性能测试中的事务（性能测试中的事务有哪些）

本篇文章给大家谈谈性能测试中的事务，以及性能测试中的事务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。 今天给各位分享性能测试中的事务的知识，其中也会对性能测试中的事务有哪些进行解释，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、软件测试常见性能指标有哪些，并简述其定义
• 2、性能测试-概念篇（三）
• 3、测试中：每秒点击数和每秒事务数的区别
• 4、loadrunner性能测试的时候，测试的事务响应时间很大，平均值18秒多，这怎么回事
• 5、服务器性能测试中有哪些常用的性能指标？

软件测试常见性能指标有哪些，并简述其定义

包括负载测试，强度测试，数据库容量测试，基准测试以及竞争测试

1、负载测试

负载测试，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。在这种测试中，将使测试对象承担不同的工作量，以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为，以及持续正常运行的能力。

2、强度测试

强度测试，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。这类测试往往可以书写系统要求的软硬件水平要求。

实施和执行此类测试的目的是找出因资源不足或资源争用而导致的错误。如果内存或磁盘空间不足，测试对象就可能会表现出一些在正常条件下并不明显的缺陷。而其他缺陷则可能由于争用共享资源（如数据库锁或网络带宽）而造成的。强度测试还可用于确定测试对象能够处理的最大工作量。

3、数据库容量测试

数据库容量测试指通过存储过程往数据库表中插入一定数量的数据，看看相关页面是否能够及时显示数据。数据库容量测试使测试对象处理大量的数据，以确定是否达到了将使软件发生故障的极限。容量测试还将确定测试对象在给定时间内能够持续处理的最大负载或工作量。

4、基准测试

基准测试与已知现有的系统进行比较，主要检验是否与类似的产品具有竞争性的一种测试。

5、竞争测试

软件竞争使用各种资源（数据纪录，内存等），与其他相关系统对资源的争夺能力。

扩展资料

软件测试原则：对计算机软件进行测试前，首先需遵循软件测试原则，即不完全原则的遵守。不完全原则即为若测试不完全、测试过程中涉及免疫性原则的部分较多，可对软件测试起到一定帮助。

因软件测试因此类因素具有一定程度的免疫性，测试人员能够完成的测试内容与其免疫性成正比，若想使软件测试更为流畅、测试效果更为有效，首先需遵循此类原则，将此类原则贯穿整个开发流程，不断进行测试，而并非一次性全程测试。

参考资料来源：百度百科-软件测试

参考资料来源：百度百科-软件测试类型

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构性能测试中的事务，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标

2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型

2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险

2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具

2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控

2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景

2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议

性能验证性能测试中的事务：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。

1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。

包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。

包括接口容量+业务容量

如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；

举例：

start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）

start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...

对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉性能测试中的事务了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。

并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。

在线用户数和压力线程之间的关系：

从以上的计算逻辑中，性能测试中的事务我们可以看到，这其中有几个关键数据：

举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s

用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）

在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps

2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s

用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps

3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167

4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399

5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%

参考：高楼老师的课程

测试中：每秒点击数和每秒事务数的区别

1、本身不同

每秒点击数一个标准的5秒钟点击速度测试性能测试中的事务，也叫作CPS测试性能测试中的事务，每秒事务数是一个表达系统处理能力的性能指标，每秒处理的消息数，也叫做tps测试。

2、方法不同

每秒点击数需要在时间结束之前尽可能多的点击指定区域，每秒事务数需要统计的是每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量

扩展资料：

性能测试主要是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。

通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

loadrunner性能测试的时候，测试的事务响应时间很大，平均值18秒多，这怎么回事

主要有两个原因
1.事务本身就费时很长，这个18秒是真实值。
2.事物中间有使用think time方法。统计事务响应时间的时候，系统不会吧thinktime的时间去掉。

服务器性能测试中有哪些常用的性能指标？

服务器性能测试中有以下常用的性能指标：

【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps）；

【平均吞吐量】一段时间内吞吐量的平均值。无法体现吞吐量的瞬间变化；

【峰值吞吐量】一段时间内吞吐量的最大值。是用来评估系统容量的重要指标之一；

【最低吞吐量】一段时间内吞吐量的最小值。如果最小值接近0，说明系统有“卡”的现象；

【70%的吞吐量集中区间】通过统计15%和85%的吞吐量边界值，计算出70%的吞吐量集中区间。区间越集中，吞吐量越稳定。

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