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  • 并发用户相关的概念还包括:“并发用户”、“系统用户”和“同时在线用户”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。  假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的...

    与并发用户数相关的概念还包括:“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。
             假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的用户总数是2000名,这个概念就是“系统用户数”,该系统有一个“在线统计”功能(系统用一个全局变量记数所有已登录的用户),从在线统计功能中可以得到,最高峰时有500人在线(这个500就是一般所说的“同时在线人数”),那么,系统的并发用户数是多少呢?
            根据我们对业务并发用户数的定义,这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然,500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统,并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如,在这500个“同时使用系统”的用户中,考察某一个时间点,在这个时间上,假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告(注意:“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的),20%的用户在填写复杂的表格(对用户填写的表格来说,只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求,填写过程是不对服务端构成压力的),20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做),剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下,可以说,只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此,从上面的例子中可以看出,服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景。
           在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将业务并发用户数称为并发用户数。
           (1) 计算平均的并发用户数: C = nL/T
           (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3根号C
            公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。
            公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
    实例:
             假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。
    则根据公式(1)和公式(2),可以得到:
                   C = 400*4/8 = 200
                   C’≈200+3*根号200 = 242
               F=VU * 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
    R = T / TS
    TS为用户思考时间
    计算思考时间的一般步骤:
    A、 首先计算出系统的并发用户数
    C=nL / T      F=R×C
    B、 统计出系统平均的吞吐量
    F=VU * R / T R×C = VU * R / T
    C、 统计出平均每个用户发出的请求数量
    R=u*C*T/VU
    D、根据公式计算出思考时间
    TS=T/R
    缺陷检测有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷(即由测试组发现的),TDFC=客户发现的全部缺陷(在版本交付后一个标准点开始测量,如,半年以后)

    缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%
    其中:TDCT=测试中改正的全部缺陷,TDFT=测试过程中发现的全部缺陷

    测试用例设计效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷,NTC=运行的测试用例数

    以下公式较适用于白盒测试
    功能覆盖率= 至少被执行一次的测试功能点数/ 测试功能点总数 (功能点)
    需求覆盖率= 被验证到的需求数量 /总的需求数量 (需求)
    覆盖率= 至少被执行一次的测试用例数/ 应执行的测试用例总数 (测试用例)
    语句覆盖率= 至少被执行一次的语句数量/ 有效的程序代码行数
    判定覆盖率= 判定结果被评价的次数 / 判定结果总数
    条件覆盖率= 条件操作数值至少被评价一次的数量 / 条件操作数值的总数
    判定条件覆盖率= 条件操作数值或判定结果至少被评价一次的数量/(条件操作数值总数+判定结果总数)
    上下文判定覆盖率= 上下文内已执行的判定分支数和/(上下文数*上下文内的判定分支总数)
    基于状态的上下文入口覆盖率= 累加每个状态内执行到的方法数/(状态数*类内方法总数)
    分支条件组合覆盖率= 被评测到的分支条件组合数/分支条件组合数
    路径覆盖率= 至少被执行一次的路径数/程序总路径数

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  • 上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们...

    上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。

    日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们使用JMeter性能测试工具来实现。

    一.确定业务场景。

    确定并发操作的业务场景,将核心接口整理出来为后续加压测试进行数据准备。

    二.确定最大并发数测试方法。

    根据学习查询,确定两种测试方法,方法如下:

    1)方法一:按照不断加压直至吞吐量不再增加时得出最大并发用户数。

    2)方法二:计算最大用户并发数,强调同时操作,也可以理解为同时发送请求,针对这个问题使用RPS定时器测试每秒最大请求数;在平衡状态下,最大并发用户数=RPS*响应时间。

    注:

    a.最大并发用户数:同一时间在系统上的用户数量,这些用户可能分布在不同的功能模块或页面上。

    b.最大并发请求数:同一时间在系统上的用户同时向服务器做出的请求数量,这些请求也可能分布在不同的功能呢模块或页面上。

    三.方法一测试步骤。

    按照不同模块进行加压测试,例如:并发总数为42个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行1s后再次加载线程10个,加载时间为0s,全部线程加载完毕后持续运行40s,每过1s停止10个线程。持续总时间为:加载线程的时间4s+持续运行的时间40s+线程停止的时间4s=48s。

    通过不同并发总数进行加压,找到吞吐量不再增加的临界值,此值约为最大并发用户数。

    四.方法二测试步骤。

    该种方法有两种测试方式:

    1)使用jp@gc - Throughput Shaping Timer(吞吐量成形计时器,调节rps的定时器)。

    例如:

    a.设置线程组中线程数为50,ramp-up时间为1s,永远循环;请求下添加rps定时间,rps由1/s增加到3000/s;获取线程组运行时间与定时器时间最小值。

    55deb089a89e61ba725da5568cd71dce.png

    b.查看HPS运行后的结果,发现HPS数值平均在2100,即RPS=2100。

    61fff280cd8911d0014239ab28efddff.png

    c.查看TPS运行后的结果,发现TPS平均在300/s(系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值)。

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    d.查看RT运行后的结果,发现事务响应时间在70ms以内。

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    e.查看聚合报告无异常数据,单个 Request 的平均响应时间为17ms。

    20200506170939504.png

    结论:稳定情况下,最大rps约为2100/s,平均响应时间为17ms,最大并发用户数 =2100*0.017=36。

    2)使用jp@gc – Stepping Thread Group阶梯加压线程组。

    例如:

    并发总数为50个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行2s后再次加载线程10个,加载时间为1s,全部线程加载完毕后持续运行40s。持续总时间为:加载线程的时间13s+持续运行的时间40s=53s。

    查看HPS运行后的结果,发现HPS数值平均在2100。

    531eb3431cfa7d9d82b3eeb82110241d.png

    查看TPS运行后的结果,发现TPS平均在300/s(系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值)。

    f22b798985f7affac946a551037a647d.png

    查看RT运行后的结果,发现事务响应时间在100ms以内。

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    查看聚合报告无异常数据, 单个 Request 的平均响应时间为22ms。

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    结论:稳定情况下,最大rps约为2100/s,平均响应时间为22ms,最大并发用户数=2100*0.022=46。

    3) 结合1)和2)实例结果得出主页面模块最大并发用户数=41个/s,最大并发请求数=2100请求/s。

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  • 上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。 日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们...

           上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。

            日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们使用JMeter性能测试工具来实现。

            一.确定业务场景。

           确定并发操作的业务场景,将核心接口整理出来为后续加压测试进行数据准备。

           二.确定最大并发数测试方法。

           根据学习查询,确定两种测试方法,方法如下:

           1)方法一:按照不断加压直至吞吐量不再增加时得出最大并发用户数。

           2)方法二:计算最大用户并发数,强调同时操作,也可以理解为同时发送请求,针对这个问题使用RPS定时器测试每秒最大请求数;在平衡状态下,最大并发用户数=RPS*响应时间

           注:

           a.最大并发用户数:同一时间在系统上的用户数量,这些用户可能分布在不同的功能模块或页面上。

           b.最大并发请求数:同一时间在系统上的用户同时向服务器做出的请求数量,这些请求也可能分布在不同的功能模块或页面上。

           三.方法一测试步骤。

           按照不同模块进行加压测试,例如:并发总数为42个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行1s后再次加载线程10

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  • 如何测试网站最大并发数

    千次阅读 2016-06-13 09:34:00
    一个系统最大并发用户为1100,怎么能推算出该系统的支持最大用户。 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...
    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

     

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