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如何调整软件压力测试工具

发布： 2011-01-12来源：作者：点击量：

标签：软件

软件压力测试工具如何调整软件测试您是否曾经需要进行APP应用的压力测试，但却不知道结果是什么？ 问题可能不是APP。 问题可能出在如何配置压力测试工具上。 如果您曾经经历过这种情况，或者打算进行压力测试，则需要进行考试

如何调整软件压力

你有必须使用APP软件的时候吗

怎么测试？

我经常做一些

如果你不知道上述测试有什么问题，请不要担心——有很多和你一样的人。 进行可行的压力测试乍一看并不简单。 面临的问题可能非常微妙。 而且，通常情况下，为了澄清情况，需要采用不那么简单的方法。 但是，这并不是将马尔可夫链、状态变化模型、排队理论、概率分布等转移到别处进行深入研究。 让我们用一种更简单易懂的方式来解释如何解决这个在许多压力测试中很常见的问题，而不是那么无聊。

测试方法会影响测试

首先，测试通常是从客户端活动的角度定义的，但必须了解，应该从以服务为中心的角度来看。 从服务器的角度来看，它只显示客户端访问的频率和处理每个请求所用的时间。 考虑一下典型的例子吧

比队伍里有多少人更重要的是，随着后来的人在队伍里的补充，房间里的人数是在减少，还是没变，还是在增加。 随之而来的另一个问题是，人们进入队列的速度与离开的速度相比，是快、相同还是慢。 如果离开速度比到达速度快，则请求的处理速度比请求的提交速度快。 第二种情况表示刚处理完一个客户，下一个到了。 最后一种情况表明，人们到达的速度比处理速度快。 用数学术语来说，第一个系统收敛，第二个处于稳定状态，第三个发散。 这三种情况下的房间人数都由frdlz定理Little's Law决定。

做力所能及的事

对外行人来说，frdlz定理表明你只能做这么多工作。 在数学版本中，系统中的请求数等于请求到达的速度乘以系统中的时间。 如果系统中的时间取决于溢出系统的速度(通常为服务时间)，则可以通过观察请求到达的频率(请求到达间隔时间)并将其与服务时间进行比较来确定系统的状态。

在所有情况下，frdlz定理都说明了系统如何处理工作负载。 状态有时瞬间破裂，有时间歇，但整体趋势由平均情况决定。 例如，在收敛系统中，很多人同时排队可能会引起暂时的暴涨，但是由于收敛系统的倾向会趋向于空闲，所以队列为空。 但是，第三个场景会发散，其中的请求数量会无限增加。 那个可以吗？ 这个问题的答案与如何定义发出请求的整个区域有关。

在随机时间点，全局用户发出请求。 这一定是从以服务器为中心的角度来看的整个区域。 大多数系统基于这样的假设，即在任何给定时刻，只有全局的一部分提出请求。 经验表明，在许多互联网APP应用程序中，全球有10%的应用程序在任意时间点都是活动的。 我们有必要知道这个信息。 如果要定义实际的压力测试的话。 例如，如果全局范围内有1000个用户，则预计总有100个用户在使用系统。 由于并发使用率为10%，预计用户库中有1000名用户，因此所有测试都需要模拟100名用户并重复执行几个请求系列。 以这种方式定义测试的弊端在于它反映了客户端的观点。

从以服务器为中心的视点转移到以客户端为中心的视点后，将看不到向服务器发送请求的速度。 限制或固定为执行用户请求而分配的用户(线程)的数量会更加模糊。 在这种情况下，通过测试可以看到服务器正在处理稳定的请求流，但处理请求的时间似乎越来越长。