系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。
性能计数器是描述服务器或 *** 作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行性能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
Linux中可以使用 top 或者 uptime 命令看到当前系统的负载及资源利用率情况。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
所以，一个网站优化的目的是，最大限度的利用好服务器硬件资源提升资源利用率，减少用户请求的响应时间，提高系统吞吐量，提高系统并发数。
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 *** 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 *** 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 *** 作，但是这些请求或都 *** 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。
并发数 >= 吞吐量
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 *** 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）
两者的计算公式如下：
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（ *** 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）
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：
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）。
参考：
>processor : 44(处理器线程序号，包括内核和超线程)
vendor_id : AuthenticAMD（品牌AMD）
cpu family : 21（CPU家族代号）
model : 1（型号代号）
model name : AMD Opteron(TM) Processor 6234（型号名称）
stepping : 2（工艺步进）
cpu MHz : 2400127（主频24G）
cache size : 2048 KB（缓存2M）
physical id : 0（CPU物理封装的序号）
siblings : 12（逻辑处理器数量，相当于线程数。）
core id : 5（CPU物理内核的序号）
cpu cores : 6（CPU物理内核的数量）
apicid : 43
initial apicid : 11
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 13
wp : yes
没有12位的处理器。你的CPU是64位的。
由于AMD采用多线程技术与Intel不一样，这款CPU应描述为6模块12核，而不是6核12线程。问题一：性能测试应该做哪些准备 环境搭建：这个根据实际规划，我在企业内做过的性能测试搭建的环境都是和用户上线使用的实际环境一样的。
数据准备：个人感觉是整个工作里第二耗时的，需要真实模拟用户数据，这个不是单单的创建几个帐号就完事的，每个用户基本都会有不太一样的配置，实际 *** 作的时候部署数据的脚本都写到手软。
脚本编译：选择性能工具编译性能脚本，你需要跑什么业务流程就编译什么样的脚本。
脚本执行：用规划好的用户数执行脚本，这个一般持续很长时间，时间太短不足以暴露服务器等的性能瓶颈，性能测试中最耗时的就是这个步骤。
收集日志：在执行脚本完成后收集到的能客观反应系统性能的日志、报表文件，比如LR的报告、数据库的AWR日志等等。
分析结果：分析收集到的日志、报表，找出性能瓶颈或是得出性能指标结果。这个一般需要对数据库或者底层非常了解的专业人士来分析，一般测试人员只需要提供收集到的报告就差不多了。
生成报告：将上面所有的性能测试活动整理总结，输出测试报告。
问题二：如何做好性能测试？ 你好，首先很欣赏你的这种态度。我在TestBird 招聘新人的时候，也有很多小朋友觉得自己有多了解工具运用，有多熟练步骤过程，自我感觉很不错。
其实，我却想说，性能测试的重点不在性能测试工具的学习上。
当然，你也通过分析系统的压力点、LR录制脚本，设置用户，做压力，分析结果，整理测试报告。完成了性能测试的整个过程。那么我说这个性能测试报告是有效的，但它不一定是有用的。
为什么呢？因为在性能测试报告中，在你所在的环境中，你是测出了这样的效果。并未掺假，全部真实的记录。
为什么说它不一定是有用的，你了解系统架构么？知道数据库、中间件、前端程序的运行方式和处理机制么？了解网络协议么？了解 *** 作系统么？熟悉开发系统的语言么，如java JVM的内在机理知道么？这些都是系统运行的一部分，都在影响着系统的性能。如果不了解这些，你如何做出有价值的有参考意义的性能测试。
所以，学会这些性能测试工具很好，但是这仅仅是第一步。性能结果只是一些数据而已，知道你在做什么，为什么要做这些，做完后能给出有价值的东西，才是后面要慢慢修炼的。
问题三：移动客户端的性能测试如何做？ 。就当练习了。。大家看了不要喷我。。现在很多测试人员做移动端测试，可能主要还是关注功能和自动化测试。性能测试可能大多是按照每个人的体验来做报告，是不是比较快，或者比较慢。当然也不乏有很多的测试人员会回复我说，性能测试都是服务器的，移动端根本就不需要性能测试。我实在觉得可笑。 不过我毕竟一直在创业公司，而且就我一个人，所以了解可能有限，我这里就说下我之前碰见的，所知道的，目的只是抛砖引玉。 另外，我这里也不去说什么MAT，instruments了，这种固有查找内存的工具大家自己google吧。 客户端的性能从系统层面，电量消耗，网络流量，内存泄漏等都是被关注，或者说用户最最关注的点。 实例一，3rd 应用的性能测试。应用本身的响应时间可以通过call 应用intent来查看，设备纯环境，设备低内存等各种情况下进行同样此数的call，进行对比。或者与同行业同性质的应用进行对比测试。我相信很快就能够有结论了。除了应用本身，还需要对于应用本身某些特别的功能进行响应测试。比如测试一个list，测试的方法为onkeydown之后查看这个listindex（0）是否高亮，是否正常的界面跳转了，那么分别进行计时（精确ms）。同样的，我们在空list以及有几百条list的情况进行这样的case test，那么就会有一个性能的结果出来。 实例二，假设你测试微薄客户端，那么你肯定是需要进行一个list上下滑动的性能测试。我们需要使用脚本语言shell或者python去call server api来仿造数据反馈到移动设备上，否则你不可能自己手动去发几百条weibo然后再测试。测试的时候需要关注两个问题，一个是list在各种情况下是否滑动流畅，一个是当list中有很多的的时候load的速度也是一个很大的测试点。这个load可以直接检查imageview什么时候load出来pic，什么时候显示在界面上，计算时间。这里其实很多应用是webview，或者数据是存在服务器端的，这个时候无论是平时的测试还是压力，还是性能，数据的修改，其实还是多使用脚本ping api比较好，能够很好的去辅助达到性能测试的效果。 实例三，比如要测试一个优酷的视频软件，那么视频的播放的时候，首先保证网络的情况下，各种分辨率各种码率的视频接入时间是需要关注。然后在播放，也就是和网络不停的通信的同时，那么需要通过tcp dump和wireshark工具来检查网络访问是否正确，视频的卡顿，视频的花屏等除了硬件兼容之外，可以通过抓包来判断其性能。如果丢包率高那么自然视频卡，体验不好，性能也就不会好。 其实以上只是一些很基础，现在很多公司也已经在这个基础上改良测试了。不过也是一些思路，让更多的企业和测试关注移动客户端的性能。不要一提到性能脑中只有LR等这些Server测试。
问题四：为什么要进行性能测试 原因有三：
川 开发者的水平各有不同，有的写出来的东西性能高，有的低，所以需要统一测试一下。
2 编程工具本身也有性能问题，用这样的工具开发出来的软件也要确认一下是否达到了需求所要求的性能指标，比如响应时间应该控制在多少秒以内。
3 性能测试，强度测试都是为了测试系统的稳定性，稳定性好，软件的质量就好，买的钱就多。
问题五：如何进行Web服务的性能测试 贴一篇我们内部的文章：
随着浏览器功能的不断完善，用户量不断的攀升，涉及到web服务的功能在不断的增加，对于我们测试来说，我们不仅要保证服务端功能的正确性，也要验证服务端程序的性能是否符合要求。那么性能测试都要做些什么呢？我们该怎样进行性能测试呢？
性能测试一般会围绕以下这些问题而进行：
1 什么情况下需要做性能测试？
2 什么时候做性能测试？
3 做性能测试需要准备哪些内容？
4 什么样的性能指标是符合要求的？
5 性能测试需要收集的数据有哪些？
6 怎样收集这些数据？
7 如何分析收集到的数据？
8 如何给出性能测试报告？
性能测试的执行过程及要做的事儿主要包含以下内容：
1 测试评估阶段
在这个阶段，我们要评估被测的产品是否要进行性能测试，并且对目前的服务器环境进行粗估，服务的性能是否满足条件。
首先要明确只要涉及到准备上线的服务端产品，就需要进行性能测试。其次如果产品需求中明确提到了性能指标，那也必须要做性能测试。
测试人员在进行性能测试前，需要根据当前的收集到的各种信息，预先做性能的评估，收集的内容主要包括带宽、请求包大小、并发用户数和当前web服务的带宽等
2 测试准备阶段
在这个阶段，我们要了解以下内容：
a 服务器的架构是什么样的，例如：web服务器是什么？是如何配置的？数据库用的是什么？服务用的是什么语言编写的？；
b 服务端功能的内部逻辑实现；
c 服务端与数据库是如何交互的，例如：数据库的表结构是什么样的？服务端功能是怎样 *** 作数据库的？
d 服务端与客户端之间是如何进行交互的，即接口定义；
通过收集以上信息，测试人员整理出服务器端各模块之间的交互图，客户端与服务端之间的交互图以及服务端内部功能逻辑实现的流程图。
e 该服务上线后的用户量预估是多少，如果无法评估出用户量，那么可以通过设计测试执行的场景得出这个值；
f 上线要部署到多少台机器上，每台机器的负载均衡是如何设计的，每台机器的配置什么样的，网络环境是什么样的。
g 了解测试环境与线上环境的不同，例如网络环境、硬件配置等
h 制定测试执行的策略，是需要验证需求中的指标能否达到，还是评估系统的最大处理能力。
i 沟通上线的指标
通过收集以上信息，确定性能测试用例该如何设计，如何设计性能测试用例执行的场景，以及上线指标的评估。
3 测试设计阶段
根据测试人员通过之前整理的交互图和流程图，设计相应的性能测试用例。性能测试用例主要分为预期目标用户测试，用户并发测试，疲劳强度与大数量测试，网络性能测试，服务器性能测试，具体编写的测试用例要更具实际情况进行裁减。
用例编写的步骤大致分为：
a 通过脚本模拟单一用户是如何使用这个web服务的。这里模拟的可以是用户使用web服务的某一个动作或某几个动作，某一个功能或几个功能，也可以是使用web服务的整个过程。
b 根据客户端的实际情况和服务器端的策略，通过将脚本中可变的数据进行参数化，来模拟多个用户的 *** 作。
c 验证参数化后脚本功能的正确性。
d 添加检查点
e 设计脚本执行的策略，如每个功能的执行次数，各个功能的执行顺序等
4 测试执行阶段
根据客户端的产品行为设计web服务的测试执行场景及测试执行的过程，即测试执行期间发生的事儿。通过监控程序收集web服务的性能数据和web服务所在系统的性能数据。
在测试执行过程中，还要不断的关注以下内容：
a web服务的连接速度如何？
b 每秒的点击数如何？
c Web服务能允许多少个用户同时在线？
d 如果超过了这>>
问题六：网站性能测试主要有哪几种方法 我知道的性能测试主要有：压力测试，负载测试，容量测试，发性能测试，兼容性测试（不同的 *** 作系统和不同的浏览器）。测的时候应用在客户端的性能、应用在网络上的性能和应用在服务器端的性能都要进行测试的。
希望能帮到你。
问题七：怎么才能做性能测试工程师？ 性能测试实际上确实需要些功底儿，但是也并不是非得一两年之后才去做。
我给你列几条性能测试工作中的建议，你可以自己温习一下，然后去面试，具体的经验需要实际的工作才能得到，然而你扎实的基础知识才识支撑你走下去的动力。
1，最直接也是最表面的建议，适用于面试：Loadrunner, >
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