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压力测试核心性能指标及行业标准指标1:响应时间指标2:吞吐量(TPS)指标3:失败率总结:
压力测试核心性能指标及行业标准
在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准? 本文将结合实际压测报告,帮助您快速理解压测时的主要性能指标,了解如何解读该指标以及通常情况下应该达到的标准。 性能测试过程是模拟用户真实视角的请求过程。一个请求的“响应时间”指的是从开始跟被测服务建立连接、发送请求内容、再等待服务响应、最后完整接收回包的整个时间长度。 压测人员需要就趋势图中偶发超长响应时间进行分析,联动开发人员根据traceID跟踪分析具体原因即可。 响应时间与客户体验息息相关,有说法称,当页面的加载速度大于1秒时,搜索引擎SEO会对网站进行降权处理。 虽然响应时间并没有严格的通用标准,但这里我们给一些行业通用的标准给大家做一个参考。 对于大部分互联网行业业务来说,接口的平均响应时间普遍优于其他行业,核心接口响应时间通常小于200毫秒,普通接口小于500毫秒,部分特殊接口也以小于1秒为佳。当超出相应标准时,需研发人员对服务进行扩容或性能优化。 对于非互联网行业来说,响应时间标准要放宽一些,但通常建议核心接口响应时间小于500毫秒,普通接口小于1秒,特殊接口也不要超过3秒为佳,否则将较大程度影响用户使用体验。 指标2:吞吐量(TPS)
什么是TPS呢?TPS的全称是Transaction Per Second,也就是被测服务每秒处理的事务数TPS的计算方式,是用压测时间段内的总事务数除以压测总时长秒数,即可得到每秒处理事务数。 在压测过程中,优测压测平台会每秒计算一次当前这一秒的TPS,压测过程结束后,其中最小和最大的即最小和最大TPS,求均值即可得出平均TPS。 这里需要注意的是,**TPS的指标必须结合压测时配置的并发线程数,即模拟用户数一起分析。在被测服务未达瓶颈的时候,线程数越大,TPS越大。**举一个例子,平均响应时间是200毫秒的某业务,假如仅模拟1用户数发压,那么TPS等于5,显然并不代表服务的极限吞吐量水平。 通常情况下,我们会通过不断增加线程数,在错误率符合预期的前提下,探索TPS的上限,作为当前部署配置下的服务吞吐量指标。 那么报告内的TPS趋势图该如何分析?该达到什么样的标准呢? TPS通常根据业务需求来进行设定,如分析该业务历史真实线上业务数据的峰值,乘以一定的buffer作为此次压测目标。或者对于暂未上线的活动或者功能,根据产品或运营人员预估的峰值请求数乘以一定的buffer作为此次压测目标。Buffer值通常为1.5-3倍,视风险情况而定。 这里我们也给出一些常见业务类型的TPS情况,仅供参考。电商或大规模的运营活动,如秒杀等场景,因为瞬间高峰值请求情况,TPS通常能达到百万级别。普通的互联网业务,通常吞吐量根据业务重要程度不同,在1万至10万之间。对于非互联网行业产品或小规模系统,因为用户量不大,TPS通常在5万以下。 指标3:失败率
失败率的计算方法,是用总失败请求数除以总请求数。通常标准为比较严格的要求100%成功,或者相对可接受的失败率低于1%,也就是100次请求业务中,有一个用户会遭遇失败。 需要注意的是,很多压测人员会简单的使用http响应码作为判断标准,200即成功,其他即失败。在实际经验中,经常会出现响应码是200,但响应结果不符合预期的情况。所以需要压测人员根据业务逻辑,配置详细错误断言和描述,精准评估失败率。 不管是哪个指标,其实最重要的不是对指标本身是否达标的度量,而是通过指标评估被测系统是否达到预期,以及对具体问题的分析和定位。需尽可能通过查看日志、链路追踪等方法,定位问题根源并解决。 如下图实例,根据错误请求的具体请求和响应信息,分析具体原因。并通过链路追踪,精准定位问题。 |
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