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之前寫過一篇《在做性能測試之前應該知道什么》有博文，自我感覺講的不好，舉了兩個例子，和做性能測試之前需要知道的一些要點。離我的題目有差距。二則覺得講的不全。其實，要做性能測試需要知道的東西太多了。豈是一篇博文都能說全的。在這里表示一下愧疚之情。 好多測試新手，在做完性能測試之后，不知如何對測試數(shù)據(jù)進行分析。在這里我想談談一些性能測試參數(shù)的相關(guān)知識。當然，也不是一篇博文就能說清道明的。只希望在你的測試道路上能給你一絲幫助。 不怕啰嗦的再次忠告，那想成為測試高手的新人，多學學基礎知識。別把過多的時間放在研究新工具的使用上。工具何其多，原理差不多。不要本末倒置了。也算是自我提醒吧！
性能測試常見指標
性能測試說白了就是通過工具模擬多個用戶對被測系統(tǒng)進行訪問。然后查看系統(tǒng)對于多個用戶發(fā)來請求的處理能力。 左邊的兩個小人表示兩個用戶，向右邊服務器發(fā)送請求，然后得到服務器的響應信息。 首先，我們要保證向服務器發(fā)送的請求的正確性，當然用戶向服務器發(fā)送錯誤的請求，服務器也會個客戶端響應信息，但響應的是報錯信息；所以，為了保證測試數(shù)據(jù)的有效性，我們的要保證發(fā)送請求的正確性。 為什么一般的性能測試要在局域進行？ 一般我們的性能測試都是在局域網(wǎng)中進行的。為什么一定要在局域網(wǎng)中進行呢？因為局域網(wǎng)中不受網(wǎng)絡限制。這個說法不能絕對。但是一般測試工具的用戶并發(fā)量是不會受到局域網(wǎng)帶寬的限制，除非你做的是十萬，百萬級別的用戶并發(fā)。相信懂一點網(wǎng)絡知識的人都知道，當你上網(wǎng)很慢的時候，比如打開某某網(wǎng)站很慢，你肯定會罵電信的網(wǎng)絡不給力，而不會罵這個網(wǎng)站響應速度不給力。因為，請求信息的耗時大部耗在傳輸過程中。 所以，剛做測試時，我們?nèi)豪餆嶙h論，如果我們每個人都開一個壓力工具對百度網(wǎng)站進行加壓。百度，服務器會不會掛掉。有測友說這樣是不道德人。呵呵！其實，完全不必有這個擔心。就一般人家用的帶寬，我確保，你向百度服務器發(fā)送的請求大部分都死在半路上，就算不死到了百度服務器已經(jīng)不能叫并發(fā)了。何況百度服務器的集群技術(shù)以及其他各種分壓技術(shù)。所以，做性能測試不了解被測系統(tǒng)的架構(gòu)，以及各種技術(shù)的性能。很難做出有效的測試報告。 下面我們看看性能測試的一些技術(shù)指標。 Work Load = Virtual Users 工作負荷 = 虛擬用戶數(shù) 對服務器產(chǎn)生多大壓力，可以由多少用戶同時對服務器發(fā)送請求來衡量。也就是服務器的性能可以看它同時處理多少用戶發(fā)送來的請求來衡量。
虛擬用戶數(shù)可以用進程或線程的方式進行模擬。
response time 響應時間
從客戶端將數(shù)據(jù)包發(fā)出，到接收到服務器端發(fā)來的請求。這個過程的總體時間叫response time
這個時間用來衡量的處理請求的速度（拋出網(wǎng)速限制的前提下）
throughput ~Ti & To
這個表示，吞吐量，吞吐量越大表示系統(tǒng)性能越強。1個用戶跑100天和10個用戶跑1分鐘。當然是1個用戶跑100天的吞吐量大。所以，我們要想看系統(tǒng)的性能應該用“吞吐率”，就是單位時間的吞吐量，比如吞吐量/秒。
站在服務器端，T-in表示“吞”；T-out表求“吐”
Ti：T-in 主要衡量客戶端的能力，看客戶端往服務器發(fā)送的請求數(shù)據(jù)包的吞吐率。
To： T-out 主要衡量的服務器端的能力，看服務器處理返回請求數(shù)據(jù)包的吞吐率。
Hits/Request
網(wǎng)頁點擊數(shù)/請求
Response/Successful Response
響應/成功的響應
Request與Response是對應，一個請求對應一個響應。但當客戶端對服務器的壓力達到一直程度后，不是每一請求都能得到響應的。去年末火了個最牛B的“電子商務”網(wǎng)站。12306（鐵路網(wǎng)上訂票系統(tǒng)），雖然有很差的用戶體驗，但每天還是大把的人拼命的登錄（過年回家的人傷不起），甚至用外掛登錄。見有網(wǎng)友云云點擊（請求）了幾十幾百次才訂票（響應）成功。所以，成功響應率也是很重要的一個指標。客戶端發(fā)送一千個請求的成功得到響應的幾率。
Hits Per Second
每秒中點擊次數(shù)
和吞吐量一樣，單單用點擊數(shù)（hits）來衡量系統(tǒng)也是不合理的。所以，用每秒鐘的點擊數(shù)才能衡量出服務器的處理能力。
響應時間圖分析
橫坐標表示用戶數(shù)
縱坐標表示時間
紅色虛線，表求的是一種系統(tǒng)的理想狀態(tài)。
當服務器處理10個用戶請求時所用的時間是2秒（假設），當服務器處理200用戶請求時所用的時間也是2秒。所以說這種狀態(tài)是一種理想的狀態(tài)?，F(xiàn)實中，不管是如何超級強的服務器當用戶數(shù)達到一定數(shù)量時，響應時間必會變慢。
藍色斜線，是服務器常見的一種曲線狀態(tài)。
服務器的響應時間雖然用戶數(shù)量的增加逐漸變慢。
當系統(tǒng)出現(xiàn)這種斜線，應該說系統(tǒng)性能是相當健壯的。隨著用戶的增長響應時間逐漸變長。
黑色曲線，個人覺得是服務器處理能力的真實曲線狀態(tài)。
為什么說黑線才是真實服務器處理能力的曲線呢？當用戶處理一個用戶請求是2秒（假設），當處兩個用戶請求是馬上變成3秒（假設），當處理3個用戶請求時變成4秒（假設）。再差的服務器也有個處理范圍，比如是，100用戶同時并發(fā)，服務器可以輕松應對，不管是10個用戶還是80個用戶同時請求，服務器都可以即可響應（請參考理發(fā)店模式）。只有當用戶數(shù)量達到某個數(shù)量點后，服務器性能急劇下降。如上圖黑色十字星處就是系統(tǒng)的拐角點。
我們假設有一個門，在一個時間點上可同時過10個人，不管你是同時來3個還是10個都可以在同一時間點過門，假如來了11個人，必然有一個人要等10個人過門之后才能過。那么當超過10人來過門時，過門的速度就開始變慢。那么10就是服務器性能的拐角點。我們通常做壓力測試找服務器的拐角點是很重要的任務之一。
關(guān)藍色曲線與黑色區(qū)線只是我們常見兩種曲線?，F(xiàn)實的測試中可能出現(xiàn)各種樣式的曲線。當然還要看你做測試的細度，比如，10個用戶是系統(tǒng)的拐點，如果你做完5個用戶的一輪測試后，就是20用戶的測試。那么畫出來的曲線就變成斜線，拐點將被護忽略掉。
吞吐率圖分析
橫坐標虛擬用戶數(shù)
縱坐標有吞吐率（服務器端）
紅色虛線，表示一種理想的狀態(tài)。
隨著用戶數(shù)量的增加吞吐率也在持續(xù)增加。
黑色曲線，表示現(xiàn)實系統(tǒng)的吞吐率狀態(tài)。
剛開始吞吐率隨著用戶數(shù)量的增加逐漸變大，當大到一定程度時，逐漸平緩直到變成一條平線。
如果用戶還在持續(xù)增加中，那么吞吐率有可能下降，直到系統(tǒng)掛掉。
為什么會是這樣呢？我們通過另一個例子來說，大家都在城市生活，相信上下班高峰期都會遇到堵車。在比較重要的紅綠燈路口常會見到堵車現(xiàn)象。假如每個綠燈可以通過10輛，前期來三五輛車，遇到綠燈，一次都過去了。到了下班高峰期，車子變多，一下來了20輛，但這個路口的綠燈每天只能通過10輛，所以，這個時候，路口的通過率不會根據(jù)車輛的增加而繼續(xù)增加。
好的系統(tǒng)好像好有個好的交警在位置秩序，雖然車輛還在增加，但每個車輛都有條不紊等待通過路口。
不好的系統(tǒng)如路口趕上交警拉肚子，車輛在增加，后面車輛等得不耐煩就往前擠，結(jié)果稿得互不相讓。好嘛！之后還每個綠燈可通過10輛，現(xiàn)在只能有一輛車從夾縫中脫離苦海了。
響應時間圖與吞吐率圖并不是我們一輪性能測試下來就能得到結(jié)果。需要經(jīng)過多輪測試才能得到。設置不同的用戶數(shù)量，得到每次的測試數(shù)據(jù)，將每次數(shù)據(jù)連接，從而得到最終系統(tǒng)性能曲線。關(guān)于用戶數(shù)量每次增加的數(shù)量自己把握。如果，想精確，可以每次增加1個用戶的方式來做，不過這樣勢必加大工作量，也沒必要。這個需要每做完一輪測試后對數(shù)據(jù)進行分析，然后確定下輪測試所要設置的虛擬用戶數(shù)。
關(guān)于，性能指標的分析，就先談到這里。關(guān)于內(nèi)容，我反復經(jīng)過思考，但難免有理解有誤之處。還望高手點撥。共同進步。
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