“性能压测揭密:关键指标分析!“

发布时间:2024年01月10日

在进行全链路压测和性能测试时,需要关注多个关键性能指标(KPIs)来评估系统的性能表现,以下是一些常见的性能测试指标。

1. 吞吐量(Throughput)

系统在单位时间内能够处理的请求数量或事务数量,通常以每秒请求数(RPS/TPS)来衡量。

2. 响应时间(Response Time)

从发送请求到接收到响应所需的时间,包括网络延迟和服务器处理时间。通常包括平均响应时间、最大响应时间、最小响应时间等。

3. 并发用户数(Concurrent Users)

系统同时处理的用户数,考查系统在高并发情况下的表现。

4. 资源利用率(Resource Utilization)

包括CPU使用率、内存使用、磁盘I/O、网络带宽使用等,反映系统资源是否成为瓶颈。

5. 错误率(Error Rate)

在压测期间系统产生错误响应,如5xx服务器错误的比例,高错误率通常表示性能问题或稳定性问题。

6. 可用性(Availability)

系统在压测期间能够持续对外提供服务的能力,通常要求达到99.9%以上。

7. 延迟(Latency)

请求在系统内部传输的时间,低延迟对于用户体验非常重要。

8. 事务成功率(Transaction Success Rate)

成功完成的事务与总事务的比例,重要业务流程的成功率尤其重要。

9. 饱和点(Saturation Point)

系统吞吐量不再随并发用户数增加而增加的点,可以用来评估系统的最大承载能力。

10. 页面加载时间(Page Load Time)

如果压测涉及前端页面,则页面完全加载需要的时间也是一个重要指标。

11. Apdex评分(Application Performance Index)

一个量化用户满意度的标准,通过设定不同响应时间的阈值,将响应时间分为满意、可容忍和不满意三个等级。

12. 队列长度

在使用消息队列、线程池等时,队列长度可以反映处理的速度是否赶得上请求的速度。

13. 峰值处理能力

系统在短时间内处理大量请求的能力,重要的是系统能够在峰值期间保持稳定。

这些指标可以根据测试目标和系统特性的不同而有所侧重,在实际的全链路压测中,需要根据具体的业务场景和性能目标选择合适的指标,并制定相应的测试计划。

同时,监控这些指标并及时做出调整也是保障系统性能的重要步骤。

下面是配套资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!

最后: 可以在公众号:自动化测试老司机?! 免费领取一份216页软件测试工程师面试宝典文档资料。以及相对应的视频学习教程免费分享!,其中包括了有基础知识、Linux必备、Shell、互联网程序原理、Mysql数据库、抓包工具专题、接口测试工具、测试进阶-Python编程、Web自动化测试、APP自动化测试、接口自动化测试、测试高级持续集成、测试架构开发测试框架、性能测试、安全测试等。

如果我的博客对你有帮助、如果你喜欢我的博客内容,请 “点赞” “评论” “收藏” 一键三连哦!

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_47485438/article/details/135502131
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。