效能測試的幾個主要術語及計算

註冊使用者是存在於系統資料庫表中的基礎資料。這部分使用者是指系統所擁有的所有使用者群體。這些使用者是不會全部對系統造成壓力的，唯一的壓力就是這些使用者占用了系統的儲存，影響了資料庫的容量。

平均併發使用者數的計算：c=nl / t

其中c是平均的併發使用者數，n是平均每天訪問使用者數（login session），l是一天內使用者從登入到退出的平均時間（login session的平均時間），t是考察時間長度（一天內多長時間有使用者使用系統）

併發使用者數峰值計算：c^約等於c + 3*根號c

其中c^是併發使用者峰值，c是平均併發使用者數，該公式遵循泊松分布理論

對絕大多數場景，我們用（使用者總量/統計時間）*影響因子（一般為3）來進行估算併發量

虛擬使用者即virtual user，簡稱vuser，是效能測試工具產生的使用者，用來模擬真實使用者進行的一系列業務邏輯操作。

tps = 事務併發數/平均響應時間

事務併發數 = tps*平均響應時間

對請求作出響應所需要的時間

響應時間=n1+n2+n3+n4+a1+a3+a2

在效能測試結果分析中，分為事務最小響應時間、事務平均響應時間、事務最大響應時間和90%事務響應時間。一般時間的標準時間為90%響應時間，即測試過程中90%的業務用了多長時間。

在效能測試中有時可以將tps、qps認為是一樣的。

qps = 請求併發數/平均響應時間

請求併發數 = qps*平均響應時間

qps = 1000/(30*60) 事務/秒

平均響應時間為 = 5*60 秒

併發數= qps平均響應時間 = 1000/(3060) (560)=166.7

pv即page view，意思是頁面瀏覽量或單機率，通常是用來衡量乙個**的主要指標。

乙個pv狹義上講等於乙個tps，可以將頁面元素從效能測試結果中分析出來，所以也可以將pv和tps整合;但是廣義上來說，乙個頁面有很多的、鏈結和css等，而這裡的每乙個、鏈結都是pv

think time，從業務角度來看，這個時間指使用者進行操作時每個請求之間的時間間隔，而在做新能測試時，為了模擬這樣的時間間隔，引入了思考時間這個概念，來更加真實的模擬使用者的操作。

a、首先計算出系統的併發使用者數 c=nl / t f=r×c b、統計出系統平均的吞吐量 f=vu * r / t r×c = vu * r / t c、統計出平均每個使用者發出的請求數量 r=u*c*t/vu d、根據公式計算出思考時間

ts=t/r

吞吐量是一次效能測試過程中網路上傳輸的資料量的總和，也可以這樣說在單次業務中，客戶端與伺服器端進行的資料互動總量；

吞吐率作為乙個重要的衡量指標，最主要應用在並行處理上，屬於系統結構中最重要的乙個變數，它的定義是：單位時間的吞吐量。

以位元組數/秒方式可以表示數要受網路基礎設施、伺服器架構、應用伺服器制約等方面的瓶頸；

已請求數/秒的方式表示主要是受應用伺服器和應用**的制約體現出的瓶頸。

其中f為吞吐率，vu表示虛擬使用者個數，r表示每個虛擬使用者發出的請求數，t表示效能測試所用的時間

是描述伺服器或作業系統效能的一些資料指標，如使用記憶體數、程序時間，在效能測試中發揮著「監控和分析」的作用，尤其是在分析統統可擴充套件性、進行新能瓶頸定位時有著非常關鍵的作用。

迭代是重複執行過程，效能測試中就是乙個事務流程重複執行的過程。通過調整每次迭代的時間，就能控制整個事務流程完成的時間，進而控制tps的大小。

步調是指兩次迭代之間的間隔時間，可以通過設定步調來調整各個action之間的執行等待時間。從定義上看，步調和迭代是繫結在一起的，可以認為是iteraction pacing。

每秒連線數實現web應用程式在執行過程中每秒建立的http連線數。理想情況下，很多http請求都應該使用同乙個連線也就是長連線，而不是每個請求都新開啟乙個連線。如果程式中不斷的開啟長連線或者頻繁的建立達到上千個短連線，那麼應用伺服器的相應會越來越慢。通過每秒連線數可以看出伺服器的處理情況。