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求web性能测试标准

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1#
发表于 2005-6-21 08:43:48 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
公司有两大产品,一是网站,还有是办公自动化系统。项目布置后都要对性能做测试。一般这个系统的用户对web都不熟悉,因此对系统的性能也没有提出严格的要求,只是要求能通畅运行。这给我们测试很大的困惑,不知道什么样的算是合格的。在这里想咨询各位web系统的一般性能标准是怎么样的?
LR里有几个设置:循环延时、集合等,以及最后得到的测试结果中哪些和性能紧密关联的呢?或者说在做性能测试时应该注意哪些?
请各位帮忙,在这里先谢了!
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    2015-6-16 14:29
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    [LV.1]测试小兵

    2#
    发表于 2005-6-21 09:39:50 | 只看该作者
    oa的我觉得性能不作为重点,他的访问量一般没有多大,网站的就需要做性能压力测试了,一般的关注点,论坛上都有的,你可以看一下,主要是系统的最佳并发量,最大访问量,事务的响应时间等
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    3#
     楼主| 发表于 2005-6-21 09:49:42 | 只看该作者
    楼上的,谢谢你的回复!
    我也知道这几个数据是关键和常用的。问题是这些数据的常用指数是多少?
    如事务相应时间。比如,我将某一个连接设置为一个事务,那么这个事务的相应时间在多少以内算是合格呢?3秒,5秒?
    再比如说,最大用户并发数,这个数据也会随着LR设置的变化而变化的,比如,我将循环加延时30秒,这个最大并发数肯定就上去了。
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    4#
    发表于 2005-6-21 11:34:20 | 只看该作者
    你如果没有需求的话,合格不合格不是你来做判断的,你只要把测试结果写下来就可以了。
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    5#
    发表于 2005-6-22 15:03:43 | 只看该作者
    我也遇到同样的问题.那请问各位,测试网站时,用户数200人可以正常执行,那是不是并发200个用户对一个网站来说太少呀?用户也没啥要求,所以这个用户数该是多少范围内是正常的呢?
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    6#
    发表于 2005-6-23 17:16:39 | 只看该作者
    如果是服务性质的网站,或者说大网站200个人并发完全可能。

    如果你们是专业服务性质的网站,那也许200个人并发不大可能,一般一个服务器200个人施加压力是压不出什么的,关键是看性能,就是200个人同时执行一个查询,或者说同时执行同一笔业务
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    7#
    发表于 2005-10-31 11:23:59 | 只看该作者
    现在我们正在做一个web的性能测试,通过标准要求自己设计,我想问一下主要从哪几个方面来考虑呢?只是最大访问量和响应时间么!
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    8#
    发表于 2005-10-31 12:04:56 | 只看该作者
    如果没有明确的需求,怎么定义呢?

    一般的对于web应用的规则是8秒,这是比较通用的,研究认为,一般在8秒以上的响应用户会无法接收,当然也看你的具体事务了.

    think time的设置,这是性能测试的一个难点,一般如果是一个上线系统,可以通过采集用户数据来生成,对于一个待部署系统,这就要根据你的应用的了解去设置了,不同的事务会有不同的think time.对于一个填写表单提交订单的动作,你的think time可能会有30秒,这都很正常. 原则就是尽量模拟用户场景,太离谱了当然不行
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    9#
    发表于 2005-11-5 19:27:44 | 只看该作者
    还有就是您系统的业务处理能力,在考虑thinktime的情况下,能否在一定的时间内处理满足要求的业务量,这个业务量应该根据历史情况进行估计
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    10#
    发表于 2005-11-7 10:47:56 | 只看该作者
    谢谢各位,学到不少东西!
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    11#
    发表于 2005-11-8 15:04:00 | 只看该作者
    学习lr主要是要积累经验的,有很多情况都是不一样的。要有耐心才可以哟
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    12#
    发表于 2005-11-8 15:35:24 | 只看该作者
    其实像OA的性能也是不能忽视的,关键看你的OA是用在什么单位。有些单位有好几万人,如果都用上OA的话,每年的业务量至少也有百万多条。这是就要考虑一下OA的性能了。我在做OA性能测试的时候,一般会关注以下几点:
    1、由OA日平均业务量、业务高峰期,根据80~20原理算出至少要达到的每秒点击数,由测试得出的点击数和估算出来的进行对比;2、最大并发数;3、重要业务的事务相应时间。4、如果是在现场正式发布的服务器上做测试,则除了上述几点外,还要观察服务器性能,以便考虑配置问题。在做测试前,也要关注一下OA数据库中的数据量,毕竟系统不会永远在数据量少的情况下运行。
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