PS :性能测试的主要概念和计算公式如下。
一.系统吞噬测量要素：
一个系统的吞吐率(受压能力)与请求引起的CPU消耗、外部接口、IO等密切相关。
单个请求占用的CPU越多，对外部系统接口、I/o的影响就越慢，系统吞吐量就会降低，反而会更高。
系统吞吐量的几个重要参数： qps(TPS )、并发行数、响应时间
QPS(TPS )每秒的request/事务处理数并发执行数)系统通常采用同时处理的request/事务处理数响应时间)平均响应时间(很多人容易混淆并发执行数和TPS的理解)。
一旦理解了以上三个要素的含义，就可以推断它们之间的关系。
QPS(TPS )=并发行数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常由两个因素决定： QPS(TPS )、并发次数，每个系统都有相对的极限值。 对于对APP应用程序场景的访问压力，当任何一个达到系统最高值时，系统吞吐量都不会提高。 如果压力持续上升，系统吞吐量反而会下降。 这是因为系统过载、上下文切换和内存等其他消耗会降低系统性能。 决定系统响应时间的要素
我们进行项目需要制定计划。 多人可以同时完成多个任务，也可以一个人或多人串联工作。 总是有重要的路径。 这个路径就是项目的工期。
系统调用的响应时间与项目计划相同，也有关键路径。 此关键路径是系统影响时间。
关键路径由CPU运算、IO、外部系统响应等构成。
2 .系统吞吐量评估：
进行系统设计时，必须考虑CPU运算、I/o、外部系统响应因素的影响以及系统性能的初始估计。
在通常的情况下，我们面对需求，除了我们评价的QPS、同时数之外，还有另一个维度。 我是日本电视台的。
从系统的访问日志来看，在用户数较多的情况下，各时间段相同时间段的访问流量大致相同。 例如工作日的每天早上。 如果能得到日流量图和QPS，我们就能推算日流量。
常用技术方法：
1 .找出系统最高TPS和日PV，这两个因素有比较稳定的关系(除假期、季节性因素的影响外)2.根据压力测试或经验估计，给出最高TPS，然后跟随1的关系，系统最高的日吞吐量B2B中文和淘宝面临的客户群不同，这两种基于客户的网络行为不适用，他们之间TPS和PV关系的比例也不同。 a )淘宝
淘宝流量图：
系统吞吐量的评价方法
淘宝的TPS和PV的关系通常是最高TPS。 PV约为1 : 11*3600。 (相当于以最高TPS访问11小时。 这是详细的商品场景，根据APP、应用场景而略有不同。 ）
b ) B2B中文站
B2B的TPS与PV的关系随着系统的不同，应用场景的比例也发生了很大的变化，估计大致与1(: ) 8小时左右的关系(09年的截止细节的流量分析数据)。 旺铺和奥菲尔的比例差异很大，可能是因为爬行动物的比例高。
在淘宝环境下，假设我们通过压力测试测量的TPS为100，则该系统的日吞吐量=100*11*3600=396万
这在简单(单个url )的情况下，根据页面的不同，一个页面上有多个请求，系统的实际吞吐量更小。
无论是否存在思考时间(T_think )，测试获得的TPS值与并发虚拟用户数(U_concurrent )、Loadrunner读取的事务响应时间(T_response )之间的间隔如下
TPS=u _ concurrent/(t _ response t _ think )。
同时数、QPS、平均响应时间三者的关系
系统吞吐量的评价方法
资料来源： http://www.cnblogs.com/jackei/
软件性能测试的基本概念和计算公式
一、软件性能关注点
软件性能测试是否需要关注这些性能？
请考虑哪些角色参与了软件的设计、部署、使用和维护。 然后，让我们来思考每个角色关注的性能点是什么，作为软件性能测试工程师应该关注什么。
首先，开发软件的目的是让用户使用。 首先站在用户的角度分析一下用户需要关注什么样的性能。
对用户来说，从单击、链接和发出指示按钮到系统将结果呈现给用户，这一过程所用的时间是用户对该软件性能的直观印象。 也就是说，被称为响应时间。 响应时间小时，用户体验良好。 当然，用户体验的响应时间包括个人的主观因素和客观响应时间。 在设计软件时，需要考虑如何将这两个部分很好地结合起来以达到用户的最佳体验。 例如，当用户正在大数据量调查时，我们可以向用户呈现我们之前提取的数据，然后当用户观看时继续搜索数据，而用户不知道用户在我们的背景中做什么。
用户关注的是用户操作的适当时间。
其次，站在管理者的立场上，思考应该关注的绩效点。
1、相应时间
2、服务器资源使用情况合理吗
3、APP应用服务器和数据库资源使用是否合理
4、系统能否扩展
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+N2+N3+N4+A1+A3+A2
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5000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。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+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是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（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。
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 /
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
永久链接 : http://www.ha97.com/5095.html
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