(二)成功的 Web 应用系统性能测试

        针对基于吞吐量的性能测试需求，可通过下图的曲线来描述性能测试结果。以网上购物系统为例，下图描述下定单的并发用户、下定单响应时间以及吞吐量（服务器每秒处理定单笔数）之间的关系，从而快速判断系统是否能满足性能测试需求。从下图中可看出，并发用户增加，请求的响应时间也增加。服务器的吞吐量是先随并发用户数增加而增加，当吞吐量到达一定峰值后，再增加并发用户数，吞吐量会减少。原因在于当并发用户数少时，向Web服务器提交的请求量不大，服务器处理能力还有富余，所以吞吐量逐步增大；但当并发用户数超过某一值时，由于向服务器提交的请求太多，造成服务器阻塞，反而导致吞吐量减少。

                              图二：响应时间、吞吐量和并发用户数的趋势图

        3 如何获取合理的性能测试需求

        前一章介绍了Web应用系统的性能测试过程，确定性能测试需求是整个性能测试的起点和成功的重要因素。性能测试需求定义得过高，虽然确保系统上线后能满足性能需求，但可能会造成硬件资源的浪费；性能测试需求定义得过低，系统上线后可能会出现性能问题。如何通过分析系统上线后可能的用户访问行为，来获得合理的性能测试需求指标呢？

        假设现有一个基于Web的办公自动化系统（简称OA系统），该系统提供公文收发和查询功能。在部署该系统前，将对该系统进行性能测试。下面将详细介绍如何分析该OA系统的使用情况，定义合理的性能测试需求。

        3.1 如何获得OA系统的在线用户数量

        在线用户数量是指在特定时间区间内，有多少用户访问Web应用系统（对应到Web服务器的Session数），根据系统可能访问用户数以及每个用户访问系统的时间长短来确定。

        对于将要部署的OA系统，通过分析获得该系统有8000个注册用户，基本上所有的用户每天（8小时工作时间）都会访问OA系统，平均在线时间（从登录OA系统到退出OA系统之间的时间间隔，也可以是多次在线时间的合计）为12分钟，那么该OA系统的平均在线数（也就是Web应用Session变量数）为200个（8000 * 0.2 / 8），假设峰值在线用户数是平均在线用户数的3倍（该倍数可根据实际情况调整），则性能测试需求的在线用户数为600。
    3.2 如何确定OA系统的性能测试用例 
        由于时间和资源限制，不可能对Web应用系统的所有功能进行性能测试，而是从业务的角度（如某一功能操作的用户多）和技术的角度（如某一功能虽然访问用户不多，但内部处理逻辑复杂或处理数据量大）来选择Web应用系统的特定功能作为性能测试用例。

        以OA系统为例，由于所有用户都经常公文查询功能，因此确定的性能测试用例为公文查询。

        3.3 如何确定OA系统的响应时间

        响应时间的快慢直接影响了系统使用用户的满意度，采用平均响应时间来描述系统系统性能测试需求是不科学的，因为无法直接和客户的满意度挂钩。而且，在做性能测试，如果某一请求的响应时间过长或过短，将导致平均响应时间和实际情况偏离。

        以OA系统为例，定义的响应时间需求为：90%（该百分比和要求的系统用户满意度相关）的查询请求响应时间不超过8秒（该时间可根据实际情况确定）。

        3.4 如何确定OA系统的交易吞吐量

        单位时间内Web应用系统需处理多少笔特定的交易可通过统计获得。以OA系统为例，假设每个用户每天（一天按8小时计算）平均会查询公文4次，那OA应用的Web服务器平均每分钟要能处理8000 * 4 / ( 60 * 8 ) = 66.67笔查询公文交易，考虑到峰值因素，要求每分钟能处理66.7 * 3=200笔查询公文交易。

        3.5 OA系统性能测试需求描述

        通过前面的分析，能明确定义合理的性能测试需求。OA系统性能测试需求定义如下：

        基于在线用户数的性能测试需求：600个在线用户按正常操作速度访问OA系统的查询公文功能，所有查询请求的成功率是100%，而且90%的查询请求响应时间不大于8秒。

        基于吞吐量的性能测试需求：OA系统在每分钟内需处理200笔查询公文操作，交易成功率为100%，而且90%的请求响应时间不大于8秒。

        4 总结

        Web应用性能测试项目成功的关键不在于性能测试工具，而在于有效的性能测试分析方法和实践。只有切实掌握性能测试需求分析方法，性能测试实践经验，才能保证一个Web应用性能测试的成功。