性能测试应该关注的指标

最新推荐文章于 2025-04-24 14:19:37 发布
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从用户角度来看
关注的是操作的响应时间（一个软件最重要的就是用户体验，用户体验有个人主观因素和客观响应时间，比如，在查询大数据时，将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的时候再继续进行数据检索）

从管理员的角度来看
响应时间
服务器资源使用是否合理
应用服务器和数据库资源使用是否合理
系统能否实现拓展
系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
系统性能可能存在的瓶颈
更换哪些设备可以提高性能
系统能否支持7*24小时的业务访问

从开发角度来看
架构是否合理
数据库设计是否合理
代码是否存在性能方面问题
系统是否存在性能方面的问题
系统中是否不合理的内存使用方式
系统中是否存在不合理的资源竞争

从测试工程师角度考虑
连接超时（如果用户第一次连接超时没法用，估计也就不会用了）
崩溃（app闪退或者是崩溃，我是用户的话会给个差评）
系统交互（来电，短信，低电量提示等等，app卡死或闪退，对用户体验影响不好）
弱网运行
CPU使用问题（CPU频率设置过高或过低都不好）
Luck-yy
关注
【性能测试】性能测试之性能测试指标详解（性能指标、CPU、内存、负载、磁盘）
喝酸奶舔盖斯基的专栏
04-20 6万+
目 录 一 系统性能测试指标 1.1 响应时间 1.2 并发 1.3 点击量/点击率 1.4 吞吐量/吞吐率 1.5 TPS/QPS 1.6 PV/UV 二 Linux服务器性能指标 2.1 CPU使用率 2.2 内存占用率 2.3 系统平均负载 2.4 磁盘IO 2.5 linux常用性能命令 2.5.1 CPU 2.5.2 内存 2.5.3 负载 2.5.4 磁盘 2.5.5 整体 性能测试指标是衡量系统性能的评价标准，常用的系统性能测试指标包括：响应时间...
JMeter性能测试流程及性能指标关注点
weixin_42274846的博客
10-26 1295
jmeter性能测试流程
性能测试的指标有哪些
03-18
性能测试的指标：吞吐量，响应时间，同时在线用户，超级并发用户。另外解释了压力测试的基本概念。
软件性能测试指标及其注意地方
01-23
　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。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指 标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
详解网站性能测试指标
jeff技术博客
08-02 933
<br />通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项)<br /><br />　　Web服务器指标<br /><br />　　数据库服务器性能指标<br /><br />　　系统的瓶颈定义<br /><br />　　稳定系统的资源状态<br /><br />　　通俗理解：<br />　　·日访问量<br />　　·常用页面最大并发数<br />　　·同时在线人数<br />　　·访问相应时间<br />　　案例：<br />　　最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主
性能测试关注指标
arsforever的博客
06-22 595
刚开始接触，先从学习别人的开始，提炼自己的理解。https://mp.weixin.qq.com/s/3epyJiHx7Zyc8XuOx–Grg 管理员角度： 1、 响应时间；（服务端，设备） 2、 服务器资源使用情况是否合理；（CPU，内存，硬盘） 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理（负载） 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少（并发数，实际访问以现网为依据，制定测试模型） 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里（CPU使用不超过70%？） 7、 更换那些设备
Android性能测试关注的指标整理
08-25
Android性能测试关注的指标整理 在 Android 应用程序开发中，性能测试是一个非常重要的环节。只有通过了性能测试，才能确保应用程序的稳定性、响应速度和用户体验。下面是 Android 性能测试关注的指标整理： 1. ...
精选资源
app常用的性能测试指标
12-13
以下将详细介绍app常用的性能测试指标： 1. **响应**： - 响应时间是衡量app性能的关键指标，包括安装、卸载、启动、页面切换等操作的时间。主要关注点有： - 冷启动：首次启动app所需的时间，不包括页面加载。 ...
JMeter性能测试必须关注的10大核心指标（附实战分析技巧）
海姐软件测试的博客
04-24 1495
作为性能测试工程师，使用JMeter做压测时，如果只盯着「并发数」和「响应时间」，可能会漏掉关键性能瓶颈！90% Line远大于平均值 → 部分请求存在严重延迟（如SQL慢查询）：单位时间内系统处理的请求数（Requests/sec或TPS）高IO等待 + 低吞吐 → 磁盘成为瓶颈（考虑SSD或缓存优化）CPU飙高 + TPS低 → 代码存在死循环或算法效率低。CPU低 + TPS低 → 可能IO或数据库瓶颈。TPS波动大 → 可能GC频繁或外部依赖不稳定。内存持续增长 → 内存泄漏（如未关闭连接）
精选资源
浅谈软件性能测试中关键指标的监控与分析
02-02
因此，针对以上性能测试的目的以及用户的关注点，要达到以上目的并回答用户的关注点，就必须首先执行性能测试并明确需要收集、监控哪些关键指标，通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标，如下图...
性能测试中常见的数据库指标
10-09
性能测试中各种测试类型下包含较多的测试指标，从测试的指标来分析定为系统问题等等，此处提供了数据库指标
做性能测试，你需要关注哪些指标？
热门推荐
piooix的博客
01-12 1万+
不可置否，在对APP的整个测试环节中，性能测试是一个很重要的环节，它直接影响了用户的体验，那么，对于APP的性能测试，我们到底需要关注那些点呢？   其实，我们可以想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，那么作为一个软件性能测试工程师，我们就能够从中总结出，对于APP的性能测试主要应该关注哪些比较重要的点。   1.从用户角度出发
性能测试需要关注的性能点
Kinloloy的专栏
04-03 1914
我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点　　1、 相应时间　　2、 服务器资源使用情况是否合理　　3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理　　4、 系统能否实现扩展　　5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少　　6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里　　7、 更换那些设备可以提高性能　　8、 系统能否支持7×24小时的业务访问  　　再次
性能测试的一些基础知识及关注的指标
ZhaoXuWen23的博客
05-20 465
我们怎么判断是性能问题呢，其实大部分都是用用户角度来说的 比如 1、响应时间过长 2、系统一直在loading中，就是一直在加载中 3、卡顿（比如玩游戏，掉帧，或者一卡一卡的） 4、系统有响应，但是数据确加载不出来（过年时间12306抢票） 这些大部分或者说所有的问题好像都和响应时间有关系，确实是这样的，不管是并发用户量多，还是其他硬件性能跟不上，甚至网络跟不上，反映到最后都是一个响应时间的问题，最终的结果就是响应时间超出了我们的预期 那我们怎么取分析这些问题呢，或者说我们靠什么去定位这些问题？ 其实就像人
【性能测试】关于性能测试的各种指标
Code · Cloud · Think · Repeat
09-04 8410
本指标适用于使用性能测试进行性能测试项目技术质量评价依据，规范技术测试结果评价，统一性能测试技术测试质量度量。应用系统技术质量度量指标范围广泛，本文难以涵盖全部。 预期读者为测试管理人员、测试实施人员、技术支持人员、项目管理人员等系统技术质量相关人员。
性能测试常见的一些指标
04-13 629
在软件测试中性能测试是很重要的一个阶段，不同人群关注的性能指标也是各有侧重点，从服务器的角度看，性能测试主要关注cpu、内存、服务器负载、网络、磁盘io等方面，而后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标，接下来我们就来分别了解一下。 响应时间的指标取决于具体的服务，对于响应时间的统计，应从均值、.90、.99、分布等多个角度统计，而不仅仅是给出均值。吞吐量的指标受到响应时间、服务器软硬件配置、网络状态等多方面因素影响。吞吐量越大，响应时间越长。服务器硬件配置越高，吞吐量越大。网络越差，
一文了解性能测试常见的指标
HUA1211的博客
08-31 464
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。我们可以认为性能测试是：通过在测试环境下对系统或构件的性能进行探测，用以验证在生产环境下系统性能是否达到预估的性能需求，发现系统可能存在的性能瓶颈，进而改善优化并系统的性能，提高系统的可扩展性、稳定性。学习性能测试，或者对测试结果进行分析，都需要熟悉测试指标。接下来从性能测试分析度量的角度，介绍性能测试不同维度的测试指标。
性能测试关注哪些指标
最新发布
06-14
### 性能测试中需要关注的关键指标 性能测试中的关键指标是评估系统性能的重要依据，这些指标可以帮助识别系统的瓶颈、优化性能以及确保用户体验。以下是性能测试中需要关注的关键指标及其含义： #### 1. 响应时间 响应时间是指从客户端发送请求到服务端返回结果的时间间隔[^1]。它是衡量系统性能的重要指标之一，直接影响用户的体验。较短的响应时间通常意味着更好的用户体验。 #### 2. 并发用户数 并发用户数是指在某一时刻同时访问系统的用户数量[^2]。这一指标用于评估系统在高负载情况下的表现，帮助确定系统的承载能力。 #### 3. 吞吐量 吞吐量表示单位时间内系统能够处理的请求数量或数据量[^4]。它可以反映系统的整体处理能力，通常以请求数/秒（QPS）或字节数/秒（b/s）为单位。 #### 4. TPS（每秒事务数） TPS 是指系统每秒能够处理的事务数量[^3]。它与吞吐量类似，但更侧重于业务层面的事务处理能力，例如完成一次交易或提交一个订单。 #### 5. 资源利用率 资源利用率是对系统资源（如 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽）使用情况的度量[^2]。通过监控资源利用率，可以发现潜在的性能瓶颈并进行优化。 #### 6. 稳定性（长时间运行） 稳定性是指系统在长时间运行过程中保持高性能的能力[^1]。这包括对系统在压力测试和负载测试中的表现进行评估，确保其不会因长时间运行而出现性能下降或崩溃。 #### 7. 思考时间 思考时间是指用户在两次操作之间的等待时间[^1]。虽然它不是直接的系统性能指标，但会影响实际的并发用户数和系统负载。 #### 8. ART（事务平均响应时间） 事务平均响应时间（ART）是指客户端从发送请求到接收完整响应的平均时间[^3]。通过分析 ART 的变化趋势，可以定位性能问题的转折点。 ### 示例代码：计算简单吞吐量 以下是一个简单的 Python 示例，用于计算系统的吞吐量： ```python def calculate_throughput(total_requests, time_in_seconds): throughput = total_requests / time_in_seconds return throughput # 示例数据 total_requests = 1000 # 总请求数 time_in_seconds = 10 # 时间（秒） throughput = calculate_throughput(total_requests, time_in_seconds) print(f"吞吐量: {throughput} 请求/秒") ```
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