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一、什么是性能测试
先看下百度百科对它的定义。性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
我们可以认为性能测试是在测试环境下，对系统或组件的性能进行探测，以验证生产环境中系统性能是否达到预期的性能需求，发现可能存在的性能瓶颈，并改进优化系统的性能，提高其可扩展性和稳定性。学习性能测试或分析测试结果时，熟悉测试指标是必要的。接下来从性能测试分析度量的角度介绍不同维度的测试指标。
二、系统性能指标
2.1 响应时间
响应时间（Response Time），简称RT，是指用户从客户端发起请求到接收到服务器端返回结果所耗费的时间。不包括前端页面处理和渲染时间。直观上看，该指标与人们对软件性能的主观感受非常一致，因为它完整记录了整个计算机系统处理请求所需的时间。响应时间的绝对值不能直接反映软件性能的好坏，实际上取决于用户对该时间的接受度。
2.2 系统处理能力
指系统利用硬件和软件平台进行信息处理的能力，通常通过每秒处理的交易数量来评价。交易有两种含义：
- 从业务人员角度看的一笔业务过程；
- 从系统角度看的一次交易申请及响应过程。
前者称为业务交易过程，后者称为事务。这两种交易指标均可评估应用系统的处理能力。通常情况下，系统处理能力通过以下几项指标来衡量：
- HPS（Hits Per Second）：每秒点击次数，单位为次/秒；
- TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理交易数，单位为笔/秒；
- QPS（Query per Second）：系统每秒处理查询次数，单位为次/秒。
在互联网业务中，如果某些业务仅涉及一个请求连接，则TPS=QPS=HPS。通常使用TPS衡量整个业务流程的性能，QPS衡量接口查询次数，而HPS表示对服务器点击请求的数量。
2.3 吞吐量
指系统在单位时间内处理请求的数量。对于单用户系统，响应时间可以很好地度量其性能；而对于并发系统，则通常使用吞吐量作为性能指标。一般而言，吞吐量是一个相对通用的指标，两个具有不同用户数和使用模式的系统如果最大吞吐量接近，可认为两者的处理能力相当。
2.4 并发用户数
指在同一时间点登录并操作系统的用户数量。对于长连接系统而言，最大并发用户数即为系统的并发接入能力；而对于短连接系统，最大并发用户数不等同于并发接入能力，受系统架构和处理能力等因素影响。
与吞吐量相比，并发用户数是一个更直观但笼统的性能指标。实际上，并发用户数因不同使用模式而异，不同的用户在同一时间段内发出的请求数量会有所不同。
2.5 错误率
错误率（Error Rate）是指在一定时间内处理请求时发生的错误或失败次数与总请求数的比例。通常以百分比形式表示，如99%的成功率或1%的失败率等。该指标越低表明系统性能越好。
三、资源性能指标
3.1 CPU
CPU即中央处理器，是一块超大规模集成电路，是计算机的核心运算和控制单元，主要负责解释指令及处理软件中的数据。CPU的主要指标为利用率，包括用户态（user）、系统态（sys）、等待态（wait）和空闲态（idle）。性能测试中对CPU的评估建议值如下：
- CPU利用率应低于行业警戒值范围，即≤75%；
- CPU sys% ≤ 30%；
- CPU wait% ≤ 5%。
3.2 内存
内存是CPU沟通的桥梁，所有程序运行都在内存中进行。因此，内存性能对计算机的影响很大。现代操作系统为了最大化利用内存，在其中存放了缓存数据，所以内存利用率100%并不意味着存在瓶颈。评估系统内存是否存在问题主要依据SWAP（虚拟内存交换）空间利用率，通常要求低于70%，过多的交换会导致系统性能下降。
3.3 磁盘吞吐量
磁盘吞吐量简称Disk Throughput，是指无故障情况下单位时间内通过磁盘的数据量。关键分析指标包括每秒读写数据量、磁盘繁忙率、磁盘队列数、平均服务时间、平均等待时间和空间利用率等。其中，磁盘繁忙率是直接反映是否有瓶颈的重要依据，通常应低于70%。
3.4 网络吞吐量
网络吞吐量简称Network Throughput，是指无故障情况下单位时间内通过的网络数据量，单位为Byte/s。
网络吞吐量指标用于评估系统对网络设备或链路传输能力的需求。当该指标接近设备或链路的最大传输能力时，应考虑升级网络设施。网络吞吐量指标主要涉及每秒的流量进出情况，通常不应超过设备或链路最大传输能力的70%。
四、中间件指标
常见的中间件如Tomcat、Weblogic等的关键指标包括JVM、线程池和JDBC，具体如下：
各项指标参考标准：
- 当前运行的线程数不应超过设定的最大值；在系统性能良好的情况下，建议将最小值设为50，最大值设为200。
- 当前运行的JDBC连接数不应超过设定的最大值；同样，在系统性能良好时，推荐将最小值设置为50，最大值为200。
- GC频率不宜过高，尤其是FULL GC应避免频繁发生；在系统性能良好的情况下，建议将JVM的最小堆和最大堆大小均设为1024M。
五、数据库指标
常用的数据库指标主要包括SQL执行时间、吞吐量、缓存命中率及连接数等，具体如下：
参考标准：
- SQL执行时间越短越好，通常应控制在微秒级别；
- 缓存命中率越高越好，通常不应低于95%；
- 锁等待次数及等待时间均应尽可能低。
六、稳定性指标
这里的稳定性指的是最短稳定运行时间，即系统在最大容量80%或标准压力（日常预期工作负载）下能持续稳定运行的最短时间。一般而言，对于常规工作日（8小时）运行的系统，至少应保证连续稳定运行超过8小时；而对于7*24全天候运行的系统，则至少需确保能够稳定运行24小时以上。如果系统无法保持稳定运行，上线后随着业务量的增长和长时间运作，可能会出现性能下降甚至崩溃的风险。
参考标准：
- TPS曲线应保持平稳，无显著波动；
- 各项资源指标不应出现泄露或异常情况。
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