软件性能指标都有哪些

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了软件性能指标都有哪些相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 问题一：衡量一个软件系统性能的常见指标有哪些 我参考了下博云软件的观点得出以下几点技术性能指标：1、系统平均无故障时间，2、系统联机响应时间、处理速度和吞吐量，3、系统操作是的灵活性和方便性，4、系统加工数据的准确性，5、系统的可扩充性，6、系统的可维护性。

问题二：软件测试常见性能指标有哪些，并简述其定义 1、响应时间
响应时间指的是“系统响应时间”，定义为应用系统从发出请求开始到客户端接收到响应所消耗的时间。把它作为用户视角的软件性能的主要体现。它包括网络上的传输时间，web服务器上处理时间，APP服务器上处理时间，DB服务器上处理时间，但不包括浏览器上的内容显示时间，即“呈现时间”，这是因为呈现时间在很大程度上取决于客户端的表现。
2、最大并发用户数
有两种理解方式，一种是从业务的角度来模拟真实的用户访问，体现的是业务并发用户数，指在同一时间段内访问系统的用户数量。另一种是从服务器端承受的压力来考虑，这里的“并发用户数”指的是同时向服务器端发出请求的客户数，该概念一般结合并发测试（Concurrency Testing）使用，体现的是服务端承受的最大并发访问数。
3、吞吐量
吞吐量是指“单位时间内系统处理的客户请求的数量”，直接体现软件系统的性能承载能力。一般来说，吞吐量用请求数/秒或是页面数/秒来衡量，从业务的角度，吞吐量也可以用访问人数/天或是处理的业务数/小时等单位来衡量。当然，从网络的角度来说，也可以用字节数/天来考察网络流量。对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。
4、性能计数器
性能计数器（Counter）是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。例如，对Windows 系统来说，使用内存数（Memory In Usage），进程时间（Total Process Time）等都是常见的计数器。
5、思考时间
思考时间（Think Time），也被称为“休眠时间”，从业务的角度来说，这个时间指的是用户在进行操作时，每个请求之间的间隔时间。从自动化测试实现的角度来说，要真实地模拟用户操作，就必须在测试脚本中让各个操作之间等待一段时间，体现在脚本中，具体而言，就是在操作之间放置一个Think 的函数，使得脚本在执行两个操作之间等待一段时间。
6、TPS
TPS:Transaction per second，每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。
7、HPS
点击率：HPS，每秒钟用户向WEB服务器提交的HTTP请求数。这个指标是WEB应用特有的一个指标，WEB应用是请求―响应模式，用户发出一次申请，服务器就要处理一次，所以点击是WEB应用能够处理的交易的最小单位。

问题三：软件技术指标有哪些？ VOL 量能指标 MACD 指数平滑异同移动平均线 KDJ 随机指标 RSI 相对强弱指标

问题四：软件性能测试监控的关键指标有哪些 性能测试对于Windows的系统资源，一般监控CPU，内存，磁盘。

问题五：常见的服务器性能指标有哪些及简要介绍 当前业界常见的服务器性能指标有:
TPC-C
TPC-E
TPC-H
SPECjbb2005
SPECjEnterprise2010
SPECint2006 及 SPECint_rate_2006
SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006
SAP SD 2-Tier
LINPACK
RPE2
一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:
TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。
2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。
对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。

问题六：软件技术指标有哪些？ 请问软件技术指标有哪些呢？各位大虾能否珐合工作实际描述一下？小弟在书本上看到的都是些概念性的说法。谢谢！

问题七：手机性能指标 手机性能指的是什么 目前主流手机配件都际几公司所定比性智能手机性能重要指标电脑依CPU频率、核数、RAM（运行内存）、ROM（手机存储）速度、GPU（显卡）性能、主屏幕像素、像素密度、摄像像素、软件情况目前业内测试软件测试手机性能关键指标

问题八：软件性能测试 指标tps有哪些要求 tps一般要按二八原则满足每天交易量，
举例：被测系统一天工作窗口是8小时，处理了10万笔交易
tps>（100000×80%）/（8×3600×20%）=13.89

问题九：以下指标中哪个是衡量软件性能的指标 一台计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标来决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。但对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。 1、CPU的运算速度。运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令／秒”（mips，Million Instruction Per Second）来描述。同一台计算机，执行不同的运算所需时间可能不同，因而对运算速度的描述常采用不同的方法。常用的有CPU时钟频率（主频）、每秒平均执行指令数(ips)等。微型计算机一般采用主频来描述运算速度，通常显示为X.X GHz。一般说来，主频越高，运算速度就越快。 2、字长。一般说来，计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。现在的大多装人都装64位的了。 3、内存的容量。内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的物理存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。随着操作系统的升级，应用软件的不断丰富及其功能的不断扩展，人们对计算机内存容量的需求也不断提高。目前，常见的内存容量都在1GB以上了。内存容量越大，系统功能就越强大，能处理的数据量就越庞大。 4、外存储器的容量。外存储器容量通常是指硬盘容量（包括内置硬盘和移动硬盘）。外存储器容量越大，可存储的信息就越多，可安装的应用软件就越丰富。目前，硬盘容量一般为300 G至1TB，以后存储容量还会更大。 以上只是一些主要性能指标。除了上述这些主要性能指标外，计算机还有其他一些指标，例如，所配置外围设备的性能指标以及所配置系统软件的情况等等。另外，各项指标之间也不是彼此孤立的，在实际应用时，应该把它们综合起来考虑，而且还要遵循“性能价格比”的原则。

问题十：app开发，比较看重的性能指标有哪些 博客 app最重要的指标有九个，最重要9个的KPI指标，它们可以评估移动App应用软件是否成功。
1.用途
用户评价一款App应用时，会首先是从它的用途入手，而真正成功的App应用能够解决用户所面临的问题。除了单纯的使用外，还必须了解用户的年龄段，应用的使用频率、时间、方式等。特别的，对受众群体进行特征分析，可以估测不同受众群体使用情况，预测模型转换。了解这些问题后，可以对App应用有更深刻的见解，并且有的放矢进行资源分配，从而获得更大的利润。
2. 产品终生价值
对任何一款App应用而言，经得住检验并且可靠耐用，就是对产品终生价值(LTV)最重要的评价标准。简言之，LTV是移动用户相对于非移动用户的价值。如果移动用户比非移动用户更忠诚、使用频率更高，那么这个移动策略就是切实可行的。根据不同的用途来评断“价值”，这样就可以在了解应用对不同用户的价值后，就可以明确哪些功能对用户是重要的，哪些是有待提高的。
3.保留率
一款应用软件不会一直都是最热门的，因此要延长使用寿命就必须重视保留率，特别是在第1、7、30天的保留率。如今，保留率以及成为应用软件的最大的挑战，调查显示，有65%的人会在安装3个月后停止使用。而且早期的保留率预测也能显示市场生产力。另外，应用软件排名也越来越关注保留率。对用户来说保留率是更好的指标，但是只有做的很出色才会有更高的保留率。
4.活跃用户
每个人都可以下载应用软件，但是要想让用户定期使用并不那么容易。月度活跃用户(MAU)、日活跃用户(DAU)
都是评估用户活跃度的关键指标。如果用户喜欢一款App，它们就会经常使用，甚至能到依赖的程度。只有了解这类人群的特质以及他们是如何使用的，才会创造出更受欢迎的App应用，并且把更多的客户转化为活跃客户。
5.使用时间
只打开应用软件与切实使用应用软件是有很大区别的，就像网页访问量与网页浏览时间相比一样。增加使用时间对App应用而言是非常重要的。要想使App应用更加具有用户粘性，就要让它更具吸引力，这样才会有更长的使用时间。想要开发APP可以找汉恩云推。
6.平均用户收益
如果App应用有固定的用户群那是很好的，但可能会创造一款应用软件能以其他方式获取收益。着眼大局要从平均用户收益(ARPU) 入手。“收益”来自于
App应用价格、应用内置广告等等，但是当 决定使用平均用户收益这个指标，那么请注意，要把 的App应用放在多个渠道平台上。
GPShopper市场营销部高级经理Andrea Cohen表示，如果
只是简单的看看用户在App应用里买了些什么，并忽略他们总体花费的增长，这绝对是一个错误。根据她曾在The North
Face和bebe这两个品牌公司的经验，每年用户使用App消费比在线用户多15%，甚至能占到总体收益的25%。
7.App加载/登陆时间
的App应用需要六秒才能登陆?明确的告诉 ，不会有人愿意花时间用这款App应用的。时间可以说是App应用的本质，
有责任为用户提供更高效的应用加载时间。用户应用加载App应用，登陆新页面，在应用里进行购买交易，所有处理都应该是无缝完成。如果
让用户思索为什么这款App应用的加载时间这么长，他们可能已经用上了 竞争对手的App了。
8.用户获取
获取新用户有一个办法，那就是研究一下现有用户是如何找到
开发的App应用的，是通过搜索，付费广告，内置推荐，还是通过口碑相传。人们会因为不同的原因寻找不同的App应用，......>>

305期面试官：Redis用过是吧？那你讲讲Redis都有哪些监控指标？

监控指标

  • 性能指标：Performance
  • 内存指标: Memory
  • 基本活动指标：Basic activity
  • 持久性指标: Persistence
  • 错误指标：Error
  • 性能指标：Performance
Name Description
latency Redis响应一个请求的时间
instantaneous_ops_per_sec 平均每秒处理请求总数
hi rate(calculated) 缓存命中率（计算出来的）

内存指标: Memory

Name Description
used_memory 已使用内存
mem_fragmentation_ratio 内存碎片率
evicted_keys 由于最大内存限制被移除的key的数量
blocked_clients 由于BLPOP,BRPOP,or BRPOPLPUSH而备阻塞的客户端

基本活动指标：Basic activity

Name Description
connected_clients 客户端连接数
conected_laves slave数量
master_last_io_seconds_ago 最近一次主从交互之后的秒数
keyspace 数据库中的key值总数

持久性指标: Persistence

Name Description
rdb_last_save_time 最后一次持久化保存磁盘的时间戳
rdb_changes_sice_last_save 自最后一次持久化以来数据库的更改数

错误指标：Error

Name Description
rejected_connections 由于达到maxclient限制而被拒绝的连接数
keyspace_misses key值查找失败(没有命中)次数
master_link_down_since_seconds 主从断开的持续时间（以秒为单位)

监控方式

  • redis-benchmark
  • redis-stat
  • redis-faina
  • redislive
  • redis-cli
  • monitor
  • showlog
    • 1）get：获取慢查询日志
    • 2）len：获取慢查询日志条目数
    • 3）reset：重置慢查询日志

相关配置：

slowlog-log-slower-than 1000 # 设置慢查询的时间下线，单位：微秒
slowlog-max-len 100 # 设置慢查询命令对应的日志显示长度，单位：命令数
  • info（可以一次性获取所有的信息，也可以按块获取信息）
    • 1）server:服务器运行的环境参数
    • 2）clients:客户端相关信息
    • 3）memory：服务器运行内存统计数据
    • 4）persistence：持久化信息
    • 5）stats：通用统计数据
    • 6）Replication：主从复制相关信息
    • 7）CPU：CPU使用情况
    • 8）cluster：集群信息
    • 9）Keypass：键值对统计数量信息

终端info命令使用

  • ./redis-cli info 按块获取信息 | grep 需要过滤的参数
  • ./redis-cli info stats | grep ops

交互式info命令使用

 #./redis-cli 
> info server

性能监控：

redis-cli info | grep ops # 每秒操作数
【305期】面试官：Redis用过是吧？那你讲讲Redis都有哪些监控指标？

内存监控：

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used | grep human       
used_memory_human:2.99M  # 内存分配器从操作系统分配的内存总量
used_memory_rss_human:8.04M  #操作系统看到的内存占用，top命令看到的内存
used_memory_peak_human:7.77M # redis内存消耗的峰值
used_memory_lua_human:37.00K   # lua脚本引擎占用的内存大小

由于BLPOP,BRPOP,or BRPOPLPUSH而备阻塞的客户端

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep blocked_clients
blocked_clients:0  

由于最大内存限制被移除的key的数量

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep evicted_keys
evicted_keys:0  #

内存碎片率

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep mem_fragmentation_ratio
mem_fragmentation_ratio:2.74 

已使用内存

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used_memory:
used_memory:3133624  

基本活动指标：

redis连接了多少客户端

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients
connected_clients:1
[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected
connected_clients:1   # 客户端连接数量
connected_slaves:1   # slave连接数量

持久性指标：

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_last_save_time
rdb_last_save_time:1591876204  # 最后一次持久化保存磁盘的时间戳
[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save
rdb_changes_since_last_save:0   # 自最后一次持久化以来数据库的更改数

错误指标

由于超出最大连接数限制而被拒绝的客户端连接次数，如果这个数字很大，则意味着服务器的最大连接数设置得过低，需要调整maxclients

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients
connected_clients:1

key值查找失败(没有命中)次数，出现多次可能是被hei ke gongjji

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep keyspace
keyspace_misses:0   

主从断开的持续时间（以秒为单位)

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save
rdb_changes_since_last_save:0  

复制积压缓冲区如果设置得太小，会导致里面的指令被覆盖掉找不到偏移量，从而触发全量同步

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep backlog_size
repl_backlog_size:1048576

通过查看sync_partial_err变量的次数来决定是否需要扩大积压缓冲区，它表示主从半同步复制失败的次数

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep sync_partial_err
sync_partial_err:1

redis性能测试命令

./redis-benchmark -c 100 -n 5000

说明：100个连接，5000次请求对应的性能

感谢阅读，希望对你有所帮助 :) 

来源：https://blog.51cto.com/yht1990/2503819

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
END
 
  

 
   
   
 

 
   
   
 

  
    
    
  
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