《软件性能测试过程详解与案例剖析》——术语

上一篇 / 下一篇  2009-02-04 18:28:53 / 个人分类:Loadrunner及性能测试

1.响应时间

应用系统从发出请求开始到客户端接收到响应所消耗的时间。

2.并发用户数

在实际的性能测试工作中,测试人员常常会关心到并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,以下是一个估算并发用户数的方法:

  (1) 计算平均的并发用户数: C = nL/T

  (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3根号C

  公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。

  公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。

  实例:

  假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。

  则根据公式(1)和公式(2),可以得到:

  C = 400*4/8 = 200

  C’≈200+3*根号200 = 242

另外,如果能够知道平均每个用户发出的请求数(假设为u),则系统的总吞吐量就可估算为u*C

3. 吞吐量

吞吐量是指“单位时间内系统处理的客户请求的数据,直接体现软件系统的性能承载能力。

吞吐量指标可在两方面发挥作用:

(1)用于协助设计性能测试场景,以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目标。根据估算的吞吐量数据,可以对应到测试场景的事务发生频率、事务发生次数等;另外,在测试完成后,根据实际的吞吐量可以衡量测试是否达到了预期的目标。

(2)用于协助分析性能瓶颈。

在没有遇到性能瓶颈的时候,F=(Nv*R)/T

其中,F表示吞吐量,Nv表示虚拟用户的个数,R表示每个VU发出的请求(单击)数量,T表示性能测试所用的时间。但如果遇到了性能瓶颈,此时吞吐量和VU数量之间就不再符合公式的关系。

常用于分析吞吐量的图形是“吞吐量——VU数量”的关联图。

4.性能计数器

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,内存数(Memory In Usage),进程时间(Total Process Time)等都是常见的计数器。

单一的性能计数器只能体现系统性能的某一个方面,对性能测试结果的分析必须基于多个不同的计数器。

与性能计数器相关的另一术语是“资源利用率”。资源利用率在通常的情况下需要结合响应时间变化曲线、系统负载曲线等各种指标进行分析。

5.思考时间(休眠时间)

在具体的测试实践中,该如何选择合适的思考时间呢? 下面给出一个计算思考时间的一般步骤:

(1)首先计算出系统的并发用户数;

(2)统计出系统平均的吞吐量;

(3)统计出平均每个用户发出的请求数量;

(4)根据公式R=T/Ts计算出思考时间。其中,T=(Nv*R)/F

为了让性能测试场景更加符合实际情况,可以考虑以计算出的思考时间为基准,让实际思考时间在一定幅度内随机变动。

如果测试的目的是为了“验证应用系统具有预期的能力”,就应该尽量模拟用户在使用业务时的真实思考时间;如果是为了“了解系统在压力下的性能水平”或是“了解系统承受压力的能力”,则可以采用0思考时间。

 

 


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