软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有：
1．响应时间（Response time）
        响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：
        （1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
        （2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
        （3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。
        那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。
2．吞吐量（Throughput）
        吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。
3．资源使用率（Resource utilization）
        常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
        我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。
4．点击数（Hits per second）
        点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。
5．并发用户数（Concurrent users）
        并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。

另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。

//-------------------------------------------------------------------------------------------------------

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=u*C*T/VU

D、根据公式计算出思考时间

TS=T/R

软件系统性能的常见指标相关推荐

什么是软件性能测试？常见的测试指标和工具有哪些？
一.什么是软件性能测试软件性能测试是在交替进行负荷和强迫测试时常用的术语.理想的"软件性能测试"(和其他类型的测试)应在需求文档或质量保证.测试计划中定义.软件性能测试一般包括负 ...
性能测试：性能测试常见指标
前言性能测试的基础:就是在确保功能实现正确的前提下,通过合适的性能测试加压方式和策略,并收集考察服务端应用程序的各项性能指标,以及服务器硬件资源的使用情况,来评估是否存在性能问题隐患. 那今天作为性 ...
浅谈软件性能测试中关键指标的监控与分析（转）
浅谈软件性能测试中关键指标的监控与分析一.软件性能测试需要监控哪些关键指标? 软件性能测试的目的主要有以下三点: Ø 评价系统当前性能,判断系统是否满足预期的性能需求. Ø 寻找软件系统可能存在 ...
绩效评估常见指标和方法
绩效评估常见指标和方法 1. Sharpe Ratio夏普比率绩效指标也被称为风险指标,它们也是量化投资的基石,正因为有这些指标我们可以横向对比不同模型.首先以被模型开发者熟知的夏普比率开始介绍,S ...
【软件测试基础知识】性能测试常见指标有哪些
性能测试指标一般可以划分为:业务指标和系统资源指标两大部分,对于一般用户而言,对于系统性能的要求主要是业务指标,而系统性能指标是系统性能的一个反应,它可以帮助分析系统性能瓶颈,优化系统或去发现一些隐形 ...
软件系统性能优化策略--SQL优化
非常感谢大家对<大白话系列之C#委托与事件讲解>的支持,这次我给大家带来的是<软件系统性能优化策略>的讲解,这个讲解分别围绕SQL优化.IIS优化.代码优化[BS架构].数据库 ...
【云原生】什么是 CI/CD ？| 软件交付中常见的问题
许多年来,一代又一代的 IT 人像西西弗斯一样,孜孜不倦地追求着一个目标--用最快的速度将质量最好的软件交付给用户.极为幸运的是,我们并没有遭遇西西弗斯式的悲剧,一次又一次在巨石就快到达山顶时前功尽弃 ...
软件开发中常见英文文档缩写(转)
软件开发中常见英文缩写和各类软件开发文档的英文缩写: 英文简写文档名称 MRD market requirement document (市场需求文档) PRD product requiremen ...
C++软件异常的常见原因分析与总结（实战经验分享）
目录 1.概述 2.引发软件异常的常见原因 2.1.变量未初始化 2.2.死循环 2.3.内存越界 2.4.内存泄漏 2.5.空指针与野指针 2.6.内存访问违例 2.7.栈内存被当成堆内存去释放 2 ...

软件系统性能的常见指标

软件系统性能的常见指标相关推荐

最新文章

热门文章