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标题: 老徐组织个提高性能测试水平的在线联想活动,欢迎大家参与:)

老徐组织个提高性能测试水平的在线联想活动,欢迎大家参与:)

这个在线提高水平活动的方法是这样的:)

(1)老徐首先提出一个性能测试中的概念,例如什么是性能测试?

(2)老徐会对这个“性能测试”进行联想,例如,由“性能测试”联想到“响应时间”,并对“响应时间”进行一个简单(或者详细)的描述

(3)任何人可以接着对“响应时间”进行联想,例如由“响应时间”联想到“响应时间与负载之间的关系”,并对“响应时间与负载之间的关系”进行一个简单(或者详细)的描述

(4)任何人可以一直接着联想下去......

我想,这个活动对我们每个人,懂性能测试的、熟悉性能测试的、了解性能测试的、不懂性能测试的,都是一个能丰富性能测试知识、提高对性能测试认识、自我审查性能测试技能水平的好机会:)
最后编辑老徐 最后编辑于 2007-04-28 14:09:26
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老徐第一个开始:)

“响应时间”

“响应时间”是可以判断一个被测应用系统是否存在性能瓶颈的最直观的要素

例如,在执行完性能测试后,发现某个交易的“平均响应时间”为8秒,超过了预先确定下来的性能指标“该交易的性能指标为平均响应时间要小于等于3秒”。此时,就可以认为被测应用系统存在性能瓶颈了,要利用一定的手段去探查被测应用系统中哪个地方引起了系统的处理效率低以及低的原因了。

“响应时间”一般包括“最大响应时间”和“平均响应时间”。

“响应时间”包括网络上的传输时间,WEB服务器上处理时间、APP服务器上的处理时间、DB服务器上的处理时间

“响应时间”不包括IE浏览器上的内容显示时间

欢迎大家接下去.......:)
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感觉没尽兴 :)

老徐再接一个

针对“响应时间”,我可以联想到“负载”

因为“响应时间”与“负载”存在一定的关系

“负载”分为“在线用户负载”和“并发用户负载”

例如,某天上午10点时,同时的在线用户一共有1000个人,我们可以称此时的在线用户负载为1000

随着“负载”的增加,响应时间也会逐渐的增加

当到达某个负载级别之后,响应时间将会急剧的增加

如果是一个性能比较好的应用系统,当负载从0逐渐增加时,例如,1个、5个、10个、15个、20个、25个.....

在出示增加阶段,响应时间应该增加的不明显,

当到达例如500个的时候,可能由于某种资源到达了瓶颈、或者程序的某个地方到达了瓶颈,从此之后,随着负载的继续增加,响应时间将急剧上升......
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导图中的思维飞杨。
从响应时间我想到了系统的可能有“瓶颈”
系统的瓶颈可以由响应时间看出一部分问题,如果响应时间太慢,就有可能是系统出现了瓶颈.
瓶颈经常会由数据库的SQL语句,或者程序代码算法太差,或者由于硬件引起.
能分析出瓶颈所在的,并知道如何解决瓶颈的,大多数为高手所为,现在的数据库的调优也是一个很火的行业,呵呵:)
解决此类问题的高手,什么都得知道,什么都得会用,什么都得了解.呵呵.

老徐 :我说的不好,只是想起什么说什么.希望大家接下去,共同提高.
(我理解版主的意思是思维飞扬只能在性能测试的范围内,或者有关性能测试的.大家的思维可不要一不小心飞出去回不来了:)呵呵)
全心全意为人民服务!!!wssgily
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老徐先去讲课了
今天帮学员复习性能测试概念

课间的时候再上来......
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呵呵,我也接一个我比较熟悉的,TPS(Transaction Per Second)

TPS是指系统的每秒事务处理能力,也是判断一个系统性能的主要指标,尤其是交易类系统。

当系统没有达到性能瓶颈时,TPS随着负载的增加呈近似线性增长,当接近性能瓶颈时出现拐点

如果系统健壮性较好,在到达性能瓶颈后,TPS基本保持水平,不会再随着负载的增加而有显著增长;

而如果系统存在比较严重的性能问题,当到达性能瓶颈后,TPS会出现明显的下降趋势。
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接“瓶颈”


  性能瓶颈实际上就是一个软件的性能缺陷

  那我们如何最通俗的理解“性能瓶颈”

  (1)硬件上的性能瓶颈

      主要指的是CPU、RAM方面的问题。

      例如,

      在进行软件需求分析、概要设计时,确定了在数据库服务器上需要6个CPU、12G内存,

      但是在测试时,发现CPU的持续利用率超过95%,

      这时可以认为在硬件上出现了性能瓶颈。

  (2)应用软件上的性能瓶颈

      一般指的是应用服务器、WEB服务器等应用软件,还包括数据库系统。

      例如,

      在WEBLogic平台上配置了JDBC连接池的参数,最大连接数为50,最小连接数为5,增加量为10。

      在测试时发现,当负载增加时,现有的连接数不足,系统会动态生成10个新的连接数,这样导致了交易处理的响应时间大大的增加。

      这时可以认为在应用软件上出现了性能瓶颈。

  (3)应用程序上的性能瓶颈

    一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。

    例如,

      用Java或者C开发出来的部署在应用服务器上用于用户交易请求处理的应用程序。

    例如,

      某个开发员开发了一个缴费处理程序,在测试时发现,

      这个缴费处理程序在处理用户发过来的并发缴费请求时,

      只能串行处理,无法并行处理,

      导致缴费交易的处理响应时间非常长,

      这时可以认为在应用程序上出现了性能瓶颈。

  (4)操作系统上的性能瓶颈

      一般指的是Windows、Unix、Linux这些操作系统。

      例如,

        在windows系统中,虚拟内存设置的不合理,

        都指定为C驱提供虚拟内存,

        在测试时发现当出现物理内存不足时,

        虚拟内存的交换效果非常不理想,

        导致交易的响应时间大大增加。

        这时可以认为在操作系统上出现了性能瓶颈。

  (5)网络设备上的性能瓶颈

      一般指的是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备。

      例如,

        在动态负载均衡器上设置了动态分发负载的机制,

        当发现某个应用服务器上的硬件资源已经到达极限时,

        动态负载均衡器将后续的交易请求发送到其它负载较轻的应用服务器上。

        在测试时发现,动态负载均衡机制没有起到相应的作用,

        这时可以认为在网络设备上出现了性能瓶颈。

呵呵,希望大家把自己的朋友、同事也介绍到这个活动中来,越多的人参与,我们的联想就会越丰富,效果就会越好,我们学到的也就越多!!!
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接TPS
:)

老徐理解TPS可以有多种衡量单位,在进行性能测试的业务模型分析时使用,例如:

(1)在税务系统中,可以用“系统每个月要处理10万用户的业务操作”,这里的TPS用企业数/月来衡量

(2)在税务系统中,也可以用“系统在第七天的8个小时内要处理4万用户的业务操作”,这里的TPS用企业数/天来衡量

(3)在税务系统中,也可以用“系统在第七天的10点到11点之间要处理1.2万用户的3种缴税交易操作,即3.6万次缴税交易操作”,这里的TPS用交易数/小时来衡量

(4)在税务系统中,也可以用“系统在第七天的10点到11点之间要处理1.2万用户的3种缴税交易操作,即3.6万次缴税交易操作,每次缴税交易要从客户端向服务器发送平均10次HTTP请求,即36万次HTTP请求操作”,这里的TPS用请求数/小时来衡量。
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由TPS可以联想到HPS

HPS是用来衡量很多用户使用客户端进行操作,向服务器发送请求的效率。
我们认为HPS表现的是最终用户的整体行为,是衡量在线负载程度的一个指标。
而TPS表现的是服务器端的程序行为,是衡量服务器处理能力高低的一个主要指标。

例如:HPS=“点击次数/秒”;TPS=“处理事务数/秒”
HPS与TPS没有绝对的关系
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引用:
原帖由 老徐 于 2007-4-28 11:45:00 发表
由TPS可以联想到HPS

HPS是用来衡量很多用户使用客户端进行操作,向服务器发送请求的效率。
我们认为HPS表现的是最终用户的整体行为,是衡量在线负载程度的一个指标。
而TPS表现的是服务器端的程序行为,是衡量服......

由老徐的话想到同时在线用户数和并发用户数的区别.
性能测试过程中有很多同事对这两个概念总是感觉有些模糊,依我个人理解说一下:
同时在线数:是指当前服务器显示的所有的用户ID数.该类用户基本上包括并发用户.此类用户处于静止状态,不对服务器提交数据或者指令。就像游戏中人物一样,只站在那里却什么都没有做,所有的这种人物统称为同时在线人数。
并发用户数:是指对某一事务同时进行访问的在线用户的总数。这类用户在我们定义的时间内与服务器进行着数据或指令交互。
同样像游戏中人物一样,很多个玩家同时去找一个NPC领取任务,那么这些玩家就同时与服务器进行数据交互,他们就可以称为并发用户数。
最后编辑duola1119 最后编辑于 2007-07-10 09:41:07
我有远大的志向,并能全力做好当前该做的每一件事!
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