性能测试笔记系列之一:吞吐量与并发数

先看下定义:

吞吐量:一段时间内应用系统处理用户的请求数(以下介绍指单位时间内,也可以理解为吞吐率),这个定义考察点一般是系统本身因素;当然也可以用单位时间内流经被测系统的数据流量,一般单位为b/s,即每秒钟流经的字节数,这个定义的考察点既有系统本身因素也有网络,外设等因素,也可以理解为除客户端以外的测试环境及被测系统。

并发用户数: 指同一时间点对业务功能同时操作的用户数,可以分为两种:一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事或操作,这时业务功能一般指同一类型 的业务;另外一种并发是广义范围的并发,这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或都操作可以是相同 的,也可以是不同的,这时业务功能可能不是同一类型的业务。

再看看两则有没有关联,上网查了下资料有些资料说有关系,有些说没有直接关系,下面说说我的看法:

一 般来说,在系统的设计范围之内,吞吐量随系统的并发用户数的增加呈现增加趋势,也就是说你客户端来多少请求数系统吃(处理)多少请求数;当超出这个范围时 有两种情况,一种是系统只能处理这么多,超过这个数系统不接收了,最后随着并发用户数的增多吞吐量是一个水平的直线;还有一种情况是不管来多少系统都接收 最后导致系统吞吐量下降甚至系统崩溃。并发用户数是客户端单位时间内对服务器端施加的压力,具体能不能接受并处理要看被测系统的吞吐量,而吞吐量是被测系 统单位时间内处理的请求数或者说单位时间内处理的字节数;一个着重于客户端的操作即测试手段,一个着重于应用系统的处理能力即查看对象;(上面的讨论没有 考虑两者的单位,如一个用户同时有多个请求情况)

最后顺便把两者的计算公式注明下:

平均并发用户数的计算C=nL / T   

其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数,L是一天内用户从登录到退出的平均时间(操作平均时间),T是考察时间长度(一天内多长时间有用户使用系统)

并发用户数峰值计算 C^约等于C + 3*根号C  其中C^是并发用户峰值,C是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论。(该公式针对一般被测系统,特殊不做讨论)

吞吐量计算:当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算: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,其实通过这个公式就能看出吞吐量与并发用户数之间的关系了(这里的VU就是我们用工具模拟的并发用户数)。
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