功能测试用什么软件

问题一：软件测试一般都用到哪些工具 测试工具分为很多种，主要如下：
测试管理工具：MQC，TestManager，QACenter，其中缺陷跟踪还可以使用：变更管理工具
功能测试自动化：QTP，RFP，QARun，Silk
性能测试工具：Loadrunner，Robot，QAload，WAS，Silk Performance
单元、白盒测试工具：Junit,Jmeter，devpartner，骸probe，Purify Plus
安全测试： Appscan，Fortify

问题二：页面功能测试工具用什么软件？哪个可以 页面功能测试工具用吆喝科技的ab测试

问题三：有什么好的软件测试工具，比如功能测试、性能测试？ 5分 1性能测试软件：LOADRUNNER
2性能测试软件：loadrunner 3性能测试软件：jemter
4性能测试软件：apache自带的abexe
5自动化测试软件：QTP
6缺陷管理工具：QC
7缺陷管理工具：TD
8bug管理工具：bugziller
9自动化测试软：alldaytest

问题四：软件测试工具有哪些？ 开源测试管理工具：Bugfree、Bugzilla、TestLink、mantis
开源功能自动化测试工具：Watir、Selenium、MaxQ、WebInject
开源性能自动化测试工具：Jmeter、OpenSTA、DBMonster、TPTEST、Web Application Load Simulator
[TestDirector]：企业级测试管理工具，也是业界第一个基于Web的测试管理系统。
[Quality Center]：基于Web的测试管理工具，可以组织和管理应用程序测试流程的所有阶段，包括指定测试需求、计划测试、执行测试和跟踪缺陷。 [QuickTest Professional]：用于创建功能和回归测试。
[LoadRunner]：预测系统行为和性能的负载测试工具。
[其他工具与自动化测试框架]：Rational Functional Tester、Borland Silk系列工具、WinRunner、Robot等。
国内免费软件测试工具有：Aut龚Runner和TestCenter。

问题五：测试app用什么软件 XCode有个自带的测试app工具，检测内存泄露的，左上角Xcode―open developer tool―instruments可以检测内存泄露之类的，具体 *** 作查看官方文档

问题六：做软件的自动化测试一般用什么工具 1、测试类型可以包括：白盒测试、黑盒测试（功能测试、性能测试）等。
2、不同的测试类型使用的自动化测试方法不同，白盒测试主要针对代码级的单元测试、黑盒测试主要面对功能级和系统级的验证测试。
3、自动化测试，针对白盒测试，一般需要有一定的编程基础，即能够基于功能代码写测试代码，常用的单元测试方面的自动化测试工具很多，上网一搜全是。
4、自动化测试，针对功能测试，有几种情况，基于CLI、API和GUI的测试；基于CLI、API的测试，即应用脚本技术向设备模拟发送CLI命令或者API请求，以达到控制设备的效果。基于GUI功能测试，即应用传统的界面自动化测试工具(例如：RFT、QTP等）控制界面控件 *** 作的方法，以达到模拟用户 *** 作，这几种方式都需要你有一定的编码基础；基于CLI、API的需要你懂脚本技术（例如:tcl、python、ruby等），RFT需要你懂java或者、QTP需要VB等。

问题七：做软件测试需要具备哪些技能？ 1、 软件测试基础知识：
测试计划编写、设计测试用例、编写测试报告、编写BUG报告单、跟踪BUG修复情况、还需要良好的沟通能力、以及各种测试阶段所使用的测试方法、单元测试、功能测试、集成测试、系统测试等等、CMMI /ISO9001
2、 各种测试工具的使用：
我们在测试的工作中为了能够提高工作效率进程会用到很多工具、QTP、LR、QC、TD、Bugfree、VSS、SVN等等工具、虽然说工具不是万能的但是工具能为我们提高工作效率所以不能吧工具当神一样看待、但是必须得会熟练的使用
3、 *** 作系统相关知识：
Windows、linux、uinx这些都必须会使用、而且不仅仅是简单的 *** 作、一般的服务管理、注册表编辑、命令行 *** 作都需要会、可以想象下一个连apache服务都不会安装配置的人、谁能想象你可以做好基于apache环境的测试工作、什么？不知道怎么查看磁盘压力、IO数据。windows linux都有提供自带的工具可用于查看这些数据、perfmon、top什么的。
4、 数据库知识：
现在Oracle的DBA待遇比一般的开发人员待遇还高就知道数据库在企业中的重要性了、作为测试人员虽然不需要有DBA的能力、但是基本的数据库 *** 作你必须得会把、不管是Oracle、DB2、MSsql还是mysql最少都应该能熟悉使用其中的一二。
揣、 计算机硬件知识：
做过性能测试的朋友都知道在性能测试过程中硬件性能也是一个非常重要的指标、CPU、内存、IO、带宽等等、如果你是做硬件测试的。那么就更不用说了。交换机、路由器、防火墙这些设备都需要有所了解。
6、 网络协议：
如果你还知道TCP和UDP有什么不一样的话请赶快去补充点知识吧、互联网时代、一切都通过网络传输、常用协议必须得了解、曾经面试了一个测试工程师做了2年的测试居然不知道自己测试软件使用什么协议、这样的人是你的话你敢招么？
7、 开发语言即代码编写能力：
虽然不会写代码也能做测试、但是如果你想做到高级测试工程师以上、那么代码编写能力就是必选项、如果不会写代码、那么你不可能成为高级测试。高级测试工程师的一部分工作就是在写测试工具。虽然测试也需要写代码但不需要和开发一样那么精通某一门语言、可是测试却需要了解很多门开发语言（举一个简单的例子：你现在所在的项目从C++语言、2年后你换工作了、新公司的开发语言是java或者是VB什么的）所以在开发语言中测试需要更广的学习。
8、 行业知识：
行业知识之所以写在最后面是因为前面的7条我们都可以通过学习来掌握、但是唯独行业知识却只能通过工作经验来积累、不要说你去看几本书就知道通信行业、医疗行业、或者是航天行业、你认为在书本上面能学到么？
由于行业知识的特殊性所以建议朋友们不要频繁的跳槽、经验的积累是需要时间来沉淀的。
9、 具有一定的美学观：
这个说起来比较拗口一点、简单来说不管是开发活动还是测试活动、最后的目标就是将产品推向市场、而且得到用户的认可。所以如果产品在需求分析阶段就出现了偏离用户航道、那么就算测试 开发做得再好这个项目也是一样会失败。所以各位如果有幸能够参加需求评审的话、请不要吝啬你的言论。
10、请不要忘记时刻学习着：
这点我相信大家应该都能理解所以不用写什么：仅此一点“不学习就会落后”
总结：说了那么多技能或者是说是需要掌握的技术、如果你没有一颗发现缺陷之美的心态、没有一颗以提高质量为前提来投入工作中、那么就算你其他做得再好也不过是万千软件测试从业人员中的一枚。测试活动大部分用于发现缺陷、而发现缺陷之后的工作尤为重要：怎么样从发>>

问题八：测试电脑性能用什么软件 在我们买到一台电脑之后希望了解到很多信息。
第一、该电脑的配置是否真实，这就需要对电脑配置检测。
第二、该电脑跑分能力，这就需要跑分软件。
第三、电脑散热能力，这就要进行压力测试。
第四、单项核心性能检测：比如我们改装了SSD，那么就要对硬盘的读写速度检测。还有显卡跑分，主要用于评价游戏能力。等等。
实际上跑分软件众多，这就让其缺乏了可比性。于是这里挑选最常见的系列测试软件介绍一下，怎么测试，并介绍为什么需要这些测试。
百度经验:jingyanbaidu
方法/步骤1首先说说电脑的第一个检测：硬件检测，其核心是CPU和GPU（也就是处理器和显卡）。
最常用最有名的硬件检测工具是CPU-Z，优势是绿色软件、检测信息详细。
直接打开软件就会自动读取硬件信息，点击不同的标签卡就可以查看不同硬件信息。最主要的是CPU和显卡信息。
2为什么需要这款软件呢，其实在笔记本里这款软件用处不是特别大，因为笔记本配置其实相对很死板（但是硬件详细信息还是有用的，如果你对硬件有更详细的了解的话你至少知道你买的这台电脑值不值）
这款软件更多的时候是自己组装电脑的时候，考察自己购买的配件是否合适。
比如我们贪便宜的时候会购买散装的CPU，为什么有的CPU这么便宜呢，因为虽然型号一样，一些CPU的步进低（也就是说优化做的不好的初级版本，可能有些缺陷）所以你就要明白自己不是真的捡了便宜。
另外一个重要的参数比如：显卡的显存，有的显卡显存甚至用的是DDR3，甚至比一些电脑内存频率低。这也是价格差异化的原因。
如果你是去电脑城装机，那么这些细节就要把握，不能只看细节。因为硬件利润的浮动还是比较大的，也不能怪奸商，毕竟利润在里面。
3第二个检测是整体跑分。国内硬件测试软件里，大家比较熟悉的评测软件应该是鲁大师和安兔兔。这两款的特点是方便，鲁大师集成度很高，安兔兔有多平台比对功能。不过业内比较专业的还是PCmark和3Dmark。从安装包就可以出，这两款都不是轻量级的。
不过虽然PCmark比较权威，不过相对而言国内用个鲁大师基本可以满足跑分要求。
因为跑分其实说明不了什么问题，主要是做一个横向的对比，只要有一个统一标准下的排行，你就可以了解你的电脑性能大概在哪个梯队。而且跑分并不代表着电脑的全部体验。所以常见的检测还有3个：显卡性能，硬盘性能，温度压力。
4温度压力检测有很多的软件比如furmark，这里还是介绍国内的软件吧。
鲁大师也有一个温度压力测试，原理很简单把CPU和GPU的计算量达到值，然后看温度上升情况衡量笔记本散热能力。
为什么要衡量散热能力呢，第一现在的处理器都有睿频功能在温度过高的情况下都会降低频率。所以散热不好的电脑流畅性不好。
第二长时间高温对于硬件的损耗更大，影响设备寿命。所以温度压力测试很有必要，同时即使不是新机，老电脑也可以测试，当温度曲线变化比较明显的时候可以考虑进行一次灰尘清理。
5硬盘性能主要影响的是文件打开速度，文件传输速度。其中最主要的还是文件的打开写入，这个对于系统流畅性有比较明显的影响。硬盘测试的软件比较多，这里之所以推荐AS SSD Benchmark，是因为它直接会换算成分数。对于新手来说更加直观。
6最后一个就是游戏性能，这个可以用3dmark来完成。这款主要检测的就是游戏性能。虽然鲁大师里面也有，但是没有这个直观。因为3Dmark主要测试的就是电脑3d游戏性能。由于3dmark游戏性能得分认同度高，所以和其它电脑横向比对也很方便。
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问题九：自动化测试的工具有哪些 开源功能自动化测试工具：Watir、Selenium、MaxQ、WebInject
开源性能自动化测试工具：Jmeter、OpenSTA、DBMonster、TPTEST、WebApplication Load Simulator
不过，大家用的最多的就是QTP和LR哈，希望对你有帮助

问题十：软件测试工具有哪些？ 性能测试工具
LoadRunner惠普的强大, 很好用, 要钱
a，支持的协议多且个别协议支持的版本比较高；
b，负载压力测试方案设置灵活；特点c，丰富的资源监控；
d，报告可以导出到Word、Excel以及HTML格式。
Jmeter Apache开源工具强大(接近Loadrunner), 很好用
QALoad的特点：
(1)测试接口多；(2)可预测系统性能；(3)通过重复测试寻找瓶颈问题；(4)从控制中
心管理全局负载测试；(5)可验证应用的扩展性；(6)快速创建仿真的负载测试；(7)性能价格比较高。此外，QALoad不单单测试Web应用，还可以
测试一些后台的东西，比如SQL Server等。只要它支持的协议，都可以测试。
Benchmark Factory：
首先它可以测试服务器群集的性能；其次，可以实施基准测试；最后，可以生成高级脚本。
SilkPerformance：
E-Test
Suite由Empirix公司开发的测试软件，能够和被测试应用软件无缝结合的Web应用测试工具。工具包含e-Tester、e-Load和e-
Monitor，这三种工具分别对应功能测试、压力测试以及应用监控，每一部分功能相互独立，测试过程又可彼此协同。
JMeter是一个专门为运行和服务器负载测试而设计、
100%的纯Java桌面运行程序。原先它是为Web/>Windows性能计数器--磁盘性能分析Disk
Physical Disk：
单次IO大小
AvgDisk Bytes/Read
AvgDisk Bytes/Write
IO响应时间
AvgDisk sec/Read
AvgDisk sec/Write
IOPS
DiskReads/sec
DiskWrites/sec
DiskTransfers/sec
IO吞吐率
DiskBytes/sec
DiskRead Bytes/sec
DiskWrite Bytes/sec

磁盘有两个重要的参数：Seek time、Rotational latency。
正常的I/O计数为：①1000/(Seek time+Rotational latency)075，在此范围内属正常。当达到85％的I/O计数以上时则基本认为已经存在I/O瓶颈。理论情况下，磁盘的随机读计数为125、 顺序读计数为225。对于数据文件而言是随机读写，日志文件是顺序读写。因此，数据文件建议存放于RAID5上，而日志文件存放于RAID10或 RAID1中。
附：
15000 RPM：150随机IOPS
10000 RPM：110随机IOPS
5400 RPM：50随机IOPS

下面假设在有4块硬盘的RAID5中观察到的Physical Disk性能对象的部分值：

Avg DiskQueue Length 12 队列长度
Avg DiskSec/Read 035 读数据所用时间ms
Avg DiskSec/Write 045 写数据所用时间ms
DiskReads/sec 320 每秒读数据量
DiskWrites/sec 100 每秒写数据量
Avg DiskQueue Length，12/4=3，每块磁盘的平均队列建议不超过2。
Avg DiskSec/Read一般不要超过11～15ms。
Avg DiskSec/Write一般建议小于12ms。

从上面的结果，我们看到磁盘本身的I/O能力是满足我们的要求的，原因是因为有大量的请求才导致队列等待，这很可能是因为你的SQL语句导致大量的表扫描所致。在进行优化后，如果还是不能达到要求，下面的公式可以帮助你计算使用几块硬盘可以满足这样的并发要求：
Raid 0 -- I/Os per disk = (reads +writes) / number of disks
Raid 1 -- I/Os per disk = [reads +(2 writes)] / 2
Raid 5 -- I/Os per disk = [reads +(4 writes)] / number of disks
Raid 10 -- I/Os per disk = [reads +(2 writes)] / number of disks

我们得到的结果是：(320+400)/4=180，这时你可以根据公式①来得到磁盘的正常I/O值。假设现在正常I/O计数为125，为了达到这个结果：720/125=576。就是说要用6块磁盘才能达到这样的要求。

但是上面的Disk Reads/sec和Disk Writes/sec是个很难正确估算的值。因此只能在系统比较忙时，大概估算一个平均值，作为计算公式的依据。另一个是你很难从客户那里得到Seek time、 Rotational latency参数的值，这也只能用理论值125进行计算。
前言
作为一个数据库管理员，关注系统的性能是日常最重要的工作之一，而在所关注的各方面的性能只能IO性能却是最令人头痛的一块，面对着各种生涩的参数和令人眼花缭乱的新奇的术语，再加上存储厂商的忽悠，总是让我们有种云里雾里的感觉。本系列文章试图从基本概念开始对磁盘存储相关的各种概念进行综合归纳，让大家能够对IO性能相关的基本概念，IO性能的监控和调整有个比较全面的了解。
在这一部分里我们先舍弃各种结构复杂的存储系统，直接研究一个单独的磁盘的性能问题，藉此了解各个衡量IO系统系能的各个指标以及之间的关系。
几个基本的概念
在研究磁盘性能之前我们必须先了解磁盘的结构，以及工作原理。不过在这里就不再重复说明了，关系硬盘结构和工作原理的信息可以参考维基百科上面的相关词条——Hard disk drive（英文）和硬盘驱动器（中文）。
读写IO(Read/Write IO) *** 作
磁盘是用来给我们存取数据用的，因此当说到IO *** 作的时候，就会存在两种相对应的 *** 作，存数据时候对应的是写IO *** 作，取数据的时候对应的是读IO *** 作。
单个IO *** 作
当控制磁盘的控制器接到 *** 作系统的读IO *** 作指令的时候，控制器就会给磁盘发出一个读数据的指令，并同时将要读取的数据块的地址传递给磁盘，然后磁盘会将读取到的数据传给控制器，并由控制器返回给 *** 作系统，完成一个写IO的 *** 作；同样的，一个写IO的 *** 作也类似，控制器接到写的IO *** 作的指令和要写入的数据，并将其传递给磁盘，磁盘在数据写入完成之后将 *** 作结果传递回控制器，再由控制器返回给 *** 作系统，完成一个写IO的 *** 作。单个IO *** 作指的就是完成一个写IO或者是读IO的 *** 作。
随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
随机访问指的是本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址相差比较大，这样的话磁头在两次IO *** 作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。相反的，如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址一致或者是接近的话，那磁头就能很快的开始这次IO *** 作，这样的多个IO *** 作称为连续访问。因此尽管相邻的两次IO *** 作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
顺序IO模式(Queue Mode)/并发IO模式(BurstMode)
磁盘控制器可能会一次对磁盘组发出一连串的IO命令，如果磁盘组一次只能执行一个IO命令时称为顺序IO；当磁盘组能同时执行多个IO命令时，称为并发IO。并发IO只能发生在由多个磁盘组成的磁盘组上，单块磁盘只能一次处理一个IO命令。

单个IO的大小(IO ChunkSize)
熟悉数据库的人都会有这么一个概念，那就是数据库存储有个基本的块大小(Block Size)，不管是SQL Server还是Oracle，默认的块大小都是8KB，就是数据库每次读写都是以8k为单位的。那么对于数据库应用发出的固定8k大小的单次读写到了写磁盘这个层面会是怎么样的呢，就是对于读写磁盘来说单个IO *** 作 *** 作数据的大小是多少呢，是不是也是一个固定的值看答案是不确定。首先 *** 作系统为了提高 IO的性能而引入了文件系统缓存(File System Cache)，系统会根据请求数据的情况将多个来自IO的请求先放在缓存里面，然后再一次性的提交给磁盘，也就是说对于数据库发出的多个8K数据块的读 *** 作有可能放在一个磁盘读IO里就处理了。还有对于有些存储系统也是提供了缓存（Cache）的，接收到 *** 作系统的IO请求之后也是会将多个 *** 作系统的 IO请求合并成一个来处理。不管是 *** 作系统层面的缓存还是磁盘控制器层面的缓存，目的都只有一个，提高数据读写的效率。因此每次单独的IO *** 作大小都是不一样的，它主要取决于系统对于数据读写效率的判断。
当一次IO *** 作大小比较小的时候我们成为小的IO *** 作，比如说1K，4K，8K这样的；当一次IO *** 作的数据量比较的的时候称为大IO *** 作，比如说32K，64K甚至更大。
在我们说到块大小（Block Size）的时候通常我们会接触到多个类似的概念，像我们上面提到的那个在数据库里面的数据最小的管理单位，Oralce称之为块(Block)，大小一般为8K，SQL Server称之为页(Page)，一般大小也为8k。在文件系统里面我们也能碰到一个文件系统的块，在现在很多的Linux系统中都是4K（通过 /usr/bin/time -v可以看到），它的作用其实跟数据库里面的块/页是一样的，都是为了方便数据的管理。但是说到单次IO的大小，跟这些块的大小都是没有直接关系的，在英文里单次IO大小通常被称为是IO Chunk Size，不会说成是IO Block Size的。
IOPS(IO per Second)
IOPS，IO系统每秒所执行IO *** 作的次数，是一个重要的用来衡量系统IO能力的一个参数。对于单个磁盘组成的IO系统来说，计算它的IOPS不是一件很难的事情，只要我们知道了系统完成一次IO所需要的时间的话我们就能推算出系统IOPS来。
现在我们就来推算一下磁盘的IOPS，假设磁盘的转速(Rotational Speed)为15K RPM，平均寻道时间为5ms，最大传输速率为40MB/s（这里将读写速度视为一样，实际会差别比较大）。
对于磁盘来说一个完整的IO *** 作是这样进行的：当控制器对磁盘发出一个IO *** 作命令的时候，磁盘的驱动臂(ActuatorArm)带读写磁头(Head)离开着陆区(LandingZone，位于内圈没有数据的区域)，移动到要 *** 作的初始数据块所在的磁道(Track)的正上方，这个过程被称为寻址(Seeking)，对应消耗的时间被称为寻址时间(SeekTime)；但是找到对应磁道还不能马上读取数据，这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可 *** 作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(RotationalDelay)；接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要 *** 作的全部数据，这个过程称为数据传送(DataTransfer)，对应的时间称为传送时间(TransferTime)。完成这三个步骤之后一次IO *** 作也就完成了。
在我们看硬盘厂商的宣传单的时候我们经常能看到3个参数，分别是平均寻址时间、盘片旋转速度以及最大传送速度，这三个参数就可以提供给我们计算上述三个步骤的时间。
第一个寻址时间，考虑到被读写的数据可能在磁盘的任意一个磁道，既有可能在磁盘的最内圈（寻址时间最短），也可能在磁盘的最外圈（寻址时间最长），所以在计算中我们只考虑平均寻址时间，也就是磁盘参数中标明的那个平均寻址时间，这里就采用当前最多的10krmp硬盘的5ms。
第二个旋转延时，和寻址一样，当磁头定位到磁道之后有可能正好在要读写扇区之上，这时候是不需要额外额延时就可以立刻读写到数据，但是最坏的情况确实要磁盘旋转整整一圈之后磁头才能读取到数据，所以这里我们也考虑的是平均旋转延时，对于10krpm的磁盘就是(60s/15k)(1/2)= 2ms。
第三个传送时间，磁盘参数提供我们的最大的传输速度，当然要达到这种速度是很有难度的，但是这个速度却是磁盘纯读写磁盘的速度，因此只要给定了单次IO的大小，我们就知道磁盘需要花费多少时间在数据传送上，这个时间就是IOChunk Size / Max Transfer Rate。
现在我们就可以得出这样的计算单次IO时间的公式：
IO Time = Seek Time + 60 sec/Rotational Speed/2 + IO ChunkSize/Transfer Rate
于是我们可以这样计算出IOPS
IOPS = 1/IO Time = 1/(Seek Time + 60 sec/Rotational Speed/2 + IOChunk Size/Transfer Rate)
对于给定不同的IO大小我们可以得出下面的一系列的数据
4K (1/71 ms = 140 IOPS)
5ms + (60sec/15000RPM/2) + 4K/40MB = 5 + 2 + 01 = 71
8k (1/72 ms = 139 IOPS)
5ms + (60sec/15000RPM/2) + 8K/40MB = 5 + 2 + 02 = 72
16K (1/74 ms = 135 IOPS)
5ms + (60sec/15000RPM/2) + 16K/40MB = 5 + 2 + 04 = 74
32K (1/78 ms = 128 IOPS)
5ms + (60sec/15000RPM/2) + 32K/40MB = 5 + 2 + 08 = 78
64K (1/86 ms = 116 IOPS)
5ms + (60sec/15000RPM/2) + 64K/40MB = 5 + 2 + 16 = 86
从上面的数据可以看出，当单次IO越小的时候，单次IO所耗费的时间也越少，相应的IOPS也就越大。
上面我们的数据都是在一个比较理想的假设下得出来的，这里的理想的情况就是磁盘要花费平均大小的寻址时间和平均的旋转延时，这个假设其实是比较符合我们实际情况中的随机读写，在随机读写中，每次IO *** 作的寻址时间和旋转延时都不能忽略不计，有了这两个时间的存在也就限制了IOPS的大小。现在我们考虑一种相对极端的顺序读写 *** 作，比如说在读取一个很大的存储连续分布在磁盘的文件，因为文件的存储的分布是连续的，磁头在完成一个读IO *** 作之后，不需要从新的寻址，也不需要旋转延时，在这种情况下我们能到一个很大的IOPS值，如下
4K (1/01 ms = 10000 IOPS)
0ms + 0ms + 4K/40MB = 01
8k (1/02 ms = 5000 IOPS)
0ms + 0ms + 8K/40MB = 02
16K (1/04 ms = 2500 IOPS)
0ms + 0ms + 16K/40MB = 04
32K (1/08 ms = 1250 IOPS)
0ms + 0ms + 32K/40MB = 08
64K (1/16 ms = 625 IOPS)
0ms + 0ms + 64K/40MB = 16
相比第一组数据来说差距是非常的大的，因此当我们要用IOPS来衡量一个IO系统的系能的时候我们一定要说清楚是在什么情况的IOPS，也就是要说明读写的方式以及单次IO的大小，当然在实际当中，特别是在OLTP的系统的，随机的小IO的读写是最有说服力的。
传输速度(Transfer Rate)/吞吐率(Throughput)
现在我们要说的传输速度（另一个常见的说法是吞吐率）不是磁盘上所表明的最大传输速度或者说理想传输速度，而是磁盘在实际使用的时候从磁盘系统总线上流过的数据量。有了IOPS数据之后我们是很容易就能计算出对应的传输速度来的
Transfer Rate = IOPS IO Chunk Size
还是那上面的第一组IOPS的数据我们可以得出相应的传输速度如下
4K: 140 4K = 560K / 40M = 136%
8K: 139 8K = 1112K / 40M = 271%
16K: 135 16K = 2160K / 40M = 527%
32K: 116 32K = 3712K / 40M = 906%
可以看出实际上的传输速度是很小的，对总线的利用率也是非常的小。
这里一定要明确一个概念，那就是尽管上面我们使用IOPS来计算传输速度，但是实际上传输速度和IOPS是没有直接关系，在没有缓存的情况下它们共同的决定因素都是对磁盘系统的访问方式以及单个IO的大小。对磁盘进行随机访问时候我们可以利用IOPS来衡量一个磁盘系统的性能，此时的传输速度不会太大；但是当对磁盘进行连续访问时，此时的IOPS已经没有了参考的价值，这个时候限制实际传输速度却是磁盘的最大传输速度。因此在实际的应用当中，只会用IOPS 来衡量小IO的随机读写的性能，而当要衡量大IO连续读写的性能的时候就要采用传输速度而不能是IOPS了。
IO响应时间(IOResponse Time)
最后来关注一下能直接描述IO性能的IO响应时间。IO响应时间也被称为IO延时(IOLatency)，IO响应时间就是从 *** 作系统内核发出的一个读或者写的IO命令到 *** 作系统内核接收到IO回应的时间，注意不要和单个IO时间混淆了，单个IO时间仅仅指的是IO *** 作在磁盘内部处理的时间，而IO响应时间还要包括IO *** 作在IO等待队列中所花费的等待时间。
计算IO *** 作在等待队列里面消耗的时间有一个衍生于利托氏定理(Little’sLaw)的排队模型M/M/1模型可以遵循，由于排队模型算法比较复杂，到现在还没有搞太明白（如果有谁对M/M/1模型比较精通的话欢迎给予指导），这里就罗列一下最后的结果，还是那上面计算的IOPS数据来说：
8K IO Chunk Size (135 IOPS, 72 ms)
135 => 2400 ms
105 => 295 ms
75 => 157 ms
45 => 106 ms

64K IO Chunk Size(116 IOPS, 86 ms)
135 => 没响应了……
105 => 886 ms
75 => 246 ms
45 => 146 ms
从上面的数据可以看出，随着系统实际IOPS越接近理论的最大值，IO的响应时间会成非线性的增长，越是接近最大值，响应时间就变得越大，而且会比预期超出很多。一般来说在实际的应用中有一个70%的指导值，也就是说在IO读写的队列中，当队列大小小于最大IOPS的70%的时候，IO的响应时间增加会很小，相对来说让人比较能接受的，一旦超过70%，响应时间就会戏剧性的暴增，所以当一个系统的IO压力超出最大可承受压力的70%的时候就是必须要考虑调整或升级了。
另外补充说一下这个70%的指导值也适用于CPU响应时间，这也是在实践中证明过的，一旦CPU超过70%，系统将会变得受不了的慢。很有意思的东西。
从上一篇文章的计算中我们可以看到一个15k转速的磁盘在随机读写访问的情况下IOPS竟然只有140左右，但在实际应用中我们却能看到很多标有5000IOPS甚至更高的存储系统，有这么大IOPS的存储系统怎么来的呢看这就要归结于各种存储技术的使用了，在这些存储技术中使用最广的就是高速缓存(Cache)和磁盘冗余阵列(RAID)了，本文就将探讨缓存和磁盘阵列提高存储IO性能的方法。
高速缓存(Cache)
在当下的各种存储产品中，按照速度从快到慢应该就是内存>闪存>磁盘>磁带了，然而速度越快也就意味着价格越高，闪存虽然说是发展势头很好，但目前来说却还是因为价格问题无法普及，因此现在还是一个磁盘作霸王的时代。与CPU和内存速度相比，磁盘的速度无疑是计算机系统中最大的瓶颈了，所以在必须使用磁盘而又想提高性能的情况下，人们想出了在磁盘中嵌入一块高速的内存用来保存经常访问的数据从而提高读写效率的方法来折中的解决，这块嵌入的内存就被称为高速缓存。
说到缓存，这东西应用现在已经是无处不在，从处于上层的应用，到 *** 作系统层，再到磁盘控制器，还有CPU内部，单个磁盘的内部也都存在缓存，所有这些缓存存在的目的都是相同的，就是提高系统执行的效率。当然在这里我们只关心跟IO性能相关的缓存，与IO性能直接相关的几个缓存分别是文件系统缓存(FileSystem Cache)、磁盘控制器缓存(DiskController Cache)和磁盘缓存(DiskCache,也称为DiskBuffer)，不过当在计算一个磁盘系统性能的时候文件系统缓存也是不会考虑在内的，因此我们重点考察的就是磁盘控制器缓存和磁盘缓存。
不管是控制器缓存还是磁盘缓存，他们所起的作用主要是分为三部分：缓存数据、预读(Read-ahead)和回写(Write-back)。

缓存数据
首先是系统读取过的数据会被缓存在高速缓存中，这样下次再次需要读取相同的数据的时候就不用在访问磁盘，直接从缓存中取数据就可以了。当然使用过的数据也不可能在缓存中永久保留的，缓存的数据一般那是采取LRU算法来进行管理，目的是将长时间不用的数据清除出缓存，那些经常被访问的却能一直保留在缓存中，直到缓存被清空。
预读
预读是指采用预读算法在没有系统的IO请求的时候事先将数据从磁盘中读入到缓存中，然后在系统发出读IO请求的时候，就会实现去检查看看缓存里面是否存在要读取的数据，如果存在（即命中）的话就直接将结果返回，这时候的磁盘不再需要寻址、旋转等待、读取数据这一序列的 *** 作了，这样是能节省很多时间的；如果没有命中则再发出真正的读取磁盘的命令去取所需要的数据。

缓存的命中率跟缓存的大小有很大的关系，理论上是缓存越大的话，所能缓存的数据也就越多，这样命中率也自然越高，当然缓存不可能太大，毕竟成本在那儿呢。如果一个容量很大的存储系统配备了一个很小的读缓存的话，这时候问题会比较大的，因为小缓存的数据量非常小，相比整个存储系统来说比例非常低，这样随机读取（数据库系统的大多数情况）的时候命中率也自然就很低，这样的缓存不但不能提高效率（因为绝大部分读IO都还要读取磁盘），反而会因为每次去匹配缓存而浪费时间。
执行读IO *** 作是读取数据存在于缓存中的数量与全部要读取数据的比值称为缓存命中率(ReadCache Hit Radio)，假设一个存储系统在不使用缓存的情况下随机小IO读取能达到150IOPS，而它的缓存能提供10%的缓存命中率的话，那么实际上它的IOPS可以达到150/(1-10%)=166。
回写
首先说一下，用于回写功能的那部分缓存被称为写缓存(WriteCache)。在一套写缓存打开的存储中， *** 作系统所发出的一系列写IO命令并不会被挨个的执行，这些写IO的命令会先写入缓存中，然后再一次性的将缓存中的修改推到磁盘中，这就相当于将那些相同的多个IO合并成一个，多个连续 *** 作的小IO合并成一个大的IO，还有就是将多个随机的写IO变成一组连续的写IO，这样就能减少磁盘寻址等 *** 作所消耗的时间，大大的提高磁盘写入的效率。

读缓存虽然对效率提高是很明显的，但是它所带来的问题也比较严重，因为缓存和普通内存一样，掉点以后数据会全部丢失，当 *** 作系统发出的写IO命令写入到缓存中后即被认为是写入成功，而实际上数据是没有被真正写入磁盘的，此时如果掉电，缓存中的数据就会永远的丢失了，这个对应用来说是灾难性的，目前解决这个问题最好的方法就是给缓存配备电池了，保证存储掉电之后缓存数据能如数保存下来。
和读一样，写缓存也存在一个写缓存命中率(WriteCache Hit Radio)，不过和读缓存命中情况不一样的是，尽管缓存命中，也不能将实际的IO *** 作免掉，只是被合并了而已。
控制器缓存和磁盘缓存除了上面的作用之外还承当着其他的作用，比如磁盘缓存有保存IO命令队列的功能，单个的磁盘一次只能处理一个IO命令，但却能接收多个IO命令，这些进入到磁盘而未被处理的命令就保存在缓存中的IO队列中。
RAID(Redundant Array Of InexpensiveDisks)
如果你是一位数据库管理员或者经常接触服务器，那对RAID应该很熟悉了，作为最廉价的存储解决方案，RAID早已在服务器存储中得到了普及。在RAID的各个级别中，应当以RAID10和RAID5（不过RAID5已经基本走到头了，RAID6正在崛起中，看看这里了解下原因）应用最广了。下面将就RAID0，RAID1，RAID5，RAID6，RAID10这几种级别的RAID展开说一下磁盘阵列对于磁盘性能的影响，当然在阅读下面的内容之前你必须对各个级别的RAID的结构和工作原理要熟悉才行，这样才不至于满头雾水，推荐查看wikipedia上面的如下条目：RAID，StandardRAID levels，Nested RAID levels。

一般情况下，我们可能想测试一下服务器上的文件（用户上传的或者后台写入的）是否可以被外网访问到，以进一步测试文件下载等功能。
我原本想尝试从服务器的任意目录访问文件，但是经过数次的尝试，网上教的通过修改Tomcat路径映射和自定义XML来进行文件映射都不能成功访问到目标文件。
最后查到，把文件放在Tomcat的ROOT目录下，就可以用服务器域名+“/”+“文件名（带后缀）”直接访问到文件，亲测成功，。

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