系统性能的主要技术指标以及变化

性能测试的视角:

• 主观视角:用户感受到的性能

• 客观视角:性能指标衡量的性能

性能测试的指标:

• 响应时间:系统从发出请求开始到最后响应数据所需要的时间.

• 并发数:系统能够同时处理的请求数目.(和在线用户数和系统用户数不一致)

• 吞吐量:指单位时间内系统处理的请求的数量.体现系统的处理能力[=(1000/响应时间 ms)*并发数].

• 性能计数器:是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,包括 System load、对象与线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘与网络 I/O 等指标.

性能测试细分:

• 性能测试:以系统设计初期规划的性能指标为预期目标,对系统不断施加压力,验证系统在资源可接受范围内,是否能达到性能预期.

• 负载测试:对系统不断的增加并发请求以增加系统压力,直到系统的某项或多项性能达到安全临界值,如果某项资源已经呈饱和状态,这时候继续对系统施加压力,系统的处理能力不但不能提高,反而会下降.

• 压力测试:超过安全负载的情况下,对系统继续施加压力,直到系统崩溃或不能再处理任何请求,获取系统最大压力承受能力.

• 稳定性测试:被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下,给系统加载一定业务压力,使系统运行一段较长时间,以此检测系统是否稳定(测试系统在压力情况下承受的时间).

吞吐量变化如下图所示：

随着并发数据量增加，吞吐量不断上升；当系统资源达到高峰后，并发数量还在增加的话，当到达某项资源接近饱和并发数量(b 点)时,还在增加并发数吞吐量会变慢;再继续增加并发量(c 点)系统吞吐量趋于饱和;在并发数 c 点后再继续增加并发数,服务器处理不过来了，吞吐量会逐渐下降，最终系统崩溃。

根据测试吞吐量、预估线上并发量,结果架构的服务器数据以及优化方案.

响应时间变化如下图所示：

服务器资源空闲时，响应时间较短，随着并发用户数不断增加，系统资源逐渐消耗。请求多了，服务器处理不过来，响应时间会慢慢边长。此时，并发量还在不断增加，达到系统最大负载点，也就是服务器资源消耗尽了，彻底失去响应。

并发测试由小到大:性能-->负载-->压力