1.为什么进行性能测试？
误区：提高一下硬件配置就可以提高软件的性能了，因此性能测试不重要？
答：错误，例如软件本身的问题内存泄露。①内存泄漏就会导致没有使用的内存无法被程序正常释放，很多的内存泄漏最终将造成内存溢出，然后让机器的性能下降 ②数据结构中有很多算法，我们选择一些算法的时候就要考虑它的时间复杂度，空间复杂度，因此算法的好坏，也决定了系统的性能响应时间等等，因此不仅仅提高一下硬件配置就可以提高性能了，要从多个方面去考虑。
2.性能测试关注什么？
3.谁关注性能测试？
（1）开发人员（算法复杂度，内存泄漏，线程安全（高并发场景），资源占用问题）
（2）系统管理人员（操作系统、网络、服务器等等）（注重系统稳定性）
（3）用户（注重响应时间）
对于一般的 web 网站来说，在欧美国家普遍的标准为原则 3/5/8(2/5/10)：
3 秒钟用户会觉得是一个很好的体验
5 秒钟用户可能会觉得差了一点，还行，比较好
8 秒钟是用户所能承受的最大极限
系统稳定性：出现 HTTP500 错误或数据库崩溃会让用户对系统失去信心
（4）业务人员
（5）测试人员
3.什么时候进行性能测试？
开发时就要测试：白盒测试，开发人员关注系统的性能方面
开发完成后测试：黑盒测试，在功能测试中后期进行测试
4.总结
性能测试主要关注：响应时间，可靠性，可扩展性，并发处理的事务数量，负载盈余，软硬件配置，资源的利用率
1.性能测试
性能测试是通过自动化的测试工具，模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
系统的性能是一个很大的概念，对一个软件系统而言包括执行效率、资源占用率、稳定性、安全性、兼容性、可扩展性、可靠性等等。
性能测试主要用来保证产品上线或发布后系统的性能满足用户需求，性能测试在软件质量保证中起重要作用。
广义：在同一个时间段内，不同的用户使用系统不同的功能，给系统造成的压力。
狭义：在同一个时间段内，不同的用户使用系统相同的功能，给系统造成的压力（ LR 就是采用这种狭义的概念）。
2.并发数
严格意义的并发用户数：同一时间进行同一操作的用户数。
3.响应时间
又叫请求响应时间：TTLB（time to last byte），对请求作出响应所需要的时间。
用户的反应时间+网络传输（请求）时间+服务器处理（一层或多层）的时间+数据库处理（一层或多层）的时间+网络传输（响应）时间+用户反应时间
3.事务响应时间（Transaction Reponse Time）
事务是指一组紧密相关的操作集合。例如一次登录可能包含了多次 HTTP 请求，如：判断用户是否存在？密码是否正确？是否已登录？登录？等多个 HTTP 请求。
4.每秒事务通过数（Transaction Per Second）
TPS 是指系统每秒能够处理的事务数，它是衡量系统处理能力的重要指标。
当压力加大时，TPS 曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈了。
地铁检票机：
只有十台进站检票的机器，一台机器一秒能进一个人
并发用户数为5，则TPS 为 5 （每秒系统可以处理5个事务）
并发用户数为10，则TPS 为 10 （每秒系统可以处理10个事务）
并发用户数为100，则TPS 任然为 10 （每秒系统可以处理10个事务）
5.点击率（Hit Per Second）
每秒点击数代表用户每秒向 Web 服务器提交的 HTTP 请求数。点击率越大，服务器压力越大。这里的点击并不是鼠标的一次点击，一次点击可能有多次 HTTP 请求。
6.吞吐量（Throughput）
单位时间内系统处理的客户请求的数量，直接体现软件系统的性能承载能力，一般来说吞吐率用 请求数/秒 或是 页面数/秒 来衡量，从业务的角度，也可以用访问人数/天或是处理的业务数/小时来衡量，从网络的角度来说，也可以用字节数/天来衡量。
7.思考时间（Think Time）
思考时间就是用户进行操作时，每个请求或者操作之间的间隔时间，是为了更加真实地模拟用户的操作场景。
8.资源利用率（=资源实际利用量 / 总的资源量）
不同系统资源的使用情况，例如 CPU, Memory，磁盘，网络。
1）X轴代表并发用户数，Y轴代表资源利用率、吞吐率、响应时间。X轴与Y轴区域从左往右分别是轻压力区、重压力区、拐点区。
2）随着并发用户数的增加，在轻压力区的响应时间变化不大，比较平缓，进入重压力区后呈现增长的趋势，最后进入拐点区后倾斜率增大，响应时间急剧增加。
3）接着看吞吐率，随着并发用户数的增加，吞吐率增加，进入重压力区后逐步平稳，说明系统已经达到了处理极限。
4）同理，随着并发用户数的增加，资源利用率逐步上升，最后达到饱和状态。
5）最后，把所有指标融合到一起来分析，随着并发用户数的增加，吞吐率与资源利用率增加，说明系统在积极处理，所以响应时间增加的并不明显，处于比较好的状态。但随着并发用户数的持续增加，压力也在持续加大，吞吐
率与资源利用率都达到了饱和状态，造成响应时间急剧增长。轻压力区与重压力区的交界点是系统的最佳并发用户数，因为各种资源都得到充分利用，响应也很快，而重压力区与拐点区的交界点就是系统的最大并发用户数，因为超过这个点，系统性能将会急剧下降甚至崩溃。
有基础的标准，这样能通过对比发现系统的不同点与变化。
应用于以下场景：
1）可以在制定的标准下通过基准测试建立一个性能基准，这样以后当系统的环境、参数发生变化之后，再进行一次相同标准下的测试，即可看出（系统环境、参数）变化对性能的影响。
2）系统进行基准测试可以在较早的阶段发现性能问题。
3）某系统若从来没有进行过任何性能测试，需要对该系统做一次性能评估（基准测试）作为后续开发调优的参考。
①并发测试：可以得到系统可以承受的最大用户数
②容量测试：可以得到数据库的最大容量
负载测试是在被测系统上不断增加压力，直到各项指标达到饱和，例如 “响应时间” 超过预定指标，或者某种资源使用已经达到饱和状态。这种测试方法可以找到系统的处理极限，为系统调优提供数据。
压力测试就是在系统的拐点（例如：最大用户数，数据库的最大容量）之上进行的一种测试，测试系统是否会出现错误，测试系统运行是否稳定。
压力测试是测试系统在一定的饱和状态下，例如 cpu、内存 等在饱和使用状态下，系统能够处理的会话能力，以及系统是否会出现错误。压力测试与负载测试有些类似，经常把负载测试描述成压力测试的一种场景，例如增加用户数对系统进行压力测试。压力测试的目的是为了揭露高负载下的问题，例如资源竞争、同步问题、内存泄漏等。
并发测试是通过模拟用户的并发访问，测试多用户并发访问同一个应用，同一个模块或者数据记录时，是否存在死锁或者其他性能问题。
配置测试是通过被测系统的软/硬件环境的调整，了解各种不同环境对系统性能影响的程度，从而找到各项资源的最优分配原则。例如在测试执行时更换、扩充硬件设备，调整网络环境、调整应用服务器和数据库服务器的参数设置，比较每次测试结果，从而确定各个因素对系统性能的影响。
可靠性测试是通过给系统加载一定的业务压力（例如资源在70%-90%的使用率）的情况下，让应用系统持续运行一段时间，测试系统在这种条件下是否可以稳定运行。（又叫疲劳测试，运行时间比较长）
主要针对数据库的一种测试。
本文地址：https://blog.csdn.net/HU1656/article/details/107575099
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