性能测试须要关注哪些目的?

在性能测试中，关注的目的取决于你的详细需求和运行场景。但是，有一些通用的性能目的是大少数系统都须要监控的。

须要关注哪些目的?

1. 照应期间 (Response Time)

定义：从用户收回恳求到接纳到照应的期间。

关键性：间接影响用户体验。照应期间过长会造成用户不满，甚至丢弃经常使用。

度量：通常以毫秒 (ms) 为单位。

2. 吞吐量 (Throughput)

定义：单位期间内系统解决的恳求数或事务数。

关键性：权衡系统的解决才干。高吞吐量示意系统能够解决更多的恳求。

度量：通常以每秒事务数 (TPS) 或每秒恳求数 (RPS) 为单位。

3. 并发用户数 (Concurrent Users)

定义：同一期间内与系统交互的用户数量。

关键性：影响系统的负载才干和稳固性。高并发用户数或许泄露系统瓶颈。

度量：通常以用户数为单位。

4. CPU 经常使用率 (CPU Utilization)

定义：CPU 被占用的水平。

关键性：过高或过低的 CPU 经常使用率都或许是疑问的标记。过高或许造成系统照应变慢，过低或许示意资源未被充沛应用。

度量：通常以百分比 (%) 为单位。

5. 内存经常使用率 (Memory Utilization)

定义：系统经常使用的内存量。

关键性：内存无余会造成系统性能降低，甚至解体。过多的内存经常使用或许示意内存走漏。

度量：通常以兆字节 (MB) 或千兆字节 (GB) 为单位。

6. 磁盘 I/O (Disk I/O)

定义：磁盘读写操作的速度和频率。

关键性：磁盘 I/O 性能差会影响系统的全体性能，特意是在数据密集型运行中。

度量：通常以每秒读写次数 (IOPS) 和每秒传输的数据量 (MB/s) 为单位。

7. 网络 I/O (Network I/O)

定义：网络接口的输入输入流量。

关键性：网络提前和带宽限度可以严重影响散布式系统的性能。

度量：通常以每秒传输的数据量 (Mbps) 为单位。

8. 失误率 (Error Rate)

定义：失败的恳求或事务占总恳求或事务的比例。

关键性：高失误率或许示意系统存在严重的疑问，如性能失误、资源无余或代码毛病。

度量：通常以百分比 (%) 为单位。

9. JVM 相关目的（关于 Java 运行）

渣滓回收 (Garbage Collection)：GC 次数和 GC 期间。

堆内存 (Heap Memory)：年轻代和老年代的经常使用状况。

非堆内存 (Non-Heap Memory)：元空间等非堆内存的经常使用状况。

10. 数据库相关目的

查问期间 (Query Time)：SQL 查问的口头期间。

衔接池 (Connection Pool)：可用衔接数和期待衔接数。

锁竞争 (Lock Contention)：数据库中的锁竞争状况。

11. 运行程序特定目的

业务逻辑相关的目的：例如，订单解决期间、支付完成率等。

日志剖析：经过日志文件剖析意外和失误消息。

12. 系统稳固性 (System Stability)

定义：系统在长期间运转下坚持稳固的才干。

关键性：确保系统在高负载下不会解体或发生严重的性能退步。

度量：经过长期间的压力测试来评价。

13. 资源应用率 (Resource Utilization)

定义：系统资源（如 CPU、内存、磁盘、网络）的经常使用状况。

关键性：正当应用资源可以提高系统的效率和老本效益。

度量：经过 top、htop、iostat 等工具启动监控。

14. 裁减性 (Scalability)

定义：系统在参与资源（如 CPU、内存、主机）时优化性能的才干。

关键性：确保系统可以经过参与资源来应答更高的负载。

度量：经环节度裁减（参与主机）和垂直裁减（参与单个主机的资源）来评价。

15. 用户体验 (User Experience)

定义：用户对系统的客观感触，包含页面加载期间、交互流利度等。

关键性：间接影响用户的满意度和留存率。

度量：经过用户反应、A/B 测试和实践经常使用数据来评价。

16. 系统肥壮状况 (System Health)

定义：系统各个组件的形态，包含配件、软件和服务。

关键性：确保系统的一切局部都在反常运转。

度量：经过监控工具和日志剖析来评价。

目的如何解决?

1. 数据搜集

选用适合的工具：依据你的需求选用适合的性能测试工具，如 JMeter、LoadRunner、Gatling、Apache Bench (ab) 等。

定义测试场景：创立模拟实在用户行为的测试脚本，包含不同类型的恳求、并发用户数、继续期间等。

口头测试：运转性能测试并记载一切相关的性能目的。

日志记载：确保所无关键的日志消息都被记载上去，以便后续剖析。

2. 数据存储

数据库：将测试结果存储在数据库中，便于查问和剖析。

文件：将测试结果保留为 CSV、JSON 或其余格局的文件，便于导入到剖析工具中。

监控工具：经常使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）实时搜集和展现性能目的。

3. 数据剖析

趋向剖析：剖析性能目的随期间的变动趋向，识别峰值和低谷。

基线比拟：与基准性能启动比拟，识别性能退步或优化。

瓶颈识别：经过火析 CPU 经常使用率、内存经常使用率、磁盘 I/O 和网络 I/O 等目的，识别系统中的瓶颈。

相关性剖析：剖析不同目的之间的相关性，例如 CPU 经常使用率和照应期间之间的相关。

统计剖析：经常使用统计方法（如均值、规范差、百分位数）来形容性能目的的散布状况。

4. 可视化

图表：经常使用图表（如折线图、柱状图、热力求）来直观展现性能目的。

仪表板：创立仪表板，实时展现关键性能目的。

报告：生成详细的性能测试报告，包含图表、表格和文字说明。

5. 报告编写

概述：简明引见测试的目的、范围和环境。

测试性能：详细形容测试场景、工具性能和测试参数。

结果概览：提供总体性能目的的概览，包含照应期间、吞吐量、失误率等。

详细剖析：对每个关键性能目的启动详细剖析，包含趋向、瓶颈和意外状况。

疑问和倡导：列登程现的疑问，并提出优化倡导。

附件：附上测试脚本、日志文件和其余相关文档。

6. 优化倡导

代码优化：改良算法、缩小不用要的计算、优化数据库查问等。

资源性能：调整 CPU、内存、磁盘和网络资源的调配。

架构优化：思索经常使用负载平衡、缓存、散布式架构等技术。

数据库优化：优化索引、缩小锁竞争、提高查问效率。

网络优化：优化网络性能、缩小提前、提高带宽应用率。

7. 实施和验证

实施优化：依据优化倡导实施相应的改良措施。

从新测试：再次启动性能测试，验证优化成果。

迭代优化：性能优化是一个迭代环节，始终测试、剖析和优化，直抵到达满意的性能水平。

8. 继续监控

实时监控：部署监控工具，实时监控消费环境中的性能目的。

告警机制：设置告警阈值，当性能目的超越预设值时智能发送告警。

活期审查：活期审查性能数据，确保系统继续稳固运转。

工具和技术

性能测试工具：JMeter, LoadRunner, Gatling, Apache Bench (ab)

监控工具：Prometheus, Grafana, Zabbix, New Relic

日志剖析工具：ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk

数据可视化工具：Tableau, Power BI, Matplotlib (Python)

总结

性能测试是一个综合性的环节，须要关注多个方面的目的。经过监控这些目的，你可以片面了解系统的性能状况，并采取相应的优化措施。依据你的详细需求，你或许还须要关注其余特定于你运行的目的。