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为什么要进行性能测试呢#xff1f;
性能测试曲线对比参数
虚拟用户数 vs 时间:
响应时间 vs 虚拟用户数:
吞吐量 vs 虚拟用户数:
错误率 vs 虚拟用户数:
资源使用情况 vs 时间:
组合视图
上图曲线图关键点介绍
性能测试的重要性主要体现在以下…目录 性能测试的分类
为什么要进行性能测试呢
性能测试曲线对比参数
虚拟用户数 vs 时间:
响应时间 vs 虚拟用户数:
吞吐量 vs 虚拟用户数:
错误率 vs 虚拟用户数:
资源使用情况 vs 时间:
组合视图
上图曲线图关键点介绍
性能测试的重要性主要体现在以下几个方面 性能测试的分类
提到性能测试它的分类也挺多包含负载测试压力测试尖峰测试持久性测试可扩展性测试容量测试等。
性能测试用于确定系统的性能以测量、验证系统在各种负载条件下的响应能力、效率、业务量扩展能力、稳定性等质量特性。性能测试的目标不仅是发现系统中的性能缺陷而且可以推动性能调优来消除系统的性能瓶颈。
性能测试的工具不外乎商业的和免费的商业性能测试国内有阿里云的性能测试服务PTS收费也是比较可以的国外的性能测试工具都是大家比较熟悉的LoadRunner。开源免费的工具也是使用频率比较高的Jmeter。
为什么要进行性能测试呢
软件系统支持的特性和功能并不是唯一的问题软件应用程序的性能如响应时间、可靠性、资源使用情况和可扩展性很重要。
性能测试的目标不是发现错误而是消除性能瓶颈进行性能测试是为了向利益相关者提供有关其应用程序的速度、稳定性和可扩展性的信息。
性能测试首先体现在用户体验方面用户对应用的响应速度有很高的期望通过性能测试可以确保即使在高峰时段也能提供良好的用户体验。
其次性能测试为了发现系统的瓶颈稳定性可靠性做出更合理的投资决策。这有助于避免过度配置或资源不足的情况。
然后性能测试可以进行预防灾难性故障发生频率有助于维护品牌形象并减少经济损失可以进行成本效益分析。
最后性能测试可以有效的进行商业决策技术选型决定包括何时升级现有设施、引入新技术或扩大规模以应对增长的需求。
性能测试曲线对比参数
性能测试中的压力曲线图是用来直观展示系统在不同负载条件下的表现的一种图形化表示方法。它通常会显示随着时间的变化虚拟用户数量、响应时间、吞吐量等关键指标之间的关系。
虚拟用户数 vs 时间:
这种图表展示了测试过程中虚拟用户VUs的数量随时间变化的情况。对于阶梯式增加模型你会看到一个逐渐上升的线条如果是尖峰负载则会出现明显的峰值。
响应时间 vs 虚拟用户数:
此图显示了随着虚拟用户数量的增加应用程序响应时间的变化趋势。理想情况下即使用户数量增加响应时间也应保持在一个可接受的范围内。如果出现显著的增长点说明可能存在瓶颈。
吞吐量 vs 虚拟用户数:
吞吐量是指单位时间内处理请求的数量。这张图帮助理解系统能够支持的最大并发请求数目。当接近或超过某个阈值时吞吐量可能会开始下降表明系统达到了其处理能力的极限。
错误率 vs 虚拟用户数:
该图显示了随着负载的增加系统中发生的错误比例。高错误率可能是过载的结果或者是代码问题的表现。
资源使用情况 vs 时间:
包括CPU利用率、内存占用量、磁盘I/O速率等服务器端指标与时间的关系。这些数据有助于识别硬件限制导致的问题区域。
组合视图
有时候为了更全面地了解系统行为可以将上述多种指标放在同一张图表上进行比较。例如在同一坐标系下同时绘制虚拟用户数、平均响应时间和每秒事务数等信息。
制作这样的图表通常需要借助专业的性能测试工具如JMeter, LoadRunner, Gatling等它们不仅能够生成脚本执行性能测试还能提供丰富的报告和可视化功能来分析结果。
通过仔细分析这些图表团队可以更好地优化应用性能确保服务质量和用户体验。
性能测试压力曲线模型这张图是一张非常经典的和测试相关的图片叫做性能压⼒曲线图。 上图曲线图关键点介绍
横轴并发的用户数从左到右表现了 并发用户数的不断增长。纵轴分别有三条曲线资源的利用情况包括硬件资源和软件资源吞吐量指每秒事务数响应时间。
区域曲线图主要分为 3 个区域分别是轻压力区重压力区弃忍区。
纵轴的三条曲线每条曲线都是在性能测试过程中重点关注的信息
并发用户数-资源利用情况曲线橙色
并发用户数-吞吐量曲线红色
并发用户数-响应时间曲线蓝色
而在随着用户数不停增大很明显的可以看到图中有两个拐点
第一个拐点最佳并发用户数在轻压力区和重压力区两个区域交界处的并发用户数。
代表最优并发用户数既不会造成资源的浪费也可以满足现有的需求。
第一个拐点到第二个拐点之间最大并发用户数在重压力区和弃忍区两个区域交界处的并发用户数平均响应时间会越来越高而平均响应时间会直接影响到用户的使用体验。吞吐量和利用率曲线相较平稳。
第二个拐点代表系统能承载的最大的并发用户数。一旦超过这个并发代表服务器需要进行扩容。
过程分析阶段 1 轻压力区随着并发用户数的增长资源使用率和吞吐量TPS会相应的增长但是响应时间RT基本平稳小幅递增
阶段 2 重压力区当并发用户数增长到一定值后资源利用趋于饱和吞吐量TPS增长明显放缓甚至停止增长而响应时间RT却进一步增大。
阶段 3 弃忍区如果并发用户数继续增长软硬件资源占用继续维持在饱和状态(过饱和)但是吞吐量TPS开始下降响应时间RT急剧递增。
综上所述当系统的负载等于最佳并发用户数时系统的整体效率最高没有资源被浪费用户也不需要等待当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时系统可以继续工作但是用户的等待时间延长满意度开始降低并且如果负载一直持续将最终会导致有些用户无法忍受而放弃当系统负载大于最大并发用户数时将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。
所以性能测试的数据尽量保持在 CPU 利用率足够高整个系统的吞吐负载可控。
性能测试的重要性主要体现在以下几个方面 性能测试对于保障软件质量、提高用户体验、降低运营风险等方面都至关重要它是软件开发生命周期中不可或缺的一环尤其是在面对日益复杂的IT环境和技术挑战时更是如此。
