压力测试
压力测试
性能指标说明
吞吐量（put）
吞吐量指的是系统或应用程序处理的单位时间内的数据、请求或事务数，通常用每秒处理量（TPS）或每秒查询量（QPS）来表示。吞吐量是一个非常重要的性能指标，反映了系统在高负载、高并发下的处理能力。吞吐量通常越高，表示系统性能越好。
TPS（Transactions Per Second）
TPS 指每秒钟处理完成的事务数量，事务可以是数据库的操作、HTTP 请求等，一般用于衡量系统的处理能力。TPS 值越高，表示系统在单位时间内的处理能力越强，而且系统稳定性好，性能伸缩性高。
QPS（Queries Per Second）
QPS 指每秒钟处理的查询数量，查询可以是数据库查询、网络请求等，一般用于衡量系统的性能。QPS 值越高，表示系统在单位时间内的处理能力越强，系统响应速度快，但也可能导致系统负载过大，性能瓶颈或资源不足。
在实际测试中，吞吐量、TPS、QPS 通常都会随着系统负载和并发的增加而增加，但当系统达到最大负载或处理能力时，这些指标会稳定在一个峰值或上限。具体的数值会受到多种因素的影响，如硬件配置、系统架构、测试用例设计等，难以给出通用的低、中、高性能对应的大概数值，需要根据具体测试环境和需求进行评估。 一般认为：QPS 在 5k-10k 左右是中等性能，超过 10k 则是高性能；TPS 在 500-1000 左右是中等性能，超过 1000 则是高性能；吞吐量最基本的要求应当是能够达到应用最大负载的要求。
响应时间（Response Time）
响应时间是指客户端发起请求到获取到反馈的时间。响应时间通常包括客户端发送请求、服务器接收和处理请求、服务器发送响应、客户端接收和处理响应的耗时。响应时间是一个重要的指标，反映了系统的响应速度和用户体验。
并发数（Concurrency）
并发数是指系统同时处理的请求数量，或者说是系统支持的最大并发访问用户数。并发数通常受制于硬件资源、网络带宽、系统架构等因素，超过系统承载能力时可能会导致系统崩溃或性能下降。
资源利用率（Utilization）
资源利用率是指系统使用各种资源的效率，比如 CPU、内存、磁盘 I/O 等。资源利用率是评估系统性能和效率的一个重要指标，反映了系统的资源利用水平和瓶颈。
错误率（Error Rate）
错误率是指系统处理请求时发生错误的比例，包括客户端错误、服务器错误、网络错误等。错误率高可能导致系统无法正常运行，影响用户体验，也需要及时优化。
数据传输速率（Data Transfer Rate）
数据传输速率是指数据在设备或网络中传输的速度，通常以 MB/s 或 Mbps 表示。数据传输速率是一个重要的性能指标，影响数据上传下载速度和处理效率。
指标
以下是一些常见性能指标及其参考数值范围（仅供参考）：
响应时间：良好的系统响应时间应该在几百毫或更短，大约在 100 毫秒以下为优秀，100 毫秒至 500 毫秒为一般，500 毫秒以上为较慢。对于某些应用程序，快速的响应时间可能非常关键，如金融、电商等。
吞吐量：吞吐量是一个相对的指标，通常需要与系统配置和用户需求进行比较。对于 Web 服务器，每秒处理 1,000 个请求可以视为中等性能，每秒处理 10,000 个请求可以视为高性能。对于数据库服务器，每秒处理 1,000-2,000 个查询可以视为中等性能，每秒处理 10,000 个查询可以视为高性能。
并发数：对于 Web 服务器，在同一时间内处理 100-500 个并发请求可以视为中等性能，处理 1,000-5,000 个并发请求可以视为高性能。对于数据库服务器，支持 50-100 个并发连接可以视为中等性能，支持 1,000 个并发连接可以视为高性能。
资源利用率：对于 CPU 和内存，服务器的使用率应该尽可能地接近 100%，可以留出一定的缓冲区。对于磁盘 I/O，每秒处理 300-500 的硬盘读写操作可以视为中等性能，每秒处理 2,000 以上的读写操作可以视为高性能。
错误率：错误率通常需要维持在很低的水平，如小于 0.1% 或更低，否则可能导致系统不能正常运行。
数据传输速率：对于网络带宽，可以参考 100 Mbps 为中等性能，1 Gbps 以上为高性能。
JMeter压力测试
在 JMeter 测试中，测试结果包括了很多指标，以下是一些常用指标的详细介绍：
- 输入指标
- 线程组数（Thread Group Count）：JMeter 线程组启动的线程数量。
- 持续时间（Duration）：JMeter 测试运行的时间 启动时间（J所有线程- 请求数量（）：JMeter期间发出的请求数量。
- 随机数生成器种子（Random Seed）：JMeter 使用的随机数生成器的种子。
- 输出指标
- 成功事务数（Successful Transactions）：JMeter 测试期间成功完成的事务数量。
- 失败事务数（Failed Transactions）：JMeter 测试期间失败的事务数量。
- 响应时间（Response Time）：JMeter 测试期间的平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间等。
- 吞吐量（Throughput）：JMeter 测试期间的平均吞吐量，单位通常为每秒请求数（Requests per Second，RPS）。
- 错误率（Error Rate）：JMeter 测试期间的错误率，通常以百分比表示。
- 平均并发用户数（Average Concurrent Users）：JMeter 测试期间的平均并发用户数，通常以用户数量表示。
- 基准带宽（Basic Bandwidth）：JMeter 测试期间的平均数据传输速率，通常以千字节每秒（KB/s）或兆字节每秒（MB/s）表示。
除了上述指标，还有评分方法：
- 性能系数（Performance Index，PI）：性能系数是基于一个简单的比率计算的，即成功的请求数量与持续时间的比率，单位为每秒成功的请求数（Successful Requests per Second，SRPS）。
- 性能等级（Performance Grade）：性能等级是根据吞吐量和响应时间计算得出的，可以用于评估系统性能的质量。通常使用 A、B、C、D、E、F 这六个等级进行评分。
在分析和解释 JMeter 测试结果时，需要注意指标之间的关联和影响，以及与实际应用场景的对比和评估。
其他压力测试工具
除了 JMeter，还有许多其他的压力测试工具可以使用。这些工具可以根据不同的功能和目标进行分类，以下是其中一些常见的压力测试工具及其主要特点，使用场景和测试输入/输出参数的详细介绍：
Apache Bench (ab)
Apache Bench 是一款非常简单易用的命令行压力测试工具，主要用于测试 Web 服务器的性能。它的特点是使用简单，支持并发测试，并且可以在需要的时候调整测试条件。ab 测试主要包括以下输入参数和输出指标：
输入参数：
- 测试的 URL 地址和端口号
- 并发请求数和总请求数
- 测试的时间长度和超时时间
- 其他对测试参数的设置
输出指标：
- 完成的请求数和失败的请求数
- 请求的响应时间和吞吐量
- 请求的平均处理时间和最大处理时间
- 请求的错误率和错误类型
使用场景：测试 Web 服务器性能、开发测试脚本等。
LoadRunner
LoadRunner 是一款功能强大的压力测试工具，支持多种不同类型的应用程序和协议的测试。它的特点是比较全面、规范、灵活、可扩展，适用于大规模负载测试和分布式测试环境。LoadRunner 测试主要包括以下输入参数和输出指标：
输入参数：
- 测试脚本的设计和设置
- 调试信息和错误报告
- 性能监控和管理
输出指标：
- 虚拟用户数和负载情况
- 平均响应时间、最大响应时间、吞吐量等
- 错误率、错误类型和错误原因
- 服务器性能指标和负载均衡情况
使用场景：测试各种应用程序和协议、进行大规模负载测试、测试分布式环境等。
Gatling
Gatling 是一款基于 Scala 语言开发的高性能压力测试工具，主要用于测试 Web 应用程序的性能。它的特点是使用灵活、易扩展、支持多种协议和场景模拟，同时具有友好的交互式控制台和详细的测试报告。Gatling 测试主要包括以下输入参数和输出指标：
输入参数：
- 测试脚本和场景设计
- 并发用户数量、请求比例、持续时间等
- 测试配置文件和参数设置
输出指标：
- 请求响应时间、吞吐量等性能指标
- 用户请求数、失败请求数等统计信息
- 错误率、错误类型、错误详情等报告信息
使用场景：测试 Web 应用程序性能、高并发场景模拟、测试报告分析等。
Silk Performer
Silk Performer 是一款高性能的压力测试工具，可以用于测试许多不类型的企业应用程序。它的特点是使用方便、适于多种场景测试、支持多种协议和技术，同时可以进行实时监控和性能优化。Silk Performer 测试主要包括以下输入参数和输出指标：
输入参数：
- 测试计划和场景设计
- 测试协议和技术的设置
- 实时监控和性能分析
输出指标：
- 服务器性能指标和负载状况
- 响应时间、吞吐量、错误率等性能指标
- 详细的测试报告和结果分析
使用场景：测试企业级应用程序、多种协议和技术、实时监控和性能优化。
总之，不同类型的压力测试工具有不同的功能和使用场景，并且具有各种输入参数和输出指标。根据实际测试需求和特点来选择合适的压力测试工具是非常重要的。