如果你对性能测试感兴趣，但是又不熟悉理论知识，可以看下面的系列文章
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
两种性能指标
- 业务指标
- 技术指标
通常我们会从两个层面定义性能场景的需求指标，它们有映射关系，技术指标不能脱离业务指标
并发
狭义
指同一个时间点执行相同的操作（如：秒杀）
广义
- 同一时间点，向服务器发起的请求（可能是不同的请求）
- 只要向服务器发起请求，那么服务器在这一时间点内都会收到请求（不管是不是同一个请求）
场景类比
高速公路上，同时有多少辆车经过同一个关卡，但不一定是同一个牌子的汽车
并发用户数（重点）
- 同一时间点，发出请求的用户数，一个用户可以发出多个请求
- 场景不一定是同一个
- 和 CPU、响应时间有关系
和并发的关系
假设有 10 个用户数，每个用户同一时间点内发起 2 个请求，那么服务器收到的请求并发数就是 20
性能测试小场景一
- 不同身份的用户，访问不同的页面或发起不同的请求（广义的并发）
- 观察 CPU 使用率和响应时间
性能测试小场景二
- 所有用户，同一个时间点发送同一个请求（狭义的并发）
- 观察 CPU 使用率和响应时间
系统用户数
- 系统累计注册用户数，不一定在线
- 注册之后也可以一直不在线
- 因为用户信息是存在数据库的，而数据库数据就是存在磁盘中，所以系统用户数和磁盘空间有关系
性能测试小场景
- 写一个脚本添加很多条用户信息插入到数据库
- 目的：测试系统容量，方便了解系统的最大容量
- 实际项目中，当系统容量接近最大容量时，系统需要进行容量扩容（加磁盘空间），否则就会爆掉
在线用户数
- 在线用户可能是正常发起请求，也可能只是挂机啥操作都没有，不一定同时做某一件事情
- 在线用户可能是游客（未注册的用户），也可能是系统用户（已注册的用户）
- 在线用户数≠并发用户数
- 和内存有关系
性能测试小场景
- 使用 Jmeter 让不同的用户不断上线，且不下线和发起其他请求，看看内存使用情况
- 实际场景：12306 以前很多用户在线，响应时间会拉的很长
线程数
在 jmeter 中，线程数和并发用户数等价【和CPU、响应时间有关系】
事务
- 客户端向服务器发送请求，然后服务器做出响应的过程
- 登录、注册、下单等功能都属于一个事务
- 一个事务可能会发起多个请求
jmeter 相关
jmerter 中，默认一个接口请求，就是一个事务；但也支持多个接口整合成一个事务
注意点
若一个业务或事务有多个接口，那么多个单接口的性能指标值相加≠ 业务或事务的性能指标值
再来看看有哪些常见的性能指标值
响应时间（Respose Time）
响应时间对于性能测试来说
- 从发起请求到收到请求响应的时间
- 包含了：Request Time 和 Response Time
- 等价于：发起请求网络传输时间 + 服务器处理时间 + 数据库系统处理时间 + 返回响应网络传输时间
对用户所感知的响应时间包括
- 用户客户端渲染时间（多了这个）
- 请求/响应数据网络传输时间
- 应用服务器处理时间
- 数据库系统处理时间
重点
在做性能测试时，要尽可能的降低网络传输时间，这样最终得出的 RT 会无限接近服务器处理时间，所以我们要把网络环境搞好
事务请求响应时间
完成单个事务所用的时间，可能包含了多个请求
假如用户说应用很慢，要怎么分析？（仅供参考）
- 单个用户慢？还是多个用户慢？手上只有我们自己的应用慢？还是所有应用都这么慢？
- 网络问题的话，带宽是用哪家营业商？不同营业商是不是都卡？还是只有用户所在的营业商卡？
- .....等等等
响应时间多少合理？
- 标准是：2、5、8
- 2秒：很好
- 5秒：可以接受
- 8秒：不能接受
TPS（Transaction Per Second，最主要的指标）
服务器每秒处理事务数，衡量服务器处理能力的最主要指标
知道 T 是如何定义的
- 在不同的行业、业务中，TPS 定义的颗粒度可能是不同的
- 所以不管什么情况下，需要做性能测试的业务的相关方都要知道你的 T 是如何定义的
定义 TPS 的粒度
- 一般会根据场景的目的来定义 TPS 的粒度
- 接口层性能测试：T 可以定义为接口级
- 业务级性能测试：T 可以定义为每个业务步骤和完整的业务流
栗子
如果要单独测试接口 1、2、3，那么 T 就是接口级
如果从用户角度下订单，那 1、2、3 都在一个 T 中，就是业务级
结合实际业务设计，库存服务一定是同步，而积分服务可以是异步，所以这个下单业务，可以只看作由 1、2 这两个接口组成，但是 3 接口还是要监控分析的
所以，性能中 TPS 中 T 的定义取决于场景的目标和 T 的作用
拿上图做个例子
接口级脚本
——事务 start（接口 1）
接口 1 脚本
——事务 end（接口 1）
——事务 start（接口 2）
接口 2 脚本
——事务 end（接口 2）
——事务 start（接口 3）
接口 3 脚本
——事务 end（接口 3）
业务级接口层脚本（就是用接口拼接出一个完整的业务流）
——事务 start（业务 A）
接口 1 脚本 - 接口 2（同步调用）
接口 1 脚本 - 接口 3（异步调用）
——事务 end（业务 A）
用户级脚本
——事务 start（业务 A）
点击 0 - 接口 1 脚本 - 接口 2（同步调用）
点击 0 - 接口 1 脚本 - 接口 3（异步调用）
——事务 end（业务 A）
总结
一般情况下，我们会按从上到下的顺序一一来测试，这样路径清晰地执行，容易定位问题
QPS（Queries per Second）
- 每秒查询率，在数据库中每秒执行 SQL 数量
- 一个请求可能会执行多条 SQL
- 某些企业可能会用QPS代替TPS
- 也是衡量服务端处理能力的一个指标，但不建议使用
RPS（Request per Second）
简单理解
每秒请求数，用户从客户端发起的请求数
深入挖掘
对于请求数来说，也要看是哪个层面的请求，把上面的图做一点点变化来描述请求数
如果一个用户点击了一次，发出来 3 个 HTTP Request，调用了 2 次订单服务，调用了 2 次库存服务，调用了 1 次积分服务
问：Request 数量如何计算
答：3+2+2+1 = 8？不， 应该是 3，因为发出了 3 个 Request，而调用服务会有单独的描述，以便做性能统计
HPS（Hit per Second）
- 点击率，每秒点击数
- 可直接理解为用户在界面上的点击次数
- 一般在性能测试中，都用来描述 HTTP Request，那它代表每秒发送 HTTP 请求的数量，和 RPS 概念完全一样
- HPS 越大对 Server 的压力越大
CPS/CPM（Calls Per Second/ Calls Per Minutes）
- 每秒/每分钟调用次数
- 通常用来描述 Service 层的单位时间内被其他服务调用的次数
栗子
上图的订单服务、库存服务、积分服务，各调用了2、2、1次，还是比较好理解的
TPS、QPS、RPS、HPS、CPS 的总结
有很多维度可以衡量一个系统的性能能力，但是如果把五个指标同时都拿来描述系统性能能力的话，未必太混乱了
为此我们可以这样做
- 用 TPS来统一形容系统的性能能力，其他的都在各层面加上限制条件来描述，比如说：接口调用 1000 Calls/s
- 在团队中要定义清楚术语的使用场景，还有含义
吞吐量（Throughput）
单位时间内，网络处理的请求数量（事务/s）
网络没有瓶颈时，吞吐量≈TPS
吞吐率
单位时间内，在网络传输的数据量的平均速率（kB/s）
资源利用率
- 服务器资源的使用程度，比如服务器（应用、服务器）的CPU利用率，内存利用率，磁盘利用率，网络带宽利用率
- 一般不超过80%
Think Time 思考时间
从业务角度看
- 它指的是用户进行操作时，每个请求之间的时间间隔
- 比如：加入购物车后，多久之后会点击下单？浏览一个商品多久会加入购物车
从性能测试角度看
- 为了模拟用户两次操作之间的时间间隔，才有 Think Time，更加真实的模拟用户的真实操作
- 它和用户行为有关系，所以应该分析的是用户行为而非用户数
结尾
本篇博文，部分参考了高老师的《性能测试实战30讲》，因为指标那一块讲的特别好哦~
