性能测试名词.解释

并发用户数量:

与服务器进行交互在线用户数量。


请求响应时间:

从client端发出请求到得到响应的整个时间,一般包括网络响应时间+server的响应时间(server包括应用服务响应时间和数据库响应时间)。


事务响应时间:

完成这个事务所用的时间。是性能测试中重点关注的指标


吞吐率:

单位时间在网络上传输的数据量,指的是从server端返回client的数据量。是衡量网络性能的重要指标

吞吐量:网络上传输的数据总量。


点击率:

每秒发送的HTTP请求数量,点击率越大对server的压力也越大(一个button按钮有可能会发送一个或者多个HTTP请求)。


资源利用率:

对不同资源的使用程度,如服务器的CPU、内存、IO设备、硬盘磁盘。

### Apifox 中与性能测试相关的术语和概念 #### 1. 并发数 (Concurrency Number) 并发数是指在同一时间点上,模拟的用户数量或请求的数量。这是衡量系统处理能力的重要指标之一,在Apifox中可以通过设置不同的并发数来评估系统的负载承受能力[^2]。 ```python # 设置并发数的例子(伪代码) api_test.set_concurrency_number(100) ``` #### 2. 响应时间 (Response Time) 响应时间是从发送请求到接收到服务器返回的数据之间的时间间隔。较短的平均响应时间和较低的最大响应时间表明更好的性能表现。Apifox能够记录并分析每次请求的响应时间,帮助识别潜在瓶颈所在。 #### 3. 吞吐量 (Throughput) 吞吐量指的是单位时间内完成的任务数目或者是传输的数据总量。对于Web应用而言,通常指每秒处理的HTTP请求数;而对于文件上传/下载场景,则可能表示为MB/s等形式。Apifox可以统计一段时间内的总吞吐量以及平均每秒吞吐量等数据。 #### 4. 错误率 (Error Rate) 错误率是在特定时间段内发生的失败次数占总的尝试次数的比例。高错误率可能是由于网络问题、资源不足或其他原因造成的。利用Apifox内置的功能可方便地监控这一重要参数,并据此调整优化策略。 #### 5. TPS (Transactions Per Second) TPS即每秒钟事务处理量,用于描述应用程序执行业务逻辑的速度。它是评价在线交易处理系统效率的关键因素之一。Apifox允许设定目标TPS值来进行压力测试,从而验证实际运行环境中能否达到预期的服务水平协议(SLA)。
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