对于性能测试,以上性能指标必须要有清楚的理解,自己总结如下:

1. 响应时间(RT) 

　　是指系统对请求作出响应的时间。这个指标与人对软件性能的主观感受是一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。 

对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。

注意: 在性能测试中, 响应时间要做更细致划分

2. 吞吐量(Throughput) 

吞吐量是指系统在单位时间内处理完成的客户端请求的数量, 直接体现软件系统的性能承载能力。这是目前最常用的性能测试指标。对于服务器来讲,吞吐量越高越好.吞吐量是一个很宽泛的概念, 通常情况下，用“请求数/秒”或者“页面数/秒”来衡量。

体现:

1. 业务角度: 业务数/小时 或 访问人数/天等

2. 网络流量: 字节数/小时 或 字节数/天等

3. 服务器性能处理能力(重点): TPS(每秒事务数) 和 QPS(每秒查询数):

对于无并发的应用系统而言，吞吐量与响应时间成严格的反比关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需要用吞吐量作为性能指标。 

对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是n×t，而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大很多）。这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多不走难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。也就是说在处理单个请求时，在每个时间点都可能有许多资源被闲置，当处理多个请求时，如果资源配置合理，每个用户看到的平均响应时间并不随用户数的增加而线性增加。实际上，不同系统的平均响应时间随用户数增加而增长的速度也不大相同，这也是采用吞吐量来度量并发系统的性能的主要原因。一般而言，吞吐量是一个比较通用的指标，两个具有不同用户数和用户使用模式的系统，如果其最大吞吐量基本一致，则可以判断两个系统的处理能力基本一致。

3. TPS(Transactions Per Second,每秒事务数) 

         TPS是单位时间内处理事务的数量,从代码角度来说,一段代码或多段代码可以组成一个事务.单位时间内完成的事务数越多,服务器的性能越好

4.. QPS(Query Per Second,每秒查询数) 

         QPS是单位时间内处理请求的数量,比TPS划分的更细致一些,因为一个事务可能会包含多个请求. 在一个事务当中, 假如只包含一个请求, 那么 QPS 就是指该请求过程中, 发起的数据查询总次数. 注意: 在 JMeter 当中, 把 TPS 和 QPS 简单的认为是同一个指标, 用来考察服务器性能好坏

TPS和QPS的区别?

TPS(transaction per second)是单位时间内处理事务的数量，QPS(query per second)是单位时间内请求的数量。TPS代表一个事务的处理，可以包含了多次请求。很多公司用QPS作为接口吞吐量的指标，也有很多公司使用TPS作为标准，两者都能表现出系统的吞吐量的大小，TPS的一次事务代表一次用户操作到服务器返回结果，QPS的一次请求代表一个接口的一次请求到服务器返回结果。当一次用户操作只包含一个请求接口时，TPS和QPS没有区别。当用户的一次操作包含了多个服务请求时，这个时候TPS作为这次用户操作的性能指标就更具有代表性了。

个人理解如下：

1、Tps即每秒处理事务数，包括了

1）用户请求服务器

2）服务器自己的内部处理

3）服务器返回给用户

这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N；

2、Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。

例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次访问，产生一个“T”，产生3个“Q”

5.并发数

         并发测试的用户数量, 指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。与吞吐量相比，并发用户数是一个更直观但也更笼统的性能指标。实际上，并发用户数是一个非常不准确的指标，因为用户不同的使用模式会导致不同用户在单位时间发出不同数量的请求。一网站系统为例，假设用户只有注册后才能使用，但注册用户并不是每时每刻都在使用该网站，因此具体一个时刻只有部分注册用户同时在线，在线用户就在浏览网站时会花很多时间阅读网站上的信息，因而具体一个时刻只有部分在线用户同时向系统发出请求。这样，对于网站系统我们会有三个关于用户数的统计数字：注册用户数、在线用户数和同时发请求用户数。由于注册用户可能长时间不登陆网站，使用注册用户数作为性能指标会造成很大的误差。而在线用户数和同事发请求用户数都可以作为性能指标。相比而言，以在线用户作为性能指标更直观些，而以同时发请求用户数作为性能指标更准确些。 

         用户数概念划分:

1. 并发用户数: 同一时间内发送请求的用户数量(同一个请求/非同一个请求)

2. 在线用户数: 某段时间内在系统内的用户数量(不是所有在线用户都会发送请求)

3. 系统用户数: 系统内注册的用户数量(存在一人拥有多个账号的情况)

结论: 系统用户数 > 在线用户数 > 并发用户数

6.点击数HPS (每秒点击次数)

         是指发起请求时, 服务端对请求进行响应的页面资源对应的请求数量.

注意:

1. 日常操作中, 对页面的点击动作不是这里说的点击数

2. 该指标只在 Web 项目中需要注意

例如,访问百度首页

7.资源利用率

定义: 系统资源(CPU/内存/磁盘/网络)使用占比(使用量/总量*100%)

利用率指标:(没有特殊要求情况下)

1. CPU 不超过 75%-85%

2. 内存不超过 80%

3. 硬盘不超过 90%(容量占有率/读写时间比)

8.错误率

定义: 错误率指系统在负载情况下，失败交易的概率。

错误率 ＝ (失败交易数/交易总数)*100%

注意:

1. 大多系统都会要求无限接近于 100% 成功率, 因此, 错误率一般都非常低

2. 相对稳定的系统产生的错误率又称超时率(由网络传输导致的)