【从零开始构建性能测试体系-07】理解响应时间、吞吐量与并发：性能测试关键指标解读
性能测试是确保软件应用能够在实际使用中高效稳定运行的重要环节。对于现代复杂的应用系统来说，性能测试不仅仅是发现错误，更重要的是评估系统在不同负载下的表现，确保它能够满足用户需求。对于一个团队来说，性能测试的一个重要基础是首先要统一术语，而在性能测试过程中，响应时间、吞吐量和并发是最为关键的三个指标，理解并正确分析这三个指标，不仅使团队之间顺畅沟通，更能够帮助开发和运维团队有效优化系统性能。
性能测试常见的指标
以下是性能测试中常见的关键指标，不同公司以及不同团队对性能测试指标会有差异，这里用表格的形式列出，大家在阅读时注意一下：
| 中文指标名称 | 英文翻译 | 英文简写 | 中文解释 |
|---|---|---|---|
| 响应时间 | Response Time | RT | 用户请求发出到收到响应之间的时间，通常以毫秒(ms)为单位，反映系统响应的速度。 |
| 吞吐量 | Throughput | TP | 单位时间内，系统处理的请求或事务数量，常用请求数/秒(RPS)或事务数/秒(TPS)表示。 |
| 并发数 | Concurrency | Concurrency | 系统同时处理的用户请求数或事务数，衡量系统在多用户同时访问时的处理能力。 |
| 错误率 | Error Rate | ER | 在一定时间内发生的错误请求数与总请求数的比率，用于衡量系统的可靠性。 |
| 吞吐延迟 | Latency | Latency | 系统处理每个请求或事务所需的时间，通常指从请求开始到收到响应的总时间。 |
| 并发用户数 | Concurrent Users | CU | 系统能够同时支持的最大用户数，通常在并发测试中用于模拟多用户同时访问的情况。 |
| 最大负载 | Peak Load | PL | 系统能够承受的最大请求数或最大用户数，超出此负载时系统可能会出现性能下降或崩溃。 |
| 平均响应时间 | Average Response Time | ART | 在一定时间段内所有请求的平均响应时间，常用于衡量系统的整体性能表现。 |
| 资源利用率 | Resource Utilization | RU | 系统硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O）的使用程度，反映系统资源的有效利用情况。 |
| 吞吐量极限 | Throughput Limit | TPL | 系统能够维持的最大吞吐量，超过此阈值时系统的性能会显著下降。 |
| 启动时间 | Startup Time | ST | 系统从启动到能够接受用户请求的时间，通常用于评估系统初始化过程的效率。 |
| 事务响应时间 | Transaction Response Time | TRT | 用户发出事务请求到事务完成的时间，通常用于评估系统在处理复杂事务时的性能。 |
| 持续负载测试时间 | Soak Testing Time | STT | 在长时间负载下，系统的稳定性和性能表现，主要测试系统在持续负载下的耐久性和稳定性。 |
| 资源瓶颈 | Resource Bottleneck | RB | 系统运行中出现的性能瓶颈，通常是由于硬件资源不足或应用架构问题引起的。 |
这些关键指标能够帮助团队全面评估系统的性能，在测试过程中，根据具体需求选择合适的指标进行分析。
性能测试指标解读
1. 响应时间（Response Time）
响应时间是指从用户发送请求到收到系统响应的时间，通常以毫秒（ms）为单位。它是用户体验的关键因素，直接影响到应用的可用性和用户满意度。
-
关键点：
响应时间越短，用户体验越好。在高负载或高并发情况下，响应时间往往会延长，因此需要通过优化代码、数据库查询和服务器配置来减少响应时间。 -
分析方法：
- 平均响应时间： 统计在一定时间范围内所有请求的响应时间的平均值。
- 最大响应时间： 记录系统响应时间中的最大值，用于分析极端情况。
- 百分位响应时间（例如90th percentile）： 这有助于查看大多数用户的响应时间，忽略极端高的响应时间，提供一个更实际的视角。
-
影响因素：
- 服务器性能（CPU、内存、磁盘I/O等）
- 网络延迟
- 应用代码的效率
- 数据库查询优化
- 用户请求的复杂度
2. 吞吐量（Throughput）
吞吐量通常指在单位时间内系统处理的请求数量，通常用“请求数/秒”（Request per Second，RPS）或“事务数/秒”（Transactions per Second，TPS）来衡量。吞吐量越高，表示系统能够在单位时间内处理更多的负载。
-
关键点：
吞吐量是衡量系统处理能力的重要指标。在高负载的情况下，吞吐量有可能达到一个上限值，超过该值后，系统可能会发生瓶颈，导致响应时间显著增加或系统崩溃。 -
分析方法：
- 总吞吐量： 记录在整个测试过程中，系统处理的总请求数或事务数。
- 单位时间吞吐量： 分析单位时间内系统的处理能力，通常是每秒处理的请求数。
- 吞吐量与响应时间的关系： 在测试过程中，通常会发现吞吐量的提升会导致响应时间的增加，尤其是在系统接近瓶颈时。
-
影响因素：
- 系统的硬件资源（如处理器、内存、存储设备等）
- 软件架构（单体架构与微服务架构的差异）
- 网络带宽与延迟
- 数据库和缓存策略
- 后端服务的并发处理能力
3. 并发（Concurrency）
并发是指系统能够同时处理的用户请求或事务的数量。它通常指的是在同一时刻并行执行的操作数，直接影响到系统的负载能力和响应性能。
-
关键点：
并发是衡量系统承受多用户同时请求的能力。较高的并发通常意味着系统能够处理更多的请求，但也会增加系统资源的消耗，可能导致响应时间增加或吞吐量下降。 -
分析方法：
- 并发用户数： 通过模拟多个虚拟用户并行访问系统，测试系统在不同并发情况下的响应时间和吞吐量表现。
- 并发与负载的关系： 分析不同并发数下系统的响应时间、吞吐量变化，从而找到系统的并发承载上限。
-
影响因素：
- 系统的线程池和进程池配置
- 网络带宽和延迟
- 后端服务的同步/异步处理能力
- 数据库连接池的配置
- 缓存和分布式系统的并发处理能力
性能测试方法
性能测试涉及多种不同的测试方法，主要包括以下几种：
-
负载测试（Load Testing）：
模拟正常用户负载下，测试系统的响应时间和吞吐量。目标是确保系统能够稳定工作并满足业务需求。 -
压力测试（Stress Testing）：
通过施加超出系统承载能力的负载，测试系统在极限负载下的表现。主要目标是找到系统的瓶颈，了解系统崩溃的临界点。 -
基准测试（Benchmark Testing）：
确定系统性能的标准，评估其在正常负载和高负载下的表现，并与其他同类系统进行对比。 -
容量测试（Capacity Testing）：
确定系统能够处理的最大用户数或事务数，评估系统在不同负载下的性能。
影响性能的主要因素
性能的好坏通常由以下因素共同作用：
- 硬件资源： CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等硬件资源直接影响系统的响应时间、吞吐量和并发能力。
- 网络性能： 网络带宽和延迟会直接影响请求和响应的速度，尤其是在分布式系统中，网络性能成为影响整体性能的重要因素。
- 应用架构： 系统架构的设计，是否采用高效的分布式架构、微服务架构，是否合理利用缓存、负载均衡等，都会影响系统的性能。
- 代码优化： 代码效率直接影响响应时间和吞吐量，低效的算法、数据库查询以及不必要的同步操作都会增加系统的负担。
写在最后
响应时间、吞吐量和并发是性能测试中的三个关键指标，它们相互关联，共同决定了系统的性能。在进行性能测试时，必须全面考虑这些指标，并在实际测试中通过调整负载、并发数、硬件配置等因素，找到系统的性能瓶颈和优化空间。通过对这些指标的深入分析，可以确保系统在面对高并发、大数据量的环境下，依然保持稳定性和高效性，从而提供良好的用户体验。