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软件性能测试(连载2)

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顾翔
发布2020-02-19 15:18:04
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发布2020-02-19 15:18:04
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文章被收录于专栏:啄木鸟软件测试

1.4 性能测试指标

1.响应时间(Response Time)

响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。

响应时间是从开始到完成某项工作所需时间的度量。嵌入式产品,响应时间不包括人的反应时间,而对于其他产品,大多数都是人机交互的,响应时间体现在人的直观体验感受。在B/S系统中有一个著名的2/5/10原则,即网页在0-2秒内显示,所有用户可以接受;在2-5秒内显示,大部分用户可以接受;5-10秒内显示,只有少部分用户可以接受;10秒以上就几乎没有用户可以接受了。

另外合理的响应时间要与用户需求相结合,如在银行输入系统中,导入数据花费2个小时,那么输出响应能在20分钟内完成,性能就很不错了。

通过图3-6可以看出,响应时间=B1+W1+S1+W2+D+W3+S2+W4+B2,其中。

•W1、W2、W3、W4。网络响应时间。

•B1、B2。前端响应时间。

•S1、S2。服务器响应时间。

•D=数据库处理时间。

图3-6 响应时间

案例3-6:某网站的表单提交响应时间。

一个网站前端使用的是HTML5+CSS3+JavaScript+Ajax技术,服务器语言采用的是JSP+JavaBean技术,数据库采用的是Orcale。该网站某个表单提交的响应时间包括如下步骤。

(1)用户输入信息提交表单的时间。

(2)前端验证输入信息的时间。

(3)前端处理输入信息的时间。

(4)前端输入信息传输到Web Server的时间。

(5)jsp+javabean程序处理输入信息的时间。

(6)输入信息从Web Server到Oracle的传输时间。

(7)Oracle插入数据处理时间。

(8)Oracle将插入数据成功与否的信息传输到Web Server的时间。

(9)Web Server将插入数据成功与否的信息传输到前端的时间。

(10)前端插入数据成功与否的信息展示时间。

(11)用户接收到显示信息的时间。

2. 吞吐率(Throughput Rate)

吞吐率是单位时间内的吞吐量。吞吐量是服务器所能处理事务的能力。吞吐率的单位为字节数/秒、业务数/秒、点击数/秒、请求数/秒。随着负载的增加,吞吐率往往增长到一个峰值后,然后下降,队列变长。注意:在性能测试领域吞吐量是没有意义的,吞吐率才有意义。比如说某台服务器可以处理5T大小的数据,那么多的数据是1小时内处理完毕还是一天(24小时)处理完毕?如果是1小时内处理完毕,吞吐率为5T/h,性能是非常不错的;但是如果是24小时内处理完毕,吞吐率为5T÷24=208 G/h,性能就差很多。

为了让各位更好地理解吞吐率。以马路作为一个例子,见图3-7。

图3-7 马路的吞吐率

当马路上只有一辆车子运行,车子运行是非常畅通的,吞吐量也为1;随着汽车越来越多,单位时间内通过的车越来越多,也就是说这时候马路上车的吞吐量为n(n>1);随着更多的车子加入,马路达到饱和,出现了堵车的情形。虽然想进入这条马路上的车和在这条马路上的车为k,但是马路上最多可以行使的车保持在m辆(n<m<k)。也就是说马路达到了拐点,最多处理能力为同时行驶m辆车。。

案例3-7:理发师模型

理发师模型是经典的解释吞吐率与响应时间的模型。比如有一家理发馆,里面有3名理发师,每个理发师水平相当,每给一位顾客理发需要10分钟的时间,如表3-1所示。

表3-1理发师模型

设置并发数

总响应时间

平均响应时间

实际并发数

1

10分钟×1=10分钟

10分钟/1=10分钟

1

2

10分钟×2=20分钟

20分钟/2=10分钟

2

3

10分钟×3=30分钟

30分钟/3=10分钟

3

4

20分钟×1+10分钟×3=50分钟

50分钟/4=12.5分钟

3

5

20分钟×2+10分钟×3=70分钟

70分钟/5=14分钟

3

6

20分钟×3+10分钟×3=90分钟

90分钟/6=15分钟

3

7

30分钟×1+20分钟×3+10分钟×3=120分钟

120分钟/7=17.1分钟

3

8

30分钟×2+20分钟×3+10分钟×3=150分钟

150分钟/8=18.75分钟

3

9

30分钟×3+20分钟×3+10分钟×3=180分钟

180分钟/9=20分钟

3

•当有1个人来理发的时候,需要10分钟的理发时间、平均响应时间为10分钟、实际并发数为1。

•当有2个人来理发的时候,2个人可以同时进行,共需要10×2=20分钟的理发时间、平均响应时间仍旧为20/2=10分钟、实际并发数为2。

•当有3个人来理发的时候,3个人仍旧可以同时进行,共需要10×3=30分钟的理发时间、平均响应时间仍旧为30/3=10分钟、实际并发数为3。

•当有4个人来理发的时候,3个人可以同时进行,但有1个人需要等到下一轮,这个时候需要20分钟×1+10分钟×3=50分钟的理发时间、平均响应时间为50/4=12.5分钟、由于理发师没有增加,实际并发数仍旧为3。

•当有5个人来理发的时候,3个人可以同时进行,2个人需要等到下一轮,这个时候需要20分钟×2+10分钟×3=70分钟的理发时间、平均响应时间为70/5=14分钟、由于理发师没有增加,实际并发数仍旧为3。

•当有6个人来理发的时候,3个人可以同时进行,3个人需要等到下一轮,这个时候需要20分钟×3+10分钟×3=90分钟的理发时间、平均响应时间为90/6=15分钟、由于理发师没有增加,实际并发数仍旧为3。

•当有7个人来理发的时候,3个人可以同时进行,3个人需要等到下一轮,1个人需要等到两轮,这个时候需要30分钟×1+20分钟×3+10分钟×3=120分钟的理发时间、平均响应时间为120/7=17.1分钟、由于理发师没有增加,实际并发数仍旧为3。

•当有8个人来理发的时候,3个人可以同时进行,3个人需要等到下一轮,2个人需要等到两轮,这个时候需要30分钟×2+20分钟×3+10分钟×3=150分钟的理发时间、平均响应时间为150/8=18.75分钟、由于理发师没有增加,实际并发数仍旧为3。

图3-8和图3-9分别是理发师模型平均响应时间、实际并发数与设置并发数对应曲线。

图3-8 理发师模型平均响应时间与设置并发数对应曲线图

3-9 理发师模型实际并发数与设置并发数对应曲线

在不到拐点的场景下,随着设置并发数的增加,平均响应时间基本保持不变,并且实际并发数与设置并发数保持一致;当超过拐点的场景下,随着设置并发数的增加,平均响应时间持续上升,而实际并发数在最高值保持不变。这与软件性能测试的情形是基本吻合的。如果要提高性能从硬件上考虑可以增加理发师,从软件上考虑可以加强理发师水平,减少给每一位顾客理发的时间。

3. 资源利用率(Resource Utilization)

资源利用率=资源实际使用量/总的资源可用量。资源利用率反映系统能耗指标,包括。

•CPU利用率。

•内存利用率。

•硬盘空间利用率。

•网络带宽利用率。

图3-10上面是某一进程对于CPU的利用率曲线图,图3-11下面是某一进程对于虚拟内存和物理内存的使用量的曲线图。

图3-10 CPU的资源利用率

图3-11 内存的资源利用率

4. 性能计数器(Performance Counter)

性能计数器是反映系统性能的重要参考指标。如何通过查看这些计数器来观察系统性能是需要通过平时积累的。关于Linux性能计数器的问题在Linux性能监控中结合命令行进行讨论,将在第2.2节中进行详细描述。Windows性能监控可以通过“开始菜单->控制面板->管理工具->性能”查看,如图3-12所示,将在第21节中进行详细描述。除了操作系统计数器,还有数据库计数器、中间件计数器、Web Service计数器等。

图3-12 在Windows下查看计数器

5. 并发用户数与在线用户数(Number of Concurrent Users、Number of Online Users)

并发用户数与在线用户数的区别在于,并发用户数是一批用户同时在干同一件事情(事务),如登录系统,可参见4.3.2-1章节介绍。而在线用户数指一些用户在系统上,有些在浏览网页、有些在查询、有些进入系统,还有些在做其他与系统无关的事情等。

案例3-8:并发用户数与在线用户数。

一个网站有3000人在线。30%的用户(900人)在浏览页面、20%的用户(600人)在填写订单、5%的用户(150人)在提交订单、15%的用户(450人)在查询订单、30%的用户(900人)干其他事情,比如做饭,照顾孩子。在这3000人里面,不考虑页面定时更新的情况下,实际对系统产生压力的仅仅为处于提交订单、查询订单的600人,占所有在线用户的20%。

6.思考时间(Tinking Time)

思考时间也称休眠时间,从业务角度来说,该时间指的是用户在操作时,每个请求之间的间隔时间

案例3-9:思考时间

某个用户登录系统后,过了5秒,开始往模糊查询中输入查询内容,从输入到按点击用了10秒,查询结果出来后,停留了20秒又进入某个查询结果的详细页面。这里,登录后5秒,输入花费的10秒,停留的20秒都是思考时间。

在思考时间设置中LoadRunner提供了按照录制时间、录制时间的倍数、录制时间的某一百分比空间和一个固定的值4种方式。而在不加插件的情况下,JMeter只能设置一个固定的值。

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原始发表:2020-01-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1.4 性能测试指标
    • 1.响应时间(Response Time)
      • 2. 吞吐率(Throughput Rate)
        • 3. 资源利用率(Resource Utilization)
          • 4. 性能计数器(Performance Counter)
            • 5. 并发用户数与在线用户数(Number of Concurrent Users、Number of Online Users)
              • 6.思考时间(Tinking Time)
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