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性能测试-误区二
1、性能测试策略 做性能测试需要一套标准化流程及测试策略，并发用户数只是指标考虑的一个，在做负载测试的时候，一般都是按照梯度施压的方式去加用户数，而不是在没 有预估的情况下，一次加几万个用户，，交易失败率非常高，响应时间非常长，已经超过了使用者忍受范围内，这样做没有多大的意义，这就好性能测试常用指标计算
并发用户数计算 1、使用公式估算系统平均并发用户数和峰值并发用户数 （1）平均并发用户数：C = nL/T （2）峰值并发用户数：C′ = C+ 3*√C C是平均并发用户数，n是每天访问系统的用户数，L是系统使用时长（用户项服务器发送请求的时长，不算看静态页面的时间），T是考察时长，C′ 是峰值并发用户数电商AARRR模型示例——R语言
在2010年，互联网创业者增长黑客之父肖恩·埃利斯（Sean Ellis）就创造了增长黑客（Growth hacker）这样一个概念。2015年，范冰撰写的一本新书《增长黑客》确立了Growth hacker的概念，同时引进了AARRR(增长黑客理论)基本模型，通常采用的手段包括A/B测试，搜索引擎优化，电子邮件召回，病毒营销等，而页性能测试常见面试题
性能测试的三个核心原理是什么？ 1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载3.模拟真实场景。用户的访问时间，访问频率都不是固定的。 性能性能测试记录
1、测试分类 （1）基准测试：模拟单用户运行，产生基准性测试数据； （2）并发测试：模拟多用户运行，验证服务是否有问题； （3）负载测试：找到系统最大的负载能力； （4）压力测试：系统达到饱和时，系统处理业务的能力； （5）稳定性测试：测试系统在一定的业务压力下系统可持续运行的时间； （6）配置测试：通过环境的调整来分析系性能测试中TPS和并发用户数
转载：https://blog.51cto.com/u_330478/5020738 并发用户数：是指现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)。 并发用户数和注册用户数、在线用户数的概念不同， 1、并发用户数一定会对服务器产生压力的， 2、而在线用户数只是 ”挂” 在系统上，对|NO.Z.00003|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v03|-------------------------------------
[Arithmetic：Statistical&Statistical：APP用户数预测] [Arithmetic.Statistical]三、APP用户数预测===============================END===============================Walter Savage Landor:s性能测试中如何 快速确定 并发用户数的 范围？
我们在性能测试的过程中，有产品经理或技术总监 经常会问：我们的系统 支持多少并发用户数？ 为什么我们要关注 并发用户数这个指标呢？ 首先来谈谈 为啥 要关注 用户数 这个指标： 在性能测试的过程中，一个线程代表一个 VU（虚拟用户）， 随着 并发用户数的增加 理论上被测系统接收到的并发请性能测试基础知识
背景 近期在做性能测试的过程中发现，有些用户需要提供系统的性能测试数据，在此过程中前端人员获取到的用户需求与后端人员理解不一致，导致实际测试工作无法开展，比如用户要求最大并发用户数达到20000,其实用户真实需求为在线用户数达到2W。借此机会重新把性能测试基础知识梳理一遍工业互联网特点
工业互联网姓”工”还是姓“互”？ 原工信部副部长，北京大学教授杨学山认为，工业互联网还是会姓“工”不姓“互”： “工业互联网的使命是实现工业现代化，是制造业由大变强。这个过程中，使用互联网和带动互联网发展都是副产品，不是主题。” 工业互联网的发展速度 工业互联网的第一个发电商数仓学习-数据仓库指标体系分析（12）
数据仓库指标体系分析 前言 一、最近1/7/30日各渠道访客数 二、最近1/7/30日各渠道会话平均停留时长 三、最近1/7/30日各渠道总会话数 四、最近1/7/30日各渠道跳出率 五、最近1/7/30日页面浏览路径分析(各跳转次数) 六、流失用户数 七、流失用户数 八、用户新增留存率 九互联网产品的目标拆解
作为互联网从业者，大部分产品的核心指标会是DAU（日活跃用户数），那我们就以DAU来作为本次分析的案例。既然目标是DAU，首先需要确定目前DAU是多少，目标是多少。这个是先了解现状以及目标与现状之间的差值，这样在目标拆分到最细节时，可以估计哪些细节需要做多少事情，提升多少百分比才能达成最ARPU小议
$奇虎360(QIHU)$(声明: 本文所有数据均来自公开信息，不对公司价值和市场估值做任何评价和建议)1. 什么是ARPUARPU (Average Revenue Per Users)和ARPPU (Average Revenue Per Paying Users),即每(活跃)用户付费和每付费用户付费。他们本身是两个不同的概念，但是我能看到这两个概念有性能指标
响应时间:对请求做出响应所需要的时间，是用户感知软件性的主要指标 响应时间包括： - 用户客户端呈现时间 - 请求/响应数据网络传输时间 - 应用服务器处理时间 - 数据库系统处理时间 响应时间的合理性，对于一个web系统，普通接受的响应时间标准为2/5/8秒 2秒钟之内响应客户是非常好【性能测试基础】三个最常用的指标
响应时间 定义 响应时间划分为呈现时间和服务器响应时间两个方面 呈现时间：数据被客户端收到收到后呈现给用户所消耗的时间。列如，对于一个WEB应用，呈现时间就是浏览器接收到响应数据后呈现和执行页面上的脚本所需要消耗的时间。所以，主要构成是前端响应时间，这部分时间取决于客户端而jmeter常用组件1
常用的组件 配件元件 HTTP信息头管理器 HTTP Cookie管理器 HTTP请求默认值 用户定义变量 集合点 1，配置元件 1.HTTP请求默认值 在多个环境使用一个jmeter脚本时，接口一样，域名，端口等不一样，就可以把对应的域名和端口，把这些共用的抽取出来放到HTTP请求默认值里面，需要切换环境的话，只需网站并发数
并发数、吞吐量的概念最初用来衡量网络设备的性能，后来推广到服务器及业务上评估系统的整体性能。 1.并发数 解释：反映了系统的负载特性。网站并发数指“并发用户数”。也叫并发连接数，指网络设备所能处理的最大会话数量。这里的会话数是指请求->响应一次会话。 1) 并发用户数吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）概念
开发的原因，需要对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科，记录如下：1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通QPS、TPS、并发用户数、吞吐量含义
QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系 相信有很多小伙伴面试时候被问到，你们公司 每天PV、UV是多少？数据库吞吐量是多少 QPS、TPS多少？ 集群并发量是多少？等等 ，懵逼的小伙伴赶紧看看， 相信你看完了， 差不多就有一个清晰的得认识。 1、QPS QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是QPS、TPS、并发用户数、吞吐量的关系
转自：微点阅读（www.weidianyuedu.com）微点阅读 - 范文大全 - 免费学习知识的网站 1、QPS QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。性能指标
性能测试中，并发用户数，通过负载测试找到最大并发数区间，然后缩小这个区间，找到最大并发用户数。 性能指标： 并发：发起方，多用户并发，发起方多个用户一起做某件事情。 并行：服务器，同时处理多个接口，同时处理多个事情。 并发用户：人作为性能测试的源动力，后端服务器的性能测试，都是性能测试场景设计之普通场景
普通场景 目录 普通场景前言一、实战结论 前言 普通场景是最简单的性能测试场景，只需要修改线程组即可。 线程数：并发用户数（并发数太大需要考虑分布式） ramp-up:启动线程的时间，比如设置5s，保证5s结束时，所有的线程数都要启动 循环次数：需要循环多少次 调度器：勾选循环次数为永4.JMeter阶梯式压测
一、阶梯式压测背景 什么是阶梯式压测？ 阶梯式压测，就是对系统的压力呈现阶梯性增加的过程，每个阶段压力值都要增加一个数量值，最终达到一个预期值。然后保持该压力值，持续运行一段时间。实际上，阶梯式压测，是负载测试的一种通用方法。 为什么要阶梯式压测？ 原因与负载测试是相同12道经典性能测试人员面试题
1.性能测试包含了哪些软件测试（至少举出3种）？ 参考答案：负载测试、压力测试、容量测试。 负载测试（Load Testing）：负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等，测试的主要是软件系统的性能。 压力测试吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)的概念与QPS计算公式
1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同