跳转到内容

性能测试指标

  • 深入理性能测试指标不仅能帮助您全面评估系统性能,还能为优化决策提供可靠依据。
  • 本指南将系统化介绍AngusTester的核心性能指标,帮助您快速掌握各项指标的意义和用法。

基础计数指标

量化测试过程的核心操作和数据流转,为性能分析提供基础依据。

指标名称参数名称描述关键作用计算逻辑
迭代次数iterations测试任务执行次数衡量测试覆盖度累加执行次数
采样数n有效数据采集点数量评估数据有效性统计有效采样点
操作次数operations执行的请求操作总数评估系统处理能力累计操作次数
事务数transactions完成的业务事务数量评估业务处理能力累计成功事务
读取字节数readBytes数据读取总量评估网络/存储读取负载累计读取字节
写入字节数writeBytes数据写入总量评估网络/存储写入负载累计写入字节

💡 应用建议:基础指标需结合时间维度分析才能体现性能特征

吞吐量指标

反映系统在单位时间内处理能力的关键指标。

请求吞吐量

指标名称参数名称描述关键作用计算公式
每秒操作数ops每秒处理的请求数评估系统处理能力操作次数/测试时长
每秒事务数tps每秒完成的事务数评估业务处理能力事务数/测试时长

💡 重要提示:单接口测试场景时QPS测试结果和TPS值相等。

网络吞吐量

指标名称参数名称描述关键作用计算公式
每秒读取字节数brps每秒数据读取量评估网络接收能力读取字节数/测试时长
每秒写入字节数bwps每秒数据写入量评估网络发送能力写入字节数/测试时长

⚠️ 关键阈值:当吞吐量达到系统理论峰值的80%时,表明可能接近性能瓶颈

延迟指标

衡量系统响应速度的核心指标,直接影响用户体验。

指标名称参数名称描述关键作用计算逻辑
平均响应时间tranMean平均事务响应时间反映系统整体性能响应时间总和/事务数
最小响应时间tranMin最佳响应时间展示最优性能表现取最小值
最大响应时间tranMax最差响应时间暴露性能瓶颈点取最大值
P50响应时间tranP5050%请求的响应时间反映典型响应性能排序后50%位置
P75响应时间tranP7575%请求的响应时间反映良好性能表现排序后75%位置
P90响应时间tranP9090%请求的响应时间评估高质量性能排序后90%位置
P95响应时间tranP9595%请求的响应时间评估高服务水平排序后95%位置
P99响应时间tranP9999%请求的响应时间评估极端情况性能排序后99%位置
P999响应时间tranP99999.9%请求的响应时间评估极限性能排序后99.9%位置

错误指标

评估系统稳定性和可靠性的核心指标。

指标名称参数名称描述关键作用计算公式
错误数errors错误发生次数评估系统稳定性累加错误数
错误率errorRate错误发生比例评估系统可靠性(错误数/操作数)×100%
错误原因分布errorCauseCounter错误类型分布诊断问题根源按错误类型分组统计

🔍 诊断建议:错误类型中连接超时和5xx错误需要优先处理

线程(并发)指标

反映系统并发处理能力和资源利用效率。

指标名称参数名称描述关键作用状态说明
线程池大小threadPoolSize当前线程池容量评估系统并发容量-
活跃线程数threadPoolActiveSize正在工作的线程数评估资源利用率-
最大线程池容量threadMaxPoolSize最大线程支持数评估系统扩展上限-
运行中线程状态threadRunning线程是否运行监控线程状态true=运行中
线程终止状态threadTerminated线程是否终止监控线程状态true=已终止

时间标记字段

字段名称参数名称描述
服务器时间戳timestamp服务器记录时间
运行器时间戳timestamp0采样任务记录时间
采样任务名称name采样任务标识
测试时长duration总体执行时间
采样时长duration0单次采样时间
开始时间startTime测试启动时间点
结束时间endTime测试结束时间点

关键注意事项

  1. 指标关联性:延迟升高时需同步检查错误率和吞吐量变化
  2. 环境因素
    • 网络延迟对响应时间有直接影响
    • 测试数据规模影响吞吐量表现
  3. 场景差异化
    • 电商系统需重点关注P99延迟
    • 金融系统需确保0错误率
  4. 监控策略
    • 建立性能基线作为对比参考
    • 设置阈值自动报警(如错误率>0.5%)
  5. 趋势分析:环比历史数据识别性能退化情况

基于 GPL-3.0 许可发布