性能测试不仅仅是为了验收的要求，也是对产品在实际使用中可能会发生的性能瓶颈的情况进行模拟预判。软件性能测试，全称叫软件性能效率测试，与产品性能有比较大的区别，平时提到的产品性能大部分是指产品能实现的功能，而在软件领域，性能主要从时间、空间、效率几个维度考量。性能测试评估系统响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等指标，目标是定位性能瓶颈、优化系统架构与配置、保障高并发稳定运行、提升用户体验。

常见的性能指标包括：并发用户数，功能响应时间、资源利用率、业务TPS等。

一、关键指标解析

1. 响应时间：用户操作至系统响应的时长，含网络、服务器处理、数据库查询等环节耗时。

细分平均、最大、最小响应时间剖析性能波动，如金融交易系统，毫秒级响应差异影响交易决策与客户留存，精准监测优化响应时间是提升性能核心任务。

2. 吞吐量：单位时间处理请求量或传输数据量，反映系统处理能力与效率。

网络吞吐量测带宽利用，事务吞吐量衡业务处理效率，依系统特性关注不同吞吐量指标优化性能，如视频流服务聚焦高带宽网络吞吐量提升画质流畅度。

3. 并发用户数：同时与系统交互用户量，分绝对并发（实际同时在线）与相对并发（模拟并发）。

精准预估并发用户数设测试场景，挖掘高并发下系统资源争用、性能衰减问题，如社交平台高峰时段并发测试优化服务容量与响应策略。

4. 资源利用率：系统运行时 CPU、内存、磁盘 I/O、网络带宽等资源使用比例。

二、软件性能测试的方法

1.基准测试：确定系统的基准性能水平，通常在系统部署前进行，作为后续性能优化和比较的参考。

2.负载测试：模拟正常和峰值负载条件，检查系统的承载能力。

3.压力测试：将系统负载推到极限，观察其行为和恢复能力。

4.并发测试：评估系统同时处理多个用户请求的能力。

5.容量测试：确定系统可以支持的最大用户数或事务量。

6.可靠性测试：测试系统在长时间运行或高负载下的稳定性和可靠性。

7.配置测试：验证不同硬件配置、操作系统版本等因素对性能的影响。

三、性能测试常用的重要术语

1.用户数

有时会看到下面这样的描述：一个系统注册用户达到6000万人，其中每小时的活跃用户大概在60万人左右。这段描述介绍了两个信息，第一个信息：6000万人指的是注册用户，第二个信息：60万人指的是真实在线用户。

1.1注册用户数（系统用户数）

注册用户是存在于系统数据库表中的基础数据。这部分用户是指系统所拥有的所有用户群体。这些用户是不会全部对系统造成压力的，唯一的压力就是这些用户占用了系统的存储，影响了数据库的容量。

1.2在线用户

在线用户是真实产生压力的用户，这些用户是压力的根源，也就是系统要能够支持这么多人同时在线业务。

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。

同时在线用户数 = 每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间。

1.3并发用户

在线用户是真实的用户，但不是所有的在线用户都会在系统上操作，可能有些用户在浏览网页、有些用户在做业务、有些用户只是开着浏览器。这时在线用户对系统产生压力的用户只有一部分，而这部分用户就是在线用户中的有效并发用户。

2.响应时间

对请求作出响应所需要的时间：网络传输时间：N1(发送请求)+N2(内部处理请求)+N3(返回结果)+N4(展示结果)应用服务器处理时间：A1(处理请求)+A3(返回结果)数据库服务器处理时间：A2(操作数据库时间)

响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

在性能测试结果分析中，分为事务最小响应时间、事务平均响应时间、事务最大响应时间和90%事务响应时间。一般时间的标准时间为90%响应时间，即测试过程中90%的业务用了多长时间。

3.吞吐量（一般指字节）

吞吐量是一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和，也可以这样说在单次业务中，客户端与服务器端进行的数据交互总量；

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

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。

4.吞吐率（一般指字节）

吞吐率作为一个重要的衡量指标，最主要应用在并行处理上，属于系统结构中最重要的一个变量，它的定义是：单位时间的吞吐量。

吞吐率在性能测试中指单位时间内在网络上传输的数据量。是衡量网络性能的主要指标。

从网络角度看，吞吐率可以用：字节/秒来衡量。

从业务角度看，吞吐率可以用：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。

以不同方式表达的吞吐率可以说明不同层次的问题。

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