举例子来说明:
是一天的访问量,那么我们需要知道哪几个时间段访问人数最多。
例如有10小时访问密集区,我们可以估算每小时1000用户,峰值*2或者3,也就是每小时3000,那么合计一秒钟只要3000/3600 还不足1个并发。
当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后,访问站点时就会出现服务器忙,或目前访问该站点的人数过多,超出了WEB的处理能力等相关错误提示。


本篇主要是性能方面的。 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的支持最大用户数。 其中用户性能要求如下:支持100万注册用户 性能需求分析: 1、根据用户的要求,本系统要支持100万用户,其中性能机器配置如何?高峰值是多少?带宽?等 2、如果都是采用公司的测试环境,那么本次性能应该做哪几种性能?性能评测、负载测试、强度测试? 3、怎么算出并发用户数?响应时间? 性能指标确定: 因为用户的性能需求太广,没有定到具体的数值。那么我怎么开展后继的工作?1、确定采用公司测试环境,不用考虑环境问题。也就是说,客户端、服务端以及带宽等一系统都可以不用考虑,这是固定。 2、考虑此项目组以前开发过的系统性能情况,能否做为一个参考值。解决方案:找出本项目组以并发过二个项目,其性能个项指标进行求权。其中浏览功能:并发数为1100,平均响应时间363秒;每用户平均响应时间为0.33秒。每秒中并发3个用户。其中一系统用户已达500万,另一系统用户为320万。并且二系统一直运行正常,但目前的二系统的服务器各为3台。可以得出一台服务器为载166万,甚至更多。(因为服务器中有求权的关系) 3、100万用户,那么怎么计算出他的每小时峰值活动用户数? 解决方案:采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数 6.667万/小时;那么每秒中的同一功能点点击并发数应该是18.5。 4、怎么得其并发数? 解决方案:本系统有多少个功能点?功能点为153个;也就是本系统在高峰值时一功能将被点击1258次,每秒点击0.35次。(不考虑间隔时间)考虑以前本项目组的数值。初步设置并发数为1100,主要以浏览功能为主、其次是查询和新增。 5、应该测试那种性能类型经再三考虑,三种性能都进行测试。 执行性能: 评测,依据性能指标确定中的第三点,将用户的并发设置为300-350,看其情况。负载测试,以1100为起点强度测试,为15小时和24小时为准 性能测试结果: 发现本系统最大用户支持为1100.失败用户最高为209,响应时间为315。可以判断此系统最大并发数为1100左右。也就说此系统在一台服务器上可支持150万用户数。 根据上述情况,可以得出: 1100用户并发时,用户一共响应时间为315秒(即每用户平均响应时间0.005秒),其中最高产生209个失败用户,但成功用户基本上可以完成后续操作,符合现系统要求的最大稳定用户数。由此可得出本系统在新增功能点中支持最大用户并发数为1100。按照1*100比例,计算得到每小时峰值活动用户数11万/小时;采用80•20原则计算得出本系统支持注册用户数约为165万。而本系统性能需求大规模支持100万注册用户,由上述的数据我们的系统已达到本系统性能需求。 注:100万,采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数6.667万/小时。 来源于:百度知道
这个其实没有固定的算法,必须根据压测的目标特点进行估算。
举例子来说明:
是一天的访问量,那么我们需要知道哪几个时间段访问人数最多。
例如有10小时访问密集区,我们可以估算每小时1000用户,峰值*2或者3,也就是每小时3000,那么合计一秒钟只要3000/3600 还不足1个并发。
当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后,访问站点时就会出现服务器忙,或目前访问该站点的人数过多,超出了WEB的处理能力等相关错误提示。当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后,访问站点时就会出现服务器忙,或目前访问该站点的人数过多,超出了WEB的处理能力等相关错误提示。转载于:https://www.cnblogs.com/Chamberlain/p/10584354.html
本篇主要是性能方面的。
一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的支持最大用户数。
其中用户性能要求如下:支持100万注册用户
性能需求分析:
1、根据用户的要求,本系统要支持100万用户,其中性能机器配置如何?高峰值是多少?带宽?等
2、如果都是采用公司的测试环境,那么本次性能应该做哪几种性能?性能评测、负载测试、强度测试?
3、怎么算出并发用户数?响应时间?
性能指标确定:
因为用户的性能需求太广,没有定到具体的数值。那么我怎么开展后继的工作?1、确定采用公司测试环境,不用考虑环境问题。也就是说,客户端、服务端以及带宽等一系统都可以不用考虑,这是固定。
2、考虑此项目组以前开发过的系统性能情况,能否做为一个参考值。解决方案:找出本项目组以并发过二个项目,其性能个项指标进行求权。其中浏览功能:并发数为1100,平均响应时间363秒;每用户平均响应时间为0.33秒。每秒中并发3个用户。其中一系统用户已达500万,另一系统用户为320万。并且二系统一直运行正常,但目前的二系统的服务器各为3台。可以得出一台服务器为载166万,甚至更多。(因为服务器中有求权的关系)
3、100万用户,那么怎么计算出他的每小时峰值活动用户数?
解决方案:采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数 6.667万/小时;那么每秒中的同一功能点点击并发数应该是18.5。
4、怎么得其并发数?
解决方案:本系统有多少个功能点?功能点为153个;也就是本系统在高峰值时一功能将被点击1258次,每秒点击0.35次。(不考虑间隔时间)考虑以前本项目组的数值。初步设置并发数为1100,主要以浏览功能为主、其次是查询和新增。
5、应该测试那种性能类型经再三考虑,三种性能都进行测试。
执行性能:
评测,依据性能指标确定中的第三点,将用户的并发设置为300-350,看其情况。负载测试,以1100为起点强度测试,为15小时和24小时为准
性能测试结果:
发现本系统最大用户支持为1100.失败用户最高为209,响应时间为315。可以判断此系统最大并发数为1100左右。也就说此系统在一台服务器上可支持150万用户数。
根据上述情况,可以得出:
1100用户并发时,用户一共响应时间为315秒(即每用户平均响应时间0.005秒),其中最高产生209个失败用户,但成功用户基本上可以完成后续操作,符合现系统要求的最大稳定用户数。由此可得出本系统在新增功能点中支持最大用户并发数为1100。按照1*100比例,计算得到每小时峰值活动用户数11万/小时;采用80•20原则计算得出本系统支持注册用户数约为165万。而本系统性能需求大规模支持100万注册用户,由上述的数据我们的系统已达到本系统性能需求。
注:100万,采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数6.667万/小时。转载于:https://my.oschina.net/u/3695173/blog/1554350
测试工具:jmeter v_5.2
测试对象:某网站的物料获取接口,需登录后操作
测试目的:快速定位该接口最大并发用户数
思路&步骤:
1.模拟一个场景,某天临近下班,主管突然过来让你测下你们网站,一个获取物料接口的性能,撂下一句“找下它最大的并发数,然后扣扣上跟我说下”。你说你怎么办,要做的很严谨吗(把软件,硬件,网络环境,代码算法逻辑等因素都放进去),可以这么做,但场景设计的越是复杂,影响性能瓶颈的因素就越多,这样就越难找到自己想要的结果,等你测试完成,网站可能已经被用户踩塌了,所以引入RBI测试理念,突出快速。
2.按要求先网站登录,再调用物料获取接口,你把脚本整理出来了
注意,登录的线程组是“setup thread group”,获取物料的线程组是“Ultimate thread group”
前者是把登录作为测试前准备来看,后者是为了更好控制接口压力
正则表达式提取器,为了提取token用于后面接口的操作
BeanShell后置处理程序,为了实现跨线程组参数的传递
Http信息头管理器,为了存储获取到的token
固定定时器,为了进一步控制接口压力
聚合报告,为了用来获取关键的测试结果
3.脚本的框架有了,接下去你就要设计测试场景, “几秒起几个用户,持续操作多久,然后停止操作要花几秒”
start threads count:并发的用户数
Initial Delay,sec:延迟启动的时间
Startup Time,sec:启动线程的耗时
Hold Load For,sec:持续时间
Shutdown Time:关闭线程的耗时
1.先来个,0秒启动100个并发,持续一分钟,然后马上关闭全部线程,结果你发现,响应时间,吞吐量数据都不好看,说不定还有若干请求报错了。
原因猜测,压力太大,请求可能堵在客户机或者服务端,时间过长,就会超时报错
2.打算降压,30秒启动10个并发,持续一分钟,然后10秒关闭全部线程,结果你发现,响应时间很短,但吞吐量不高。
原因猜测,压力太小,服务端还没开始就结束了
3.再次优化,30秒启动50个并发,持续一分钟,然后10秒关闭全部线程,结果你发现,吞吐量有个持续走高的过程,会有浮动,且会出现一个峰值
原因猜测,客户机在不停给服务端施压,服务器处于逐渐满负荷运行的状态
4.现在你有了一个峰值的吞吐量,以及对应的响应时间,就能得出服务器最优状态下的最大并发用户数了,
吞吐量(此处的吞吐量假设等于TPS)X 平均响应时间 ≈ 最大并发数
注意事项:
1.由于主动忽略了很多外部环境因素,最后得出的也应该只是一个大致结果
2.很多步骤我都一句带过,实际自己操作要多理解
3.这个方法完全是自己理解加上散乱的网上知识点所得出,必定有不合理的地方,非常欢迎不同的声音进行留言