次接口调用，所以TPS其实就是服务端每秒钟处理多少次接口调用。如果TPS越高，证明服务端项目的处理能力就越好，性能就越好。

还是以银行来举例，如果有很多财务人员同时来银行办业务，假设银行每秒能处理1000笔业务，那就可以说银行业务的TPS=1000，这个数值越大，证明银行单位时间内能办的业务就越多，性能就越好。

3.3.响应时间

响应时间=网络传输的总时间+各组件业务处理时间

3.3.1平均响应时间

响应时间Response Time，简称RT，指的是服务端处理完一个请求所花费的时间，通常时间单位为毫秒ms。平均响应时间就是n多个请求响应时间的平均值。平均响应时间越短，代表性能越好，TPS就越高。银行办理业务的速度越快，单位时间内处理的业务量越多，因此性能就越好。

3.2.2.TOP响应时间

将所有请求的响应时间先从大到小进行排序，计算指定比例的请求都是小于某个时间。该指标统计的是大多数请求的耗时。 Tp90（90%响应时间）：90%的请求耗时都低于某个时间 Tp95（95%响应时间）：95%的请求耗时都低于某个时间 Tp99（99%响应时间）：99%的请求耗时都低于某个时间，top响应时间各个工具一般都会自己计算。

同时有平均响应时间和top响应时间，一般情况下以平均响应时间为主，top响应时间最大值和平均响应时间相差较大的时候需要关注top响应时间。

3.4.TPS、响应时间和并发数的关系

还是银行的例子，站在银行的角度来看，随着办业务的人越多，那同一时刻银行的处理业务量就越大，但是银行的处理能力总有一个上限，当用户量达到某个值后，处理能力就能达到巅峰。此时如果再来更多的用户，银行的处理能力也不会增加了。在系统达到性能瓶颈之前，TPS和并发数成正比关系，即并发数越高，TPS越高；达到瓶颈后，并发数增加，TPS不会继续增高（甚至会下降），这个最高的tps出现的点，叫做拐点。TPS和平均响应时间成反比关系，即平均响应时间越小，TPS就越高。