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不知道各位大佬有没遇到上面的情况#xff0c;性能这个东西到底是什么#xff0c;还是以前的358原则吗#xff1f;明显并不是适用于现在了。多次想踏入性能测试门槛都以失败告终#xff0c;这次就以系列的方式来督促自己真正踏进性能测试的门槛。
什么是性能测试
通…
背景
不知道各位大佬有没遇到上面的情况性能这个东西到底是什么还是以前的358原则吗明显并不是适用于现在了。多次想踏入性能测试门槛都以失败告终这次就以系列的方式来督促自己真正踏进性能测试的门槛。
什么是性能测试
通过一定的手段工具、代码等在并发情况下获取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、稳定性等是否可以满足我们对系统的预期。
什么样的系统才需要做性能测试
毕竟我也没真做过在网上搜集了一下总结如下 用户量大日活很高的系统 系统核心模块/核心接口 业务逻辑复杂的模块 新的技术选型 电商类项目促销和活动 性能容量评估及规划 日常性能回归 性能测试重要指标TPS
「什么是TPS」
❝ 其实就是每秒服务器能处理的事务数。自然是单位时间内处理的越多越好。 ❞「那事务又是什么呢曾经一次面试就被问过当时一脸懵逼」
❝ 事务可以是一个业务操作也可以是多个业务操作的集合这取决于你想怎么定义。 ❞❝ 这里举一个曾经在组里说过的例子就用吃饭来说吧。吃饭这个动作可以是一个事务。从办公室走出去再到食堂、打饭、坐下、拿筷子、吃饭这一连串的动作也可以认为是一个事务。每一个动作都可以当成是系统的一个接口组合在一起就是一个大的事务。 ❞时间
性能测试中时间肯定就是金钱啊这个时候就需要你越快越好了。这里常用的指标有响应时间、平均响应时间和top时间。在解释这些时间前我们先看一下系统的流程是什么样的。 「响应时间」就是 网络传输的时间 各个环节业务处理时间
「平均响应时间」 就是整个过程中所有请求消耗时间的平均值
「top时间」分为90% 95% 99%这些可以在聚合报告中看到。
那这三个时间就是响应时间*90%吗并不是的。实际的意义是90%的请求耗时都低于的一个时间一般用的最多的就是95%。
「为什么不采用平均时间而要再弄个95%响应时间呢」
因为平均响应时间在性能测试中并不完全可靠如果有10个请求最快的一个耗时100ms最慢的一个耗时500ms其他8个都在300ms左右那么平均响应时间为300ms左右你会觉得有什么大问题吗如果只看平均响应时间这个500ms耗时的接口你就会无法关注到也就错失了性能测试发现的问题。 其他的一些指标
并发数简单理解就是工具中设置的线程或者进程数量。
PV页面访问量即页面浏览量或点击量用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。
UV: 独立访客也可以称之为日活统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。
成功率及失败率就是整个测试过程中接口请求成功的数量/失败的数量 除以 总请求数
「吞吐量」吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量TPS是吞吐量的常用量化指标。TPS越高吞吐量越大。
对于并发数、TPS、响应时间的关系我决定自绘一幅灵魂画作。 「由图可以得知」在系统到达瓶颈前并发数和TPS是成正比关系吞吐量也随着TPS的增大越来越大。
TPS 并发数 / 响应时间(s) 「该公式在任何情况都可以计算TPS面试可能会问」
看完这个是不是还是不明白不明白就对了。
举个例子来说吧。假设要测试的是一个工厂原本有10个工人现在我们增加产线工人也就是并发数刚开始一段时间每条生产线的产量都是越来越高。但是当工人达到一定数量时瓶颈一条产线就能挤得下那么多人给你10000个人也只能在那排队等干货所以产量不会再继续增大了。图上的这个曲线拐点就是我们想要寻找的结果。
TPS工厂的每秒生产数量 并发数(工人数) / 响应时间(工人生产一件商品的时间)
这样看起来是不是就好理解多了。TPS和响应时间是反比的关系工人数不变工人生产的效率高了时间短了TPS就越高。 总结
其实上面这些百度都能找到但是性能这些概念太多太杂真的要好好过滤一下才行。下一篇水一下性能测试的流程吧。 绵薄之力【资源分享】
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