性能测试接口指标（常见性能测试指标）

本篇文章给大家谈谈性能测试接口指标，以及常见性能测试指标对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享性能测试接口指标的知识，其中也会对常见性能测试指标进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、软件测试的指标有哪些（包含功能测试，性能测试，验收测试，接口测试）
• 2、性能测试都有哪些指标？
• 3、性能测试有哪些指标，对一个登录功能做性能测试，有哪些指标？
• 4、java各接口性能如何测试
• 5、app怎么测试访问接口的速度慢
• 6、性能测试-概念篇（三）

软件测试的指标有哪些（包含功能测试，性能测试，验收测试，接口测试）

软件测试的指标主要是根据需求文档和行业标准而定。
功能测试的指标，完全是由需求文档确定，需求文档会有明确的说明；UI界面是由设计人员给出的效果图确定。
性能测试的指标，一般是由需求人员、开发人员、业界标准综合而定，比如某触发动作的响应时间，应该是并发10000用户的时间为2秒以内等。
验收测试的指标，一般是由客户给定。要验收哪些功能，功能的体验习惯和方式等。
接口测试的指标，主要由开发人员给定。开发设计人员提供的接口文档里会明确标明各接口对应的各种情况。

性能测试都有哪些指标？

包括负载测试，强度测试，数据库容量测试，基准测试以及竞争测试。
负载测试，一种性能测试指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。在这种测试中，将使测试对象承担不同的工作量，以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为，以及持续正常运行的能力。
对计算机软件进行测试前，首先需遵循软件测试原则，即不完全原则的遵守。不完全原则即为若测试不完全、测试过程中涉及免疫性原则的部分较多，可对软件测试起到一定帮助。
因软件测试因此类因素具有一定程度的免疫性，测试人员能够完成的测试内容与其免疫性成正比，若想使软件测试更为流畅、测试效果更为有效，首先需遵循此类原则，将此类原则贯穿整个开发流程，不断进行测试，而并非一次性全程测试。

性能测试有哪些指标，对一个登录功能做性能测试，有哪些指标？

性能测试常用指标从外部看，主要有：

1、吞吐量：每秒钟系统能够处理的请求数，任务数

2、响应时间：服务处理一个请求或一个任务的耗时

3、错误率：一批请求中结果出错的请求所占比例

从服务器的角度看，性能测试关注CPU，内存，服务器负载，网络，磁盘IO

对登录功能做性能测试：

1、单用户登陆的响应界面是否符合预期

2、单用户登陆时后台请求数量是否过多

3、高并发场景下用户登录的响应界面是否符合预期

4、高并发场景下服务端的监控指标是否符合预期

5、高集合点并发场景下是否存在资源死锁和不合理的资源等待

6、长时间大量用户连续登录和登出，服务器端是否存在内存泄漏

java各接口性能如何测试

Java编程下用JMeter Java Sampler进行多接口性能测试，使用方法如下：

/** 
*JMeter Java Sampler介绍
*setupTest做些初始化的工作，每个线程只执行一次
*teardownTest做些清理工作，每个线程只执行一次
*runTest具体的测试执行工作，每个并发每次循环都将执行一次
**/
//继承AbstractJavaSamplerClient
public class hessianTest extends AbstractJavaSamplerClient{
//hessian调用地址
private static String url = "hessian/remoting/userService";
 MyService collect = null;
 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory();
 public int id;
 
 @Override
 public void setupTest(JavaSamplerContext arg0) {
  //获取jmeter传入参数
   id=arg0.getIntParameter("id");
  try {
   collect = (MyService) factory.create(
     MyService.class, url);
  } catch (MalformedURLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
 @Override
 public SampleResult runTest(JavaSamplerContext arg0) {
  SampleResult sp = new SampleResult();
  sp.sampleStart();
  User rt = null;
  try {
   rt = collect.getUser(id);
  } catch (Exception e) {
   sp.sampleEnd();
   sp.setSuccessful(false);
   return sp;
  }
  sp.sampleEnd();
  if(rt.getId()==id)
   sp.setSuccessful(true);
  else
   sp.setSuccessful(false);
  return sp;
 }
 @Override
 public void teardownTest(JavaSamplerContext context) {
  super.teardownTest(context);
 }
}

app怎么测试访问接口的速度慢

接口性能测试指标：接口响应速度、接口容错、接口负载
接口响应速度：也就是调用接口的响应速度，太慢会导致用户体验很差；
接口容错：我的理解就是，接口即使出现异常了，app也不会出现闪退或者其他功能的异常；
接口负载：也就是给接口加压，看他的承载能力，当然这个也就需要根据需求设计，来确定所需负载量。
大概能想到这么多~

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标

2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型

2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险

2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具

2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控

2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景

2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议

性能验证：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。

1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。

包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。

包括接口容量+业务容量

如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；

举例：

start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）

start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...

对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。

并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。

在线用户数和压力线程之间的关系：

从以上的计算逻辑中，我们可以看到，这其中有几个关键数据：

举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s

用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）

在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps

2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s

用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps

3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167

4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399

5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%

参考：高楼老师的课程

关于性能测试接口指标和常见性能测试指标的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 性能测试接口指标的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于常见性能测试指标、性能测试接口指标的信息别忘了在本站进行查找喔。

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