前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >jmeter分析性能报告时的误区

jmeter分析性能报告时的误区

作者头像
飞天小子
发布2019-07-10 17:41:52
1.7K0
发布2019-07-10 17:41:52
举报
文章被收录于专栏:公众号-测试驿栈

概述

我们用jmeter做性能测试,必然需要学会分析测试报告。但是初学者常常因为对概念的不清晰,最后被测试报告带到沟里去。

常见的误区

  • 分析响应时间全用平均值
  • 响应时间不和吞吐量挂钩
  • 响应时间和吞吐量不和成功率挂钩

。。。。。

平均值特别不靠谱

平均值为什么不靠谱?相信大家读新闻的时候经常可以看到,平均工资平均房价平均支出,等等字眼,你就知道为什么平均值不靠谱了。

(这些都是数学游戏)

性能测试也一样,平均数也是不靠谱,推荐一篇详细的文章《Why Averages Suck and Percentiles are Great

我们做性能测试时,得到的结果数据不会总是一样的,而是波动的。

如果算平均值就会出现这样的情况:测试了10次,有9次是1ms,而有1次是10s,那么平均数据就是1s。

很明显,这完全不能反应性能测试的实际情况,因为那个10s的请求就是一个不正常的值。

另外,中位数(Median)可能会比平均数要稍微靠谱一些,中位数的意就是把将一组数据按大小顺序排列,处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 ,这意味着有50%的数据低于或高于这个中位数。

最为正确的统计做法是用百分比分布统计。TP50的意思是50%的响应时间都小于某个值,TP90表示90%的响应时间小于某个值。

我们有一组数据:[ 10ms,  1s, 200ms, 100ms],我们把其从小到大排个序:[10ms, 100ms, 200ms, 1s]。

于是我们知道,TP50,就是50%的请求ceil(4*0.5)=2时间是小于100ms的,TP90就是90%的请求ceil(4*0.9)=4时间小于1s。

于是:TP50就是100ms,TP90就是1s

因此,通常严格一点的响应时间要求是这样的:99%的请求必须小于XXms

响应时间务必和吞吐量(Thoughput)挂钩

系统的性能如果只看吞吐量,不看响应时间是没有意义的。

我的系统tps可以达到10000,但是响应时间已经到了20秒钟,这样的系统已经不可用了,吞吐量也是没有意义的。

当负载上升的时候,系统会逐渐变的不稳定,响应时间也会变得越来越慢,波动越来越大,而吞吐率却开始下降,包括CPU的使用率情况也会如此。

所以,当系统变得不稳定的时候,吞吐量已经没有意义了。

所以,吞吐量的值必需配合响应时间来看。例如:TP99小于100ms的时候,系统可以承载的最大并发数是1000

响应时间吞吐量和成功率要挂钩

应该不难理解,如果请求都是错误的,还做什么性能测试。

比如,我说我的系统并发可以达到10万,但是失败率是50%,那么这10万的并发完全就是一个笑话。

性能测试的失败率的容忍是非常低的。对于一些关键系统,成功率必须在100%

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019-07-08 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 概述
  • 常见的误区
  • 平均值特别不靠谱
  • 响应时间务必和吞吐量(Thoughput)挂钩
  • 响应时间吞吐量和成功率要挂钩
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档