响应时间

在Tool bar上面找到Rules->CustomRules 在class Handlers{ 里面添加 function BeginRequestTime(oS: Session) { if (oS.Timers != null) { return oS.Timers.ClientBeginRequest.ToString(); } return String.Empty; } public static BindUIColumn("Time Taken") function CalcTimingCol(oS: Session){ var sResult = String.Empty; if ((oS.Timers.ServerDoneResponse > oS.Timers.ClientDoneRequest)) { sResult = (oS.Timers.ServerDoneResponse - oS.Timers.ClientDoneRequest).ToString(); } return sResult; } 退出重新启动就可以了 如下图展示了接口响应时间：Time Taken 来源： https://www.cnblogs.com/veggiegfei/p/11734444.html

postman官方文档：https://learning.getpostman.com/docs/postman/scripts/test_examples/ 断言1：检查响应主体是否包含字符串 // 检查响应主体是否包含字符串 pm.test("登录成功", function () { pm.expect(pm.response.text()).to.include("登录成功"); }); 断言3：检查JSON值 // 通过json值断言 pm.test("登录成功，code值等于0", function () { var jsonData = pm.response.json(); pm.expect(jsonData.code).to.eql(100); // jsonDate.value，value=code }); 断言4：使用响应头断言 // 使用Content-Type头断言 pm.test("是否存在Content-Type头", function () { pm.response.to.have.header("Content-Type"); }); 断言5：响应时间小于200ms // 响应时间小于200ms pm.test("响应时间", function () { pm.expect(pm.response.responseTime).to.be

　　分时系统是指在一个系统中多个用户分时地使用同一台计算机； 实时系统是指计算机及时响应外部事件地请求并在规定时限内完成对该事件地处理，控制所有实时设和实时任务协调一致地运行。 　　实时系统和分时系统的主要区别有两点：（1）分时系统的目标是提供一种通用性很强的系统，有较强的交互能力；而实时系统则大都是具有特殊用途的专用系统，交互能力略差。（2）分时系统对响应时间虽有要求，但一般来说，响应时间由人所能承受的等待时间来确定；而实时系统对响应时间要求很高，一般由控制系统或信息处理磁头所能接受的延迟时间来决定。 来源： https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11723463.html

Jmeter Dashboard详解 结果面板主要分为Dashboard和Charts两部分。Dashboard对信息进行汇总展示，Charts展示更多详细指标数据。 Dashboard Test and Report information 测试报告信息，包含源文件，开始时间，结束时间等基本信息。 APDEX Application Performance Index, 应用性能指数。 性能指数，Apdex(Application Performance Index) 是一个国际通用标准，Apdex 是用户对应用性能 满意度 的量化值。它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法，把最终用户的体验和应用性能作为一个完整的指标进行统一度量。 满意度结果被量化为一个 0 到 1之间的数值即 “Apdex 指数”，0 代表没有满意用户，1则代表所有用户都满意。经过统计，Apdex 把这个数值与用户满意程度细化对应，如下图所示，对于应用性能的 Apdex 评分与用户的体验紧密关联，为管理者提供了一种通过应用性能量化值来评估用户满意度的方法。 Requests Summary # 请求概览信息，展示请求成功(OK)/失败(KO)占比。直观反应请求状况。 Statistics # 每个事务的所有指标的摘要，包含三个中位数(可配置)。 Errors 所有错误的再要信息，以及其在请求中的比例。

一、性能测试中的常见指标及其含义 1、并发用户数 并发用户的含义分为狭义和广义两种。 狭义上的，或者说严格意义上的并发用户，指的是同一时刻做同一件事件的用户，如操作同一记录或不同记录。 广义上的，则是指在同一时间内，对系统发出请求或操作，可以是相同的请求或操作，也可以是不同的。 狭义的并发用户，主要用于针对核心模块或核心算法的测试中，与功能相关，是健壮性和稳定性测试的一部分，需要在广义的并发测试前进行。 而并发用户数，就是同一时刻与服务器进行交互的在线用户数量。 2、请求响应时间 请求响应时间，是指客户端发出请求到得到响应的整个过程的时间，包括了网络响应时间、应用与系统的响应时间。 4、事务响应时间 事务，是有一系列请求组成的，其响应时间针对用户而言，属于宏观的业务上的概念。顾名思义，事务响应时间，则是用户完成一个对于用户来说具有原子性价值的业务操作的时间，包含了一个或多个请求。 5、吞吐量 一次性能测试过程中，网络上传输的数据流量的总和。 6、吞吐率 单位时间内的吞吐量，常用单位有字节数/秒、请求数/秒、页面数/秒。 7、TPS 每秒能够处理的交易或事物的数量。 8、点击率 点击率，指的是每秒用户向服务器提交的http请求的数量，是web应用特有的。注意，鼠标在页面的单击数不一定等于点击数！一次单击，可能会发起多个请求，引起多个点击。 9、资源利用率 不同资源的使用程度

http_load使用详解 1.什么是http_load http_load是一款基于Linux平台的web服务器性能测试工具，用于测试web服务器的吞吐量与负载，web页面的性能。 2.http_load的安装 1)下载地址 wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 2)安装 tar xzvfhttp_load-12mar2006.tar.gz make make install 3.http_load的使用 1)创建文件 vi urls 写入要测的服务器域名或IP地址 比如urls里是http://www.baidu.com/ 亦或是192.168.0.1这一类的都可以测 2)使用示例 ./http_load -rate 5 -seconds 10 urls -parallel 简写-p ：含义是并发的用户进程数。 -fetches 简写-f ：含义是总计的访问次数 -rate 简写-p ：含义是每秒的访问频率 -seconds简写-s ：含义是总计的访问时间 执行结果： 说明执行了一个持续时间10秒的测试，每秒的频率为5。 49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds 5916 mean bytes

性能结果分析是性能测试中的一个重要部分，同时也是一个难点。由于不同的软件系统，不同的性能指标，结果分析方法都是不一样的。需要具体问题具体分析。下面将阐述一些性能分析的方法与建议。 1 性能分析的目的 1）找出系统瓶颈（硬件、软件） 2）提出性能优化方案 3）达到合理的硬件和软件配置 4）使系统资源使用达到最大平衡 2 常见性能瓶颈征兆 在性能测试执行过程中，我们需要观察和了解系统的运行状态，如果出现以下征兆，则表示系统可能存在瓶颈。 1) 持续缓慢：应用程序一直特别慢，改变负载，对整体响应时间影响很少； 2) 随着时间推进越来越慢：负载不变，随着时间推进越来越慢，可能到达某个阈值，系统被锁定或出现大量错误而崩溃； 3) 随着负载增加越来越慢：每增加若干用户，系统明显变慢，用户离开系统，系统恢复原状； 4) 零星挂起或异常错误：可能是负载或某些原因，用户看到页面无法完成并挂起，无法消除； 5) 可预见的锁定：一旦出现挂起或错误，就加速出现，直到系统完全锁定。通常要重启系统才解决。 6) 突然混乱：系统一直运行正常，可能是一个小时或三天之后，系统突然出项大量错误或锁定。 3 性能数据解读建议 性能分析过程也是一个解读数据的过程，读懂了数据你就能知道问题出在何处。随着经验的累积将会很容易判断问题的根源，甚至在开发阶段就能对可能出现问题的点打预防针。 性能指标类型 标准 性能瓶颈征兆

1.性能评估模型概述 我们的系统性能到底能不能够支撑线上真实大量的订单交易？ 我想，这是我们每一个互联网交易或者负责大并发项目的同学都很关心的问题，也是性能评估模型篇需要解答的最终问题。所以我们就带着这个问题来一步步深入性能测试。本问题的难度不在于一个简单的结果，而在于答案背后的一系列性能测试的评估数据和算法，以及如何建立一个良好可持续的“性能评估模型”。 通常来讲，性能测试是指通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。 而要回答“能否支撑线上真实 大量的订单交易 ”这样带有预测性的问题，实际上还需要用上另一种手段，即“ 性能预测 ”，而“在线性能评估模型”就是用来做性能预测的。 在预测之前，我们先来做一个数据分析，通过这个分析我们可以大概了解线上与线下的推算过程。 2013年11月11日，支付宝实现了当天交易总金额 350 亿元 ，订单总数 1.8 亿笔 （其中手机支付占24%），活跃用户 1.2 亿 。（来源：支付宝官方微博 http://weibo.com/1627897870/AiiAjEwHO ） 显然这是一个非常震惊的数字，它见证着电商的今天也预示着电商的未来。针对这个数字，下面我们就一起来剖析数字背后的性能情况。 双11当天，支付宝的订单数是1.8亿笔，意味着每小时订单数达到1.8亿 / 24 = 750万笔

性能测试曲线模型是一条随着测试时间不断变化的曲线，与服务器资源，用户数或其他的性能指标密切相关的曲线。如下图所示。 在图中，我们的曲线图主要分为3个区域，分别是：light load ：轻压力区；heavy load ：重压力区；和buckle load . 图中的3条曲线，分别表示资源的利用情况（Utilization，包括硬件资源和软件资源）、吞吐量（Throughput，这里是指每秒事务数）以及响应时间（Response Time）。图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数（Number of Concurrent Users）的不断增长。 在进行性能测试的时候，我们需要对图的曲线进行分析。分开来看的时候，响应时间（RT）、吞吐量（TPS）和资源利用率的变化情况分别是： 　　响应时间：随着并发用户数的增加，在前两个区，响应时间基本平稳，小幅递增。在第三个区域：急剧递增。在第三个区的点为拐点。 　　吞吐量：随着并发用户数的增加，在前两个区，对于一个良好的系统来说，并发用户数的增加，请求增加，吞吐量增加，中间的区域，处理达到顶点。 　　在第三个区：资源利用率：呈直线，表示饱和。 分析结论： 　　当系统的负载等于最佳并发用户数时，系统的整体效率最高，没有资源被浪费，用户也不需要等待；当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时，系统可以继续 工作 ，但是用户的等待时间延长

原文链接： http://www.cnblogs.com/longronglang/p/9879570.html 概念 首先来说说性能测试：性能是软件的一种非功能特性，他关注的不是软件是否完成了特定的功能，而是软件在完成特定功能是展示出来的及时性。 及时性从不同的视角代表不同的指标： 用户：响应时间 系统管理员：资源利用率，可扩展性，系统稳定性，系统容量 开发人员：系统架构，数据库设计，设计和代码实现 可见，系统稳定性对系统管理员的意义重大，稳定性的好坏也可以直接影响到最终用户所关心的“响应时间”，所以说稳定性测试时性能测试中非常重要的一环。 稳定性测试（亦可称可靠性测试）通过给系统加载一定的业务压力，让系统持续运行一段时间（一般为7x24小时），检测系统是否能够稳定运行。 如何实施 一、识别并确认软件主要业务（是否需要稳定性测试） 将稳定性测试的重心放在软件最有Value的地方，比如说一个抢票系统，它最有value的地方是当有一定数量的用户同时进行买票操作是系统的相应时间，资源利用率等是否能够正常且稳定，而不是用户如何添加新的联系人，修改个人信息等 二、罗列主要用户场景及相应负载量 1、用户场景可以根据软件主要业务进行设定 2、对主要场景负载量需要有一个清晰的定义（或者通过负载测试验证了用户场景的负载量，这将作为一个标准的负载在稳定性测试中使用） 三、制定稳定性指标模型