|
這些天有幸接觸到性能測(cè)試,，雖然只是簡(jiǎn)單的配合做一些準(zhǔn)備工作，對(duì)于我來(lái)說(shuō)卻是一大步,，于是“翻箱倒柜”扒拉出一些抄錄的小文檔,，呵呵，各位性能測(cè)試高手請(qǐng)忽略,，希望能對(duì)未觸及性能測(cè)試的兄弟姐妹們有一點(diǎn)點(diǎn)小幫助,。 1. 并發(fā)用戶：并發(fā)一般分為兩種情況,，一種是嚴(yán)格意義的并發(fā)，即所有的用戶在同一時(shí)刻做同一件事情或者是操作,，這種操作一般指同一類型的業(yè)務(wù),。Eg，在信用卡審批業(yè)務(wù)中,，一定數(shù)目的用戶在同一時(shí)刻對(duì)已經(jīng)完成的審批業(yè)務(wù)進(jìn)行提交（操作的不是同一條記錄）；還有一種特例即所有的用戶進(jìn)行完全一樣的操作,。另一種并發(fā)是廣義范圍的并發(fā),，這種并發(fā)與前一種并發(fā)的區(qū)別是，盡管多個(gè)用戶對(duì)系統(tǒng)發(fā)出了請(qǐng)求或進(jìn)行了操作,，但是這些請(qǐng)求或者操作可以是相同的,，也可以是不同的。對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言,，仍然是有很多用戶同時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作,，因此也屬于并發(fā)的范疇。 2. 用戶并發(fā)數(shù)量：在同一時(shí)刻與“服務(wù)器”進(jìn)行交互的在線用戶數(shù)量,。 3. 請(qǐng)求相應(yīng)時(shí)間：指的是客戶端發(fā)出請(qǐng)求到得到相應(yīng)的整個(gè)過(guò)程的時(shí)間,。在某些工具中，請(qǐng)求相應(yīng)時(shí)間可以用“TTLB”(time to last byte).意思是從發(fā)起一個(gè)請(qǐng)求開(kāi)始到客戶端收到最后一個(gè)字節(jié)的相應(yīng)所消耗的時(shí)間,。其單位一般是“秒”或者“毫秒”,。 4. 事務(wù)相應(yīng)時(shí)間：事務(wù)可能是有一系列請(qǐng)求組成的，事物的相應(yīng)時(shí)間主要是針對(duì)用戶而言的,，屬于宏觀上的概念,，是為了向用戶說(shuō)明業(yè)務(wù)相應(yīng)時(shí)間而提出的。例如跨行取款業(yè)務(wù)是有一系列的請(qǐng)求組成的,。 5. 吞吐量：指的是在一次性能測(cè)試過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量的總和,。吞吐量/傳輸時(shí)間，就是吞吐率,。 6. 吞吐率（Throughput）：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,，也可以指單位時(shí)間內(nèi)處理的客戶端請(qǐng)求數(shù)量。他是衡量網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo),。通常情況下,，吞吐率用“請(qǐng)求數(shù)/秒”或者“頁(yè)面數(shù)/秒”來(lái)衡量。 7. TPS(Transaction Per Second):每秒鐘系統(tǒng)能處理的交易或者事務(wù)的數(shù)量,，它是衡量系統(tǒng)處理能力的重要指標(biāo),。 8. 點(diǎn)擊率（Hit Per Second）:每秒鐘用戶向Web服務(wù)器提交的HTTP請(qǐng)求數(shù)。這個(gè)指標(biāo)是Web應(yīng)用特有的一個(gè)指標(biāo)：Web應(yīng)用是“請(qǐng)求-響應(yīng)”模式,，用戶發(fā)出一次申請(qǐng),，服務(wù)器就要處理一次,，所以點(diǎn)擊是Web應(yīng)用能夠處理的交易的最小單位。如果把每次點(diǎn)擊定義為一個(gè)交易,，點(diǎn)擊率和TPS就是一個(gè)概念,。 可以看出：點(diǎn)擊率越大，對(duì)服務(wù)器的壓力越大,。點(diǎn)擊率只是一個(gè)性能參考指標(biāo),，重要的是分析點(diǎn)擊時(shí)產(chǎn)生的影響。需要注意的是,，這里的點(diǎn)擊不是指鼠標(biāo)的一次“單擊”操作,，因?yàn)樵谝淮巍皢螕簟辈僮髦校蛻舳丝赡芟蚍?wù)器發(fā)出多個(gè)HTTP請(qǐng)求,。 9. 資源利用率：指的是對(duì)不同系統(tǒng)資源的使用程度,，例如服務(wù)器的CPU占用率，磁盤(pán)利用率,。資源利用率是分析性能指標(biāo)進(jìn)而改善性能的重要指標(biāo),，因此是Web性能測(cè)試工作的重點(diǎn)。 上述重要的性能指標(biāo)可以形象的用司空見(jiàn)慣的高速公路來(lái)進(jìn)行描述： 很多車沿著高速公路行駛,，走到高速公路出口,，即需要收費(fèi)的地方，所有的車輛都會(huì)依次排隊(duì),，等待交費(fèi),，然后繼續(xù)前進(jìn)。如果在高速公路靠近收費(fèi)站的地方做一個(gè)橫截面,，觀察單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)該橫截面的車輛數(shù)目,，這個(gè)數(shù)量就是高速公路的流量。高速公路的流量取決于很多因素,，排除車速外兩個(gè)很重要的因素就是高速公路的寬度以及收費(fèi)站收費(fèi)的處理能力,。加寬高速公路有四車道變成八車道，肯定能顯著地提高高速公路的流量,，但是如果收費(fèi)站的處理能力不高,，很容易形成車輛積壓在收費(fèi)口附近排隊(duì)的現(xiàn)象。 實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)就類似上面的現(xiàn)象,，在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包就類似一輛輛汽車,。高速公路的寬度類似網(wǎng)絡(luò)寬度，他決定了網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)時(shí)間,，單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)高速公路某一橫截面汽車數(shù)量可以定義為吞吐率Throughout,。收費(fèi)站的處理能力類似于服務(wù)器的處理能力，可以用TPS,，即每秒鐘處理的交易數(shù)來(lái)衡量,。 Throughout和TPS的相互關(guān)系：兩者互為因果的關(guān)系,，如果高速公路的寬度不高，Throughout不高,，單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)收費(fèi)站口的數(shù)量有限,，即使收費(fèi)站處理能力再高，TPS也上不去,。類似地,，如果收費(fèi)站處理能力不高，即TPS不高,，即使高速公路非常寬,，到達(dá)收費(fèi)口的車輛也不得不排隊(duì)等待，導(dǎo)致吞吐率Throughout下降,。 Throughout和TPS有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性：如果隨著壓力的增大，Throughout和TPS的變化呈大體一致的趨勢(shì),，即一起增加,，說(shuō)明在測(cè)試的壓力下，系統(tǒng)沒(méi)有出現(xiàn)明顯的性能瓶頸,。 相反地,，隨著壓力的增大，Throughout曲線在增加到一定的時(shí)候,，出現(xiàn)變化緩慢,，甚至平坦的狀態(tài)，很有可能表明網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)寬帶瓶頸,。類似地,，當(dāng)壓力增大時(shí)，TPS曲線出現(xiàn)變化緩慢或者平坦的趨勢(shì),，很有可能服務(wù)器開(kāi)始出現(xiàn)瓶頸,，無(wú)法進(jìn)一步處理請(qǐng)求。 10.虛擬用戶（Vuser）：虛擬用戶通過(guò)執(zhí)行典型業(yè)務(wù)流程模擬實(shí)際應(yīng)忽的操作,。對(duì)于虛擬用戶執(zhí)行的每個(gè)操作,，loadrunner向服務(wù)器或者類似的企業(yè)系統(tǒng)提交輸入信息，增加虛擬用戶的數(shù)量可以增大系統(tǒng)的負(fù)載,。一臺(tái)工作站只能容納一個(gè)實(shí)際用戶,，而多個(gè)虛擬用戶可以同時(shí)運(yùn)行在同一個(gè)工作站上。虛擬用戶執(zhí)行的操作是用虛擬用戶腳本描述的,。 11.測(cè)試場(chǎng)景：也可稱為測(cè)試方案,，loadrunner用測(cè)試場(chǎng)景或者測(cè)試方案來(lái)描述測(cè)試會(huì)話 期間發(fā)生的事件，而這些場(chǎng)景的安排正是性能測(cè)試用例的設(shè)計(jì)內(nèi)容,。測(cè)試場(chǎng)景中包括運(yùn)行Vuser的計(jì)算機(jī)列表,，運(yùn)行Vuser腳本的類表以及在場(chǎng)景執(zhí)行期間運(yùn)行的指定數(shù)量的Vuser或Vuser組等,。Loadrunner通過(guò)controller來(lái)創(chuàng)建測(cè)試場(chǎng)景，場(chǎng)景運(yùn)行是可以對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控,。在場(chǎng)景運(yùn)行過(guò)程中,，controller即時(shí)生成測(cè)試過(guò)程的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是analysis進(jìn)行性能分析的主要來(lái)源,。 |
|
|
