性能测试全栈笔记

二、性能测试基础

1.性能测试指标

1）事务：事务是一个点，我们为了衡量某个action的性能，在action的开始位置和结束位置插入这样的一个时间戳的范围。事务是用户定义的，想测试什么业务的性能，就把该业务加到事务中。

上图意思：将订单、支付作为一个事务（支付前需有订单，脚本设置前考虑关联）

2）TPS/QPS

TPS：每秒处理的事务数

全称：Transaction Per Second

对应的，QPS：每秒的请求数

3）响应时间

其实，我们更关注的是平均响应时间，后面会说

先说响应时间，这是一个比较大的概念，丢一张图方便理解

响应时间（Response Time）：请求+返回数据整体时间，还得加上上图各组件的处理时间

平均响应时间（Average Response Time）：整体的平均耗时，是性能测试的指标之一，常用来与90%响应时间做比较，但不用太执着，因为我们看重的还是90%响应指标

4）TOP响应时间（90%响应时间）

意思：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

举例说明：

TOP90（90%响应时间）：90%的请求耗时都低于某个响应时间
TOP95（95%响应时间）：95%的请求耗时都低于某个响应时间
TOP99（99%响应时间）：99%的请求耗时都低于某个响应时间

其中，90%响应时间指标是我们重点关注的

问：为什么是90%？

答：业界统一（但如果所在公司有特别要求，因特殊考虑）

2.下面的指标了解即可：

1）事务响应时间：完成这个事务所用的时间

2）吞吐率：单位时间在网络上传输的数据量

3）点击率：每秒发送的http请求的数量，点击率越大server的压力也就越大

4）资源利用率：对不同资源的使用程度，比如服务器的CPU，内存等

5）并发数：压测工具中设置的并发线程数量

6）成功率：请求的成功率（对于性能，其实我们只关心成功了多少）

7）PV：页面访问量

8）UV：独立客户端数量

9）吞吐量：网络中上行和下行的流量总和，TPS越高，吞吐量越大

3.扩展知识：

问：TPS、响应时间和并发数的关系？

答：系统到达性能瓶颈前，TPS与并发数呈正比关系，即：TPS=并发数/响应时间

也就是说，随着响应时间增加，并发数增加，TPS随之增加，当然，到达瓶颈后，会趋于平稳或上下浮动

4.集合点：

比较重要的一个指标，单独说明

集合点：是一个控制真正并发访问的点，通常和事务结合起来使用，一般放在开始事务的前面，只能放在事务（action）里面

说人话：聚集一批线程，满足特定间隔要求，同时访问目标地址

问：什么时候需要加集合点？

答：根据业务选择，如果业务场景是瞬间高并发类型，如抢购、秒杀等，需要加集合点

下面，很重要的！

5.性能监控指标：

1）操作系统级别监控：

CPU使用率、内存使用率、网络IO（input/output）、磁盘（read/write/util）

2）中间件监控：

连接数、长短连接、使用内存

3）应用层监控：

线程状态、JVM参数、GC频率、锁

4）数据库监控： 连接数、锁、缓存、内存、SQL效率

纯理论，望多看，多思考，多记忆