性能测试之常用术语

Posted 2021-04-28 Python自动化测试

        在性能测试中，有很多的术语是需要了解和掌握的(这些术语也是出去面试会被面试官问到)。在本文章中，针对常用的性能测试术语做以汇总。

       首先需要了解的是响应时间，在一个完整的HTTP的交互流程中，客户端发送请求到服务端以及服务端Response响应回复客户端，这样的一个过程中包含了用于等待和服务的时间，以及服务端返回给客户端的时间。更多的是用户侧关注的是整体的时间，比如在某电商平台搜索一个商品，用户关注的是搜索关键词后返回需要的商品数据以及数据的完整展示，而不关注这中间的请求流程以及那个请求导致了响应时间慢，但是在程序的角度上，如果用户响应时间慢就需要具体定位到底那个导致了用户响应时间慢，从而对程序进行优化和调整。

      IOPS的指标主要针对的是数据库层面，也就是也就是每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法。用于磁盘的读写，IOPS值的是每秒读和写的次数。对IOPS的指标更多关注的是读的部分，写的比价少关注，IOPS指标的数据直接可以和磁盘IO的吞吐量关联起来，之间可以形成一定的函数比例关系，如IOPS读的指标为一个数字的时候意味着磁盘IO的吞吐量达到一个负载。

     吞吐量，主要用于数据传输方面，也就是被测试系统的执行效率。该术语用于描述数据传输速度(字节/秒或者比特/秒)，在某些情况下（如DB层面），吞吐量指的是操作的速度，也就是每秒操作数或者每秒业务数。

      延时描述的是客户端的等待时间，也就是客户端发送请求后(如同步请求)等待服务的时间。当然在某些情况下，它可以指的是整个操作时间，和响应时间有雷同。当然针对这个延时，可以结合具体的业务形态来说，比如OLAP的数据引擎中，延时可以说是SQL在OLAP这一层的执行延时时间。

      使用率描述的是资源的使用情况，对于服务所请求的资源，使用率描述的是所给定的时间区间内资源的繁忙程度。对于存储资源来说，使用率指的就是所消耗的存储容量。如一个业务中，会使用大量的内存资源，总的内存资源是4G，在一定数据量的情况下执行该业务形态，内存使用率从100M一直占用到3G，然后随着业务形态内存资源得到释放呈下降的趋势，那么可以说内存使用率最高为75%，可能会存在OOM的错误信息，也可能会存在内存泄露的情况。所以使用率分两个维度，一个是系统资源的使用率，另外一个是系统内部署服务对系统资源的使用率。

      饱和度关联调度的策略，饱和度指的是某一资源无法满足服务的排对工作量，可以结合“线程等待队列”的理论。举一个生活中的例子，一个停车场最多可以停车是100辆车，那么停满99辆车以及100辆车的时候，这个时候车场的饱和度处于高负载。

      瓶颈很好理解，指的是在系统性能里，瓶颈指的是限制系统性能的那个资源。这也是性能测试过程中非常核心的部分。

     工作负载指的是系统的输入或者是对系统所施加的负载叫作工作负载。比如对DB来说，工作负载就是客户端发出的数据库请求和命令。

       缓存指的是用于复制或者缓充一定量数据的高速存储区域，目的是为了避免对较慢的存储层级的直接访问，从而提高性能。

        感谢您的阅读，后续会逐步的介绍性能测试的知识体系和案例分析。