负载测试的例子（负载测试的主要内容有哪些）

本篇文章给大家谈谈负载测试的例子，以及负载测试的主要内容有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享负载测试的例子的知识，其中也会对负载测试的主要内容有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、什么是负载测试？什么是性能测试？
• 2、压力测试的测试案例
• 3、常用的性能测试方法有哪些
• 4、负载测试、压力测试和容量测试的区别是什么？

什么是负载测试？什么是性能测试？

以下是网上零散的资料，我对他们进行了整理。
性能测试（或称多用户并发性能测试）、负载测试、强度测试、容量测试是性能测试领域里的几个方面，但是概念很容易混淆。下面将几个概念进行介绍。
性能测试（performance
test）：通常收集所有和测试有关的所有性能，通常被不同人在不同场合下进行使用。
关注点：how
much和how
fast
负载测试（load
test）：负载测试是一种性能测试，指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。
关注点：how
much
强度测试（stress
test）：
强度测试是一种性能测试，他在系统资源特别低的情况下软件系统运行情况，目的是找到系统在哪里失效以及如何失效的地方。包括
spike
testing：短时间的极端负载测试
extreme
testing：在过量用户下的负载测试
hammer
testing：连续执行所有能做的操作
容量测试(volume
test)：确定系统可处理同时在线的最大用户数
关注点：how
much（而不是how
fast）
容量测试，通常和数据库有关，容量和负载的区别在于：容量关注的是大容量，而不需要表现实际的使用。
其中，容量测试、负载测试、强度测试的英文解释为：
volume
testing
=
large
amounts
of
data
load
testing
=
large
amount
of
users
stress
testing
=
too
many
users,
too
much
data,
too
little
time
and
too
little
room
可能大家角色性能测试、负载测试和强度测试比较混淆。没错，这三个概念是比较容易使人糊涂。负载测试和强度测试，都属于性能测试的子集。下面举个跑步的例子进行解释。
性能测试，表示在一个给定的基准下，能执行的最好情况。例如，在没有负重的情况下，你跑100米需要花多少时间（这边，没有负重是基准）？
负载测试，也是性能测试，但是他是在不同的负载下的。对于刚才那个例子，如果扩展为：在50公斤、100公斤……等情况下，你跑100米需要花多少时间？
强度测试，是在强度情况下的性能测试。对于刚才那个例子，如果改为：在一阵强风的情况下，你在负重或没有负重的情况下，跑100米需要花多少时间？

压力测试的测试案例

案例：HKMA于2006年对香港零售银行业面临宏观经济冲击时的信用风险暴露进行压力测试 。分析结果表明，银行贷款违约率与关键宏观经济因素（包括香港GDP、利率、房价以及内地 GDP）之间有明显的相关性。
测试的结果是以VaR计，在90%的置信水平上，银行能继续盈利，说明信用风险较小。在极端情况下，以VaR计，在99%的置信水平上，有些银行会面临损失，不过这种极端情况发生的概率非常低。这只是一个预警。
测试过程分成以下几个步骤：
步骤一：定义模型
步骤二：估计模型
步骤三：模型估计结果分析
步骤四：设计冲击场景
步骤五：构造频率分布
步骤六：计算均值和VaR
步骤七：测算银行盈利能力所受影响
把它的过程归纳成七个步骤，包括后面计算盈利能力的方面。首先是定义一下这个模型，在模型有自变量和应变量，它定义了4个应变量。应变量是它需要考察信用违约率，它违约率的定义是这样的，逾期3个月以上的贷款和贷款总额，不知道银行是不是用违约率这么一个数据。这个数据算出来也挺难的，平时公布的数据，还是不良贷款率公布得比较多，关于违约率的定义没有比较准确的，有的是定义上一期能够正常还款下一期不能正常还款的，所以看到违约率的定义也有几种。不良贷款毕竟前几年商业银行剥离的政策原因太大了，可能这个时间序列有一定的不可抵因素，就是歧义点太多。
看一下这个估计模型，这是94年4月到06年1月的零售银行的数据。前面是自变量，这是用历史数据估算出来的结果，包括了参数变量也体现出来了。最下面是观测值，还有测试的个数。
可以看得出来，它的符号还是一致的，因为前面是违约率用Log这个函数给它导了一下，所以经济环境越好的话，资产的质量会越高，这样的话，VaR的数值应该越低。可以看得出来，这跟经济增长和房地产的价格，跟利率是呈正相关的。
同时，这上面提了一下，其实自变量里面有很多的二级滞后项，这是剔除了一级滞后项以后得出的，原本很多其他的相关变量没有列进来了，所以这是最后模拟出来的结果。模拟出来这个方程以后，下一步是要设定的冲击场景。先要设计模型、估计模型，最后要把新的数据带到我们模型里面去。就是把先的自变量带到模型里面，让它变成新的应变量。那么，新的自变量怎么办呢？比如说我们的经济冲击发生以后，我们的影响是怎么样的。实际上，它和经济危机是差不多的，碰到了4个冲击点。一个是我刚才提到的4个自变量，它对于每个变量都有一个冲击，第一个是香港实际GDP的变化，还有一个是大陆实际GDP的变化，还有利率和房地产。它不是只对当期的自变量发生了变化，它实际上是延长了时间，把这个影响时间变成了2年。所以，在金融危机以后，这个应变量应该发生多大的变化。在97年的四季度利率是306个基点，后面两个季度下降了，第四个季度又上升了314个基点。可以看得出来，一开始是300多个基点，后面两个季度没有变化，第四个季度上升上来了，这跟当时的亚洲金融危机的冲击差不多。
然后，紧接着下来是要模拟了，因为把这个数据输入到模型里面去以后，可以模拟出来的数据以后，可以把新的概率分布算出来了。当然，这还有一个假设，就是在四季度以后不再有冲击了，对每一个基期场景和压力场景对未来违约率路径进行1万次的模拟。有了新的频率分布以后，可以构造我们信用损失百分比的频率分布。刚才模拟的是违约率的频率分布，我们的损失百分比的数据应该是违约率乘上违约损失率。要定义一下违约损失率这个数据，这个数据比较有争议，到底怎么定？如果没有合适的统计量，对于市场的有关信息来赋值，通常定为50%。按照BASELII要求LGD取45%，但这个数字并不十分合理。所以，定义为2%低点的公式。这样，可以用违约损失率乘以我们刚刚计算出的违约率的数，这样可以得出一个信用损失百分比频率分布的数据。冲击发生了以后，实际上我们把频率往右移了，可以看出信用损失百分比的数据，出现高的数据频率增加了，原来是把这个频率往外偏移，所以可以看出较高信用损失百分比出现的频率增加了，较小的信用损失百分比出现的频率减少了。
通过算分布可以算出信用损失百分比的均值，还可以算出遭受损失的概率是多大，可以做这么一个精细的判断。这是计算以后的结果，它的均值是这样的，首先是基期没有发生信贷信用损失百分比，均值是0.34，压力期GDP冲击是1.59，房价冲击是1.21，利率冲击是0.71，大陆经济冲击是0.73。在VaR90%信用损失百分比是这个数据，随着置信区间的增加，损失的百分比也是递增的。最后一个是99.99%，这个时候已经是相当高了，后面两个已经接近10%，前面的已经超过10%了。
在90%的置信水平的情况下，可以看出3%以下还是过得去的。在99%的情况下，数值已经比较高了，这是在3.22，这是最低的值，最高的到了5.56，应该是比较高了。这跟金融危机发生1年以后的情况是比较吻合的，所以做压力测试要考虑一下当期和影响的延长期还是比较符合实际的。这里面的测算是在亚洲金融危机以前，银行用这个测算可以算出银行贷款损失率为1.4%，贷款损失率上升到6.0%，但是这个估计是基于估计LGD为70%。那么，这就给提出一个问题，这是不是合理，这可能是在测试的时候需要考虑的。
最后一步是测算冲击对银行盈利能力的影响。也许银行管理层觉得，这个VaR值或者是概率是多少，可能在90%的置信期间里面有多大的，在99%到底有多大，这对于盈利能力有多少？盈利下降了多少？是不是可以给这么一个数据，那么也可以通过一个测算算得出来。如果认可前面的测算，就是贷款损失百分比，通过这个可以算出来，损失肯定是等于贷款损失百分比乘贷款余额。就是冲击发生以后，银行的盈利能力发生的变化。首先，没有发生违约的情况下，那么它未来冲击发生以后它的盈利应该比当前或者是基期是一样的。如果我盈利是30亿，那么冲击以后属于没有发生违约，那么这个盈利是一样的。如果发生了冲击以后，如果我下降了，下降了多少就是损失。
假设有一家银行，这家银行拨备前利润是30亿，贷款余额是1300亿港币。假设有一家银行规模是这么大，可以用上面的贷款损失百分比来测算，这家银行在发生了冲击以后，在不同的置信区间里面它的盈利能力会受到多大的影响，这是得出的结果。
单位用百万来表示，正的数据是表示盈利，负的就表示已经损失了，管理层看到这张表可能就比较清楚了银行可能发生多大的损失。
比如说在90%的区间里面，香港的GDP冲击情况下这家银行要亏损8.82万亿港币。那么，这个是99.99%，就是这个事情发生的概率非常强了，因为置信区间在99.99%，是0.001%的可能性，这个损失已经是到了133亿了。在不同的置信区间里面，它的损失是不一样的。回想一下，如果没有模拟，就是一个假设，假设GDP是多少，刚才已经提出来了，从前面可以看到，GDP的数据是多少，在每一个季度是多少，如果没有模拟，直接把这个数据带回到模型里面，只算出一个贷款百分比的数据。有了模拟以后，就知道它的均值是多少，在不同的置信区间里面是多少。这样，管理层可能会感觉清醒一点。比如说基期在没有违约的情况下，是2554百万，还是挺好的。如果做压力测试把这张表给管理层，就很清晰地知道损失有多大了。
最后有一个表述，在90%的置信水平下，VaR值是882万，如果在99%的水平下，VaR值是比较大的，导致这样的VaR的极端场景发生的概率是1%。

常用的性能测试方法有哪些

1．负载测试
在这里，负载测试指的是最常见的验证一般性能需求而进行的性能测试，在上面我们提到了用户最常见的性能需求就是“既要马儿跑，又要马儿少吃草”。因此负载测试主要是考察软件系统在既定负载下的性能表现。我们对负载测试可以有如下理解：
（1）负载测试是站在用户的角度去观察在一定条件下软件系统的性能表现。
（2）负载测试的预期结果是用户的性能需求得到满足。此指标一般体现为响应时间、交易容量、并发容量、资源使用率等。
2．压力测试
压力测试是为了考察系统在极端条件下的表现，极端条件可以是超负荷的交易量和并发用户数。注意，这个极端条件并不一定是用户的性能需求，可能要远远高于用户的性能需求。可以这样理解，压力测试和负载测试不同的是，压力测试的预期结果就是系统出现问题，而我们要考察的是系统处理问题的方式。比如说，我们期待一个系统在面临压力的情况下能够保持稳定，处理速度可以变慢，但不能系统崩溃。因此，压力测试是能让我们识别系统的弱点和在极限负载下程序将如何运行。
例子：负载测试关心的是用户规则和需求，压力测试关心的是软件系统本身。对于它们的区别，我们可以用华山论剑的例子来更加形象地描述一下。如果把郭靖看做被测试对象，那么压力测试就像是郭靖和已经走火入魔的欧阳峰过招，欧阳锋蛮打乱来，毫无套路，尽可能地去打倒对方。郭靖要能应对住，并且不能丢进小命。而常规性能测试就好比郭靖和黄药师、洪七公三人约定，只要郭靖能分别接两位高手一百招，郭靖就算胜。至于三百招后哪怕郭靖会输掉那也不用管了。他只要能做到接下一百招，就算通过。
思考
我们在做软件压力测试时，往往要增加比负载测试更多的并发用户和交易，这是为什么？
3．并发测试
验证系统的并发处理能力。一般是和服务器端建立大量的并发连接，通过客户端的响应时间和服务器端的性能监测情况来判断系统是否达到了既定的并发能力指标。负载测试往往就会使用并发来创造负载，之所以把并发测试单独提出来，是因为并发测试往往涉及服务器的并发容量，以及多进程/多线程协调同步可能带来的问题。这是要特别注意，必须测试的。
4．基准测试
当软件系统中增加一个新的模块的时候，需要做基准测试，以判断新模块对整个软件系统的性能影响。按照基准测试的方法，需要打开/关闭新模块至少各做一次测试。关闭模块之前的系统各个性能指标记下来作为基准（Benchmark），然后与打开模块状态下的系统性能指标作比较，以判断模块对系统性能的影响。
5．稳定性测试
“路遥知马力”，在这里我们要说的是和性能测试有关的稳定性测试，即测试系统在一定负载下运行长时间后是否会发生问题。软件系统的有些问题是不能一下子就暴露出来的，或者说是需要时间积累才能达到能够度量的程度。为什么会需要这样的测试呢？因为有些软件的问题只有在运行一天或一个星期甚至更长的时间才会暴露。这种问题一般是程序占用资源却不能及时释放而引起的。比如，内存泄漏问题就是经过一段时间积累才会慢慢变得显著，在运行初期却很难检测出来；还有客户端和服务器在负载运行一段时间后，建立了大量的连接通路，却不能有效地复用或及时释放。
6．可恢复测试
测试系统能否快速地从错误状态中恢复到正常状态。比如，在一个配有负载均衡的系统中，主机承受了压力无法正常工作后，备份机是否能够快速地接管负载。可恢复测试通常结合压力测试一起来做。
提示：每种测试有其存在的空间和目的。当我们接手一个软件项目后，在有限的资源条件下，选择去做哪一种测试，这应该根据当前软件过程阶段和项目的本身特点来做选择。比如，在集成测试的时候要做基准测试，在软件产品每个发布点要做性能测试。

负载测试、压力测试和容量测试的区别是什么？

压力测试，表示在一个给定的基准下，能执行的最好情况。例如，在没有负重的情况下，你跑100米需要花多少时间（这边，没有负重是基准）。

负载测试，也是性能测试，但是他是在不同的负载下的。对于刚才那个例子，如果扩展为：在50公斤、100公斤……等情况下，你跑100米需要花多少时间。

容量测试，是在容量情况下的性能测试。对于刚才那个例子，如果改为：在一阵强风的情况下，你在负重或没有负重的情况下，跑100米需要花多少时间。

负载测试、容量测试、压力测试、强度测试都属于性能测试，性能测试是指在给定条件基准的前提下能达到的运行程度，测试软件在系统中的运行性能，度量系统与预定义目标的差距。

负载测试是模拟在超负 荷环境中运行，通过不断加载（如逐渐增加模拟用户的数量）或其它加载方式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源（如CPU、内存）等，以检验系统的行为和特性，以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。负载测试更多地体现了一种方法或一种技术。

压力测试（强度测试）：压力测试是在强负载（大数据量、大量并发用户等）下的测试，查看应用系统在峰值使用情况下操作行为，从而有效地发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力。压力测试分为高负载下的长时间（如24小时以上）的稳定性压力测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压力测试。

容量测试目的是通过测试预先分析出反映软件系统应用特征的某项指标的极限值（如最大并发用户数、数据库记录数等），系统在其极限值状态下没有出现任何软件故障或还能保持主要功能正常运行。容量测试是面向数据的，并且它的目的是显示系统可以处理目标内确定的数据容量。

针对上述负载测试、压力测试、容量测试举个例子：例：一个人背X斤。

负载测试：200斤情况下，是否能坚持5分钟。

压力测试：200,300,400... 斤情况下，他的表现，什么时候失败，失败之后什么表现，重新扛200是否正常。

容量测试：在坚持5分钟的情况下，他一次最多能扛多少斤。

关于负载测试的例子和负载测试的主要内容有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 负载测试的例子的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于负载测试的主要内容有哪些、负载测试的例子的信息别忘了在本站进行查找喔。