软件测试 | 分析确定性能测试指标

如表 13-1 所示为 IT 部门对业务部门承诺的关键功能（登录系统）的性能指标。如何将宽泛的 IT 承诺指标转换测试人员可以使用的性能测试指标，这里有一定的技巧。

1.如何确定性能测试的并发虚拟用户数

测试环境平均并发数=（高峰段用户数×10%）/n

n 是生产环境和测试环境服务器配置折算比，例如 n=公倍数（（生产 Web 服务器数/测试 Web 服务器数），（生产 APP 服务器/测试 APP 服务器数））×（生产服务器内存/测试服务器内存），一般算下来 n=4。请注意 n=4 仅仅是一个经验值，并不一定适用于测试人员所在的测试组织。

10%的含义是我们假定所有用户中，只有 10%的用户在同一时刻做同一件事情，例如登录系统。请注意 10%仅仅是一个经验值，并不一定适用于测试人员所在的测试组织。

2.如何确定性能测试的持续时长

IT 部门对业务部门承诺的系统可用时间段为：8:00~21:00，那么用户的登录操作是否平均分布在 8：00~21：00 这 13 个小时以内呢？答案当然是否定的。调研生产用户习惯后，发现登录操作集中发生在 8：50~9:20 这半个小时以内。因此我们可能将性能测试的持续时长，确定为半个小时。

3.如何确定性能测试的存量数据

准备性能测试的存量数据是一件复杂而具有挑战性的工作。这项工作并没有通用的模型可供参考，只能凭借测试人员的经验，它需要测试人员对系统架构非常熟悉才行。本例中的存量数据就是 23000 个测试账号，即数据库用户表中应该有 23000 条以上的记录，而测试人员并不需要保证这 23000 条记录每一条都能真实完成系统登录。

4.如何确定测试人员重点观察的性能指标

从 IT 部门对业务部门承诺的关键功能（登录系统）的性能指标中，我们可以找到两个具体要求：

（1）平均响应时长<4s

（2）可接受最长响应时长≤7s.

现在要做的就是将这两个指标与 JMeter 监听器的统计口径关联起来。

（1）平均响应时长←→平均响应时长（JMeter 聚合报告）

（2）可接受最长响应时长←→90%阈值（JMeter 聚合报告）

除了平均响应时长和 90%阈值这两项统计值之外，我们还需要关注哪几项统计值呢？答案是吞吐率（每秒完成请求数）和错误率。在图形结果中吞吐率应该是先逐渐攀升最后趋于平稳的一条曲线，而错误率则应该基本为 0。

于是我们得出结论，本例中测试人员应该重点关注 4 项 JMeter 监听器的统计指标：

（1）平均响应时长（JMeter 聚合报告）<4s

（2）90%阈值（JMeter 聚合报告）≤7s

（3）吞吐率，应该是先逐渐攀升最后趋于平稳的一条曲线。

（4）错误率，趋近于 0，如果不为 0，应该认真分析。

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