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性能测试相关公式

AwesomeQA
 AwesomeQA
发布于 2017/08/28 19:39
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系统吞吐量度量要素

一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。

系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间(很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

QPS(TPS):每秒钟request/事务数量
并发数: 系统同时处理的request/事务数
响应时间: 一般取平均响应时间

理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:

QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统 性能下降。

决定系统响应时间要素

我们做项目要排计划,可以多人同时并发做多项任务,也可以一个人或者多个人串行工作,始终会有一条关键路径,这条路径就是项目的工期。

系统一次调用的响应时间跟项目计划一样,也有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;

关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

系统吞吐量评估

我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来QPS、并发数之外,还有另外一个维度:日PV。

通过观察系统的访问日志发现,在用户量很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。

通常的技术方法:

  1. 找出系统的最高TPS和日PV,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外)
  2. 通过压力测试或者经验预估,得出最高TPS,然后跟进1的关系,计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样,这两个客户群的网络行为不一样,他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。

A) 淘宝

淘宝的TPS和PV之间的关系通常为 最高TPS:PV大约为 1 : 11 x 3600 (相当于按最高TPS访问11个小时,这个是商品详情的场景,不同的应用场景会有一些不同)

B) B2B中文站
B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大,粗略估计在1 : 8个小时左右的关系(09年对offerdetail的流量分析数据)。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大,可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。

在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100 x 11 x 3600=396万,这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小。

无论有无思考时间(T_think),测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间(T_response)之间有以下关系(稳定运行情况下):

TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

软件性能的关注点

对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?

我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与,然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么,作为一个软件性能测试工程师,我们又该关注什么?

首先,开发软件的目的是为了让用户使用,我们先站在用户的角度分析一下,用户需要关注哪些性能。

对于用户来说,当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始,到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止,这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间,当相应时间较小时,用户体验是很好的,当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间,在设计软件时,我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如:用户在大数据量查询时,我们可以将先提取出来的数据展示给用户,在用户看的过程中继续进行数据检索,这时用户并不知道我们后台在做什么,用户关注的是用户操作的相应时间。

其次,我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

  1. 响应时间
  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,站在开发(设计)人员角度去考虑。

  1. 架构设计是否合理
  2. 数据库设计是否合理
  3. 代码是否存在性能方面的问题
  4. 系统中是否有不合理的内存使用方式
  5. 系统中是否存在不合理的线程同步方式
  6. 系统中是否存在不合理的资源竞争

那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢?

一句话,我们要关注以上所有的性能点。

软件性能的几个主要术语

  1. 响应时间:对请求作出响应所需要的时间
    网络传输时间:N1+N2+N3+N4
    应用服务器处理时间:A1+A3
    数据库服务器处理时间:A2
    响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

  2. 并发用户数的计算公式

    系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是2000个,那么这个数量,就是系统用户数。
    同时在线用户数:在一定的时间范围内,最大的同时在线用户数量。
    平均并发用户数的计算:C=nL / T
    其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数,L是一天内用户从登录到退出的平均时间(操作平均时间),T是考察时间长度(一天内多长时间有用户使用系统)。
    并发用户数峰值计算:C^约等于C + 3*根号C 。
    其中C^是并发用户峰值,C是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论。

  3. 吞吐量的计算公式
    指单位时间内系统处理用户的请求数
    从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
    从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量
    对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力
    以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
    当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU x R / T
    其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间。

  4. 性能计数器
    是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
    资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。

  5. 思考时间的计算公式(请求间隔)
    Think Time,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。
    在吞吐量这个公式中F=VU x R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R = T / TS
    下面给出一个计算思考时间的一般步骤:
    5.1 首先计算出系统的并发用户数

    C=nL / T F=R×C

    5.2 统计出系统平均的吞吐量

    F=VU x R / T R×C = VU x R / T

    5.3 统计出平均每个用户发出的请求数量

    R=u x C x T/VU

    5.4 根据公式计算出思考时间

    TS=T/R

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