软件性能测试的基本概念和计算公式
一、软件性能的关注点

对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？

我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，作为一个软件性能测试工程师，我们又该关注什么？

首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。

对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。

用户关注的是用户操作的相应时间。

其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

1、 相应时间
2、 服务器资源使用情况是否合理
3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
4、 系统能否实现扩展
5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
7、 更换那些设备可以提高性能
8、 系统能否支持7×24小时的业务访问

再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。

1、 架构设计是否合理
2、 数据库设计是否合理
3、 代码是否存在性能方面的问题
4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
6、 系统中是否存在不合理的资源竞争

那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？

一句话，我们要关注以上所有的性能点。

二、软件性能的几个主要术语

1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间

网络传输时间：N1+N2+N3+N4

应用服务器处理时间：A1+A3

数据库服务器处理时间：A2

响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

2、并发用户数的计算公式

系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。

同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间

平均并发用户数的计算：C=nL / T

其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）

并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C

其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。

3、吞吐量的计算公式

指单位时间内系统处理用户的请求数

从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量

从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量

对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力

以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。

当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /

其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间

4、性能计数器

是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。

资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。

5、思考时间的计算公式

Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。

在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS

下面给出一个计算思考时间的一般步骤：

A、首先计算出系统的并发用户数

C=nL / T F=R×C

B、统计出系统平均的吞吐量

F=VU * R / T R×C = VU * R / T

C、统计出平均每个用户发出的请求数量

R=uCT/VU

D、根据公式计算出思考时间

TS=T/R

广义吞吐量:

吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。--百度百科

那么应用到计算机的吞吐量又被定义在不同的应用上

一. 系统吞吐量:吞吐量是指在单位时间内中央处理器（CPU）从存储设备读取->处理->存储信息的量。

影响因素

1、存储设备的存取速度，即从存储器读出数据或数据写入存储器所需时间；

2、CPU性能：

1）时钟频率；

2）每条指令所花的时钟周期数（即CPI）；

3）指令条数；

3、系统结构：

  如**并行**处理结构可增大吞吐量。

二.TPS (*transaction *per second) 代表每秒执行的事务数量

通过举例理解吞吐量以及解决服务器遇到的瓶颈问题

https://blog.csdn.net/qq_15037231/article/details/79710576

三.QPS(query per second)每秒查询率是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。

因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，其即为QPS。

计算关系：

QPS = 并发量 / 平均响应时间

并发量 = QPS * 平均响应时间

四.PV和UV

pv访问量（Page View），即页面访问量，每打开一次页面PV计数+1，刷新页面也是。

UV访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，一台电脑终端为一个访客。

PV(访问量)：PV反映的是浏览某网站的页面数，所以每刷新一次也算一次。就是说PV与来访者的数量成正比，但PV并不是页面的来访者数量，而是网站被访问的页面数量。

UV(独立访客)：可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的。如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的

五.综上所述

一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。

单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

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

（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）

理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：

QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间

    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。

首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。

对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。

用户关注的是用户操作的相应时间。

其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

1、 相应时间

2、 服务器资源使用情况是否合理

3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理

4、 系统能否实现扩展

5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少

6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里

7、 更换那些设备可以提高性能

8、 系统能否支持7×24小时的业务访问

再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。

1、 架构设计是否合理

2、 数据库设计是否合理

3、 代码是否存在性能方面的问题

4、 系统中是否有不合理的内存使用方式

5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式

6、 系统中是否存在不合理的资源竞争

那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？

一句话，我们要关注以上所有的性能点。

二、软件性能的几个主要术语

1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间

网络传输时间：N1+N2+N3+N4

应用服务器处理时间：A1+A3

数据库服务器处理时间：A2

响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

2、并发用户数的计算公式

系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。

同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。

同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间

平均并发用户数的计算：C=nL / T

其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）

并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C

其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。

3、吞吐量的计算公式

指单位时间内系统处理用户的请求数

从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量

从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量

对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力

以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。

当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /

其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间

吞吐量：一段时间内应用系统处理用户的请求数（以下介绍指单位时间内，也可以理解为吞吐率），这个定义考察点一般是系统本身因素；当然也可以用单位时间内流经被测系统的数据流量，一般单位为b/s,即每秒钟流经的字节数，这个定义的考察点既有系统本身因素也有网络，外设等因素，也可以理解为除客户端以外的测试环境及被测系统。

并发用户数：指同一时间点对业务功能同时操作的用户数，可以分为两种：一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事或操作，这时业务功能一般指同一类型的业务；另外一种并发是广义范围的并发，这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或都操作可以是相同的，也可以是不同的，这时业务功能可能不是同一类型的业务。

再看看两则有没有关联，上网查了下资料有些资料说有关系，有些说没有直接关系，下面说说我的看法：

一般来说，在系统的设计范围之内，吞吐量随系统的并发用户数的增加呈现增加趋势，也就是说你客户端来多少请求数系统吃（处理）多少请求数；当超出这个范围时有两种情况，一种是系统只能处理这么多，超过这个数系统不接收了，最后随着并发用户数的增多吞吐量是一个水平的直线；

还有一种情况是不管来多少系统都接收最后导致系统吞吐量下降甚至系统崩溃。并发用户数是客户端单位时间内对服务器端施加的压力，具体能不能接受并处理要看被测系统的吞吐量，而吞吐量是被测系统单位时间内处理的请求数或者说单位时间内处理的字节数；一个着重于客户端的操作即测试手段，一个着重于应用系统的处理能力即查看对象；（上面的讨论没有考虑两者的单位，如一个用户同时有多个请求情况）

最后顺便把两者的计算公式注明下：

平均并发用户数的计算：C=nL / T

其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）

并发用户数峰值计算： C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。（该公式针对一般被测系统，特殊不做讨论）

吞吐量计算：当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / T其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间，其实通过这个公式就能看出吞吐量与并发用户数之间的关系了（这里的VU就是我们用工具模拟的并发用户数）