性能測試知多少---吞吐量   《轉載》

　　我們每天的生活中都在用水用電，我只會關心自己的水管是否有水，水壓是否穩定，如果我們把水龍頭擰到最大，還是一滴一滴的流水。那我們就要憤怒了，直接找房東問明情況。我們從來沒想過去找自來水公司。我們每天都會上網，網速很慢，看個電影很卡，需要等很久才緩沖一個畫面，我們打開網頁很慢，IE狀態條一直50%，那我們就要憤怒了，直接找電信、網通公司問明情況。

　　我想說以上的情況是正常的，如果你在優酷上看視頻，需要緩沖很久。然后，你跟優酷客服打電話；訪問博客園網站半天打不開，就跟dudu打電話，那我們如果不是對網絡一竅不通的白癡，那一定是腦抽了。其實，我想說明的是，你可能從來不關心一個自來水廠供應多少水，但供應多少水對一個自來廠來說卻非常重要。你可能從來不關心一個系統的吞吐量，但吞吐量對一個系統來說卻非常重要。

　　ps：依照個人慣例，純文字的內容必須配一張淡疼的圖片！^_^

　　吞吐量

　　指在一次性能測試過程中網絡上傳輸的數據量的總和。

　　對于交互式應用來說，吞吐量指標反映的是服務器承受的壓力，在容量規劃的測試中，吞吐量是一個重點關注的指標，因為它能夠說明系統級別的負載能力，另外，在性能調優過程中，吞吐量指標也有重要的價值。如一個大型工廠，他們的生產效率與生產速度很快，一天生產10W噸的貨物，結果工廠的運輸能力不行，就兩輛小型三輪車一天拉2噸的貨物，比喻有些夸張，但我想說明的是這個運輸能力是整個系統的瓶頸。

　　提示，用吞吐量來衡量一個系統的輸出能力是極其不準確的，用個最簡單的例子說明，一個水龍頭開一天一夜，流出10噸水；10個水龍頭開1秒鐘，流出0.1噸水。當然是一個水龍頭的吞吐量大。你能說1個水龍頭的出水能力是10個水龍頭的強？所以，我們要加單位時間，看誰1秒鐘的出水量大。這就是吞吐率。

　　吞吐率

　　單位時間內網絡上傳輸的數據量，也可以指單位時間內處理客戶請求數量。它是衡量網絡性能的重要指標，通常情況下，吞吐率用“字節數/秒”來衡量，當然，你可以用“請求數/秒”和“頁面數/秒”來衡量。其實，不管是一個請求還是一個頁面，它的本質都是在網絡上傳輸的數據，那么來表示數據的單位就是字節數。

　　不過以不同的方式表達的吞吐量可以說明不同層次的問題。例如，以字節數/秒方式表示的吞吐量主要受網絡基礎設置、服務器架構、應用服務器制約；以請求數/秒方式表示的吞吐量主要受應用服務器和應用代碼的制約。

　　但是從業務的角度看，吞吐率也可以用“業務數/小時或天”、“訪問人數/小時或天”、“頁面訪問量/小時或天”來衡量。例如，在銀行卡審批系統中，可以用“千件/小時”來衡量系統的業務處理能力。那么，從用戶的角度，一個表單提交可以得到一次審批。又引出來一個概念---事務。

事務

　　就是用戶某一步或幾步操作的集合。不過，我們要保證它有一個完整意義。比如用戶對某一個頁面的一次請求，用戶對某系統的一次登錄，淘寶用戶對商品的一次確認支付過程。這些我們都可以看作一個事務。那么如何衡量服務器對事務的處理能力。又引出一個概念----TPS

　　TPS （Transaction Per second）

　　每秒鐘系統能夠處理事務或交易的數量，它是衡量系統處理能力的重要指標。

　　點擊率（Hit Per Second）

　　點擊率可以看做是TPS的一種特定情況。點擊率更能體現用戶端對服務器的壓力。TPS更能體現服務器對客戶請求的處理能力。

　　每秒鐘用戶向web服務器提交的HTTP請求數。這個指標是web 應用特有的一個指標；web應用是“請求-響應”模式，用戶發一個申請，服務器就要處理一次，所以點擊是web應用能夠處理的交易的最小單位。如果把每次點擊定義為一個交易，點擊率和TPS就是一個概念。容易看出，點擊率越大。對服務器的壓力也越大，點擊率只是一個性能參考指標，重要的是分析點擊時產生的影響。

　　需要注意的是，這里的點擊不是指鼠標的一次“單擊”操作，因為一次“單擊”操作中，客戶端可能向服務器發現多個HTTP請求。

　　吞吐量指標的作用：

　　再次將話題回歸到吞吐量上，在我們的性能測試中查看吞吐量對我們的測試有什么意義呢。

　　1、用戶協助設計性能測試場景，以及衡量性能測試場景是否達到了預期的設計目標：在設計性能測試場景時，吞吐量可被用戶協助設計性能測試場景，根據估算的吞吐量數據，可以對應到測試場景的事務發生頻率，事務發生次數等；另外，在測試完成后，根據實際的吞吐量可以衡量測試是否達到了預期的目標。

　　2、用于協助分析性能瓶頸：吞吐量的限制是性能瓶頸的一種重要表現形式，因此，有針對性地對吞吐量設計測試，可以協助盡快定位到性能冰晶所在位置。

　　擴展：

　　RBI（rapid bottleneck identify）

　　是Empirix公司提出的快速識別系統性能瓶頸的方法。該方法基于以下事實。

　　1、發現的80%系統的性能瓶頸都由吞吐量制約；

　　2、并發用戶數和吞吐量瓶頸之間存在一定的關聯；

　　3、采用吞吐量測試可以更快速定位問題。

　　通過不斷增加并發用戶數和吞吐量觀察系統的性能瓶頸。然后，從網絡、數據庫、應用服務器和代碼本身4個環節確定系統的的性能瓶頸。

　　其實，我講了這么多概念，我們無非是站在不同的角度去分解系統的性能，站在用戶的角度，服務器的角度、系統的各種角度。了解一個人需要多方面，了解一個系統也需要多方面。我在盡量把這些東西講的不枯燥，而且易懂。其實，自己寫的過程也是思考的過程