性能测试中的最佳用户数、最大用户数、TPS、响应时间、吞吐量和吞吐率

一：最佳用户数、最大用户数

转：http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html

 

 二：  事务、TPS

1：事务：就是用户某一步或几步操作的集合。不过，我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求，用户对某系统的一次登录，淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念----TPS。

2：TPS ：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。

TPS反映了系统在同一时间内能处理业务的最大能力，tps越高，说明系统处理能力越强。系统的TPS随着时间的变化逐渐变大，这里的最高值并不一定代表系统的最大处理能力，TPS会受到负载的影响，也会随着负载的增加而逐渐增加，当系统进入繁忙期后，TPS会有所下降。而在几分钟以后开始出现少量的失败事务

3：点击率（Hit Per Second）

点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。

每秒钟用户向web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是web 应用特有的一个指标；web应用是“请求-响应”模式，用户发一个申请，服务器就要处理一次，所以点击是web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大。对服务器的压力也越大，点击率只是一个性能参考指标，重要的是分析点击时产生的影响。

需要注意的是，这里的点击不是指鼠标的一次“单击”操作，因为一次“单击”操作中，客户端可能向服务器发现多个HTTP请求。

4： ART（事务平均响应时间）
"事务平均响应时间"：客户端发送请求开始计时，到服务响应结果结束计时，算的平均时间。通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向。根据该图，可以定位出现性能问题的转折点。

① 曲线图持续上升，表明系统的处理能力在下降，事务的响应时间变长；
② 曲线持续平稳，表明并发用户数达到一定数量，再多请求也可能接受不了，等待；
③当事务的响应时间在下降，表明并发用户的数量在慢慢减少，事务的请求数也在减少

分析：
如果系统没有出现下降，但响应时间越来越长，直到系统瘫痪，引起原因可能如下:
1）程序中用户数连接未做限制，导致请求数不断上升，响应时间不断变长；
2）内存泄露

 

 三：网络问题

 1：Throughput（吞吐量）：表示指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。

1.1:系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间

        QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量

        并发数： 系统同时处理的request/事务数

        响应时间：  一般取平均响应时间

1.2:可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。

1.3:一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

提示，用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的，用个最简单的例子说明，一个水龙头开一天一夜，流出10吨水；10个水龙头开1秒钟，流出0.1吨水。当然是一个水龙头的吞吐量大。你能说1个水龙头的出水能力是10个水龙头的强？所以，我们要加单位时间，看谁1秒钟的出水量大。这就是吞吐率。

 2：吞吐率：单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量

 

 四：CPU、内存问题
一般用nmon监控CPU、内存、NET、DISKBUSY
1. CPU利用率：
服务器消耗的处理器时间数量.如果服务器专用于sql server 可接受的最大上限是80% -85 %.也就是常见的CPU 使用率。

说明：正常负载下，服务器的CPU利用率应该在80%以下。超过90%,那么很可能存在处理器瓶颈。如果CPU使用率不断上升，内存使用率也不断上升，表明系统可能产生资源争用情况，引起原因，程序资源调配问题。