在做性能測試之后需要知道些什么(2)

　　Hits Per Second

　　每秒中點擊次數

　　和吞吐量一樣，單單用點擊數(hits)來衡量系統也是不合理的。所以，用每秒鐘的點擊數才能衡量出服務器的處理能力。

　　響應時間圖分析

　　橫坐標表示用戶數

　　縱坐標表示時間

　　紅色虛線，表求的是一種系統的理想狀態。

　　當服務器處理10個用戶請求時所用的時間是2秒(假設)，當服務器處理200用戶請求時所用的時間也是2秒。所以說這種狀態是一種理想的狀態?，F實中，不管是如何超級強的服務器當用戶數達到一定數量時，響應時間必會變慢。

　　藍色斜線，是服務器常見的一種曲線狀態。

　　服務器的響應時間雖然用戶數量的增加逐漸變慢。

　　當系統出現這種斜線，應該說系統性能是相當健壯的。隨著用戶的增長響應時間逐漸變長。

　　黑色曲線，個人覺得是服務器處理能力的真實曲線狀態。

　　為什么說黑線才是真實服務器處理能力的曲線呢?當用戶處理一個用戶請求是2秒(假設)，當處兩個用戶請求是馬上變成3秒(假設)，當處理3個用戶請求時變成4秒(假設)。再差的服務器也有個處理范圍，比如是，100用戶同時并發，服務器可以輕松應對，不管是10個用戶還是80個用戶同時請求，服務器都可以即可響應(請參考理發店模式)。只有當用戶數量達到某個數量點后，服務器性能急劇下降。如上圖黑色十字星處就是系統的拐角點。

　　我們假設有一個門，在一個時間點上可同時過10個人，不管你是同時來3個還是10個都可以在同一時間點過門，假如來了11個人，必然有一個人要等10個人過門之后才能過。那么當超過10人來過門時，過門的速度就開始變慢。那么10就是服務器性能的拐角點。我們通常做壓力測試找服務器的拐角點是很重要的任務之一。

　　關藍色曲線與黑色區線只是我們常見兩種曲線?，F實的測試中可能出現各種樣式的曲線。當然還要看你做測試的細度，比如，10個用戶是系統的拐點，如果你做完5個用戶的一輪測試后，就是20用戶的測試。那么畫出來的曲線就變成斜線，拐點將被護忽略掉。

　　吞吐率圖分析

　　橫坐標虛擬用戶數

　　縱坐標有吞吐率(服務器端)

　　紅色虛線，表示一種理想的狀態。

　　隨著用戶數量的增加吞吐率也在持續增加。

　　黑色曲線，表示現實系統的吞吐率狀態。

　　剛開始吞吐率隨著用戶數量的增加逐漸變大，當大到一定程度時，逐漸平緩直到變成一條平線。

　　如果用戶還在持續增加中，那么吞吐率有可能下降，直到系統掛掉。

　　為什么會是這樣呢?我們通過另一個例子來說，大家都在城市生活，相信上下班高峰期都會遇到堵車。在比較重要的紅綠燈路口常會見到堵車現象。假如每個綠燈可以通過10輛，前期來三五輛車，遇到綠燈，一次都過去了。到了下班高峰期，車子變多，一下來了20輛，但這個路口的綠燈每天只能通過10輛，所以，這個時候，路口的通過率不會根據車輛的增加而繼續增加。

　　好的系統好像好有個好的交警在位置秩序，雖然車輛還在增加，但每個車輛都有條不紊等待通過路口。

　　不好的系統如路口趕上交警拉肚子，車輛在增加，后面車輛等得不耐煩就往前擠，結果稿得互不相讓。好嘛!之后還每個綠燈可通過10輛，現在只能有一輛車從夾縫中脫離苦海了。

　　響應時間圖與吞吐率圖并不是我們一輪性能測試下來就能得到結果。需要經過多輪測試才能得到。設置不同的用戶數量，得到每次的測試數據，將每次數據連接，從而得到最終系統性能曲線。關于用戶數量每次增加的數量自己把握。如果，想精確，可以每次增加1個用戶的方式來做，不過這樣勢必加大工作量，也沒必要。這個需要每做完一輪測試后對數據進行分析，然后確定下輪測試所要設置的虛擬用戶數。

　　關于，性能指標的分析，就先談到這里。關于內容，我反復經過思考，但難免有理解有誤之處。還望高手點撥。共同進步。

原文轉自：http://www.uml.org.cn/Test/201309092.asp