隨著企業(yè)信息化程度的提高,企業(yè)級(jí)Web應(yīng)用系統(tǒng)的用戶訪問量日益增加,巨大的訪問量可能會(huì)使得系統(tǒng)頁(yè)面的響應(yīng)時(shí)間變慢,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰,這將直接影響企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng),給企業(yè)造成極大的損失,因此,企業(yè)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的性能提出越來越高的要求。如何高效地開展性能測(cè)試便成為了急需研究的課題。Web應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)具有復(fù)雜性,用戶的操作行為存在許多不可預(yù)見性,加之許多企業(yè)沒有專業(yè)的性能測(cè)試團(tuán)隊(duì),導(dǎo)致了性能測(cè)試過程中存在許多問題,他們的測(cè)試過程往往混亂無(wú)序,操作行為也較為隨意,這些問題都反映出Web性能測(cè)試工作需要遵循一定的測(cè)試規(guī)則和測(cè)試模型。但是傳統(tǒng)性能測(cè)試模型存在許多問題如:缺乏性能需求分析的能力,缺少對(duì)系統(tǒng)部署環(huán)境和性能需求指標(biāo)的分析;不具備普遍指導(dǎo)性,沒有關(guān)注系統(tǒng)的實(shí)際業(yè)務(wù)特性,無(wú)法廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的測(cè)試;不具備全面性,測(cè)試過程中缺少性能調(diào)優(yōu)和回歸測(cè)試環(huán)節(jié),無(wú)法充分指導(dǎo)性能測(cè)試全過程。針對(duì)以上問題和現(xiàn)狀,本文提出了一種用于指導(dǎo)Web應(yīng)用系統(tǒng)性能測(cè)試全過程的全局性能測(cè)試模型（Global Performance Testing Model,簡(jiǎn)稱GPTM）。文中深入研究了Web系統(tǒng)性能測(cè)試相關(guān)的理論、技術(shù)... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Web應(yīng)用系統(tǒng)的頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間分解

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文8(ConcurrentUsers)、吞吐量（Throughput）、思考時(shí)間（ThinkTime）、資源利用率(Utilization)、每秒點(diǎn)擊數(shù)（HitsPerSecond）等，詳細(xì)的性能指標(biāo)研究闡述如下。（1）響應(yīng)時(shí)間。響應(yīng)時(shí)間是指用戶從客戶端發(fā)起請(qǐng)求，到客戶端接收到服務(wù)器返回結(jié)果的整個(gè)過程所消耗的時(shí)間[30]，響應(yīng)時(shí)間是性能測(cè)試中的一個(gè)重要指標(biāo)。頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間=網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)間+Web應(yīng)用服務(wù)器處理時(shí)間+Web數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器處理時(shí)間。為了能夠更好的理解響應(yīng)時(shí)間并精準(zhǔn)定位系統(tǒng)性能的瓶頸，常常將響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行分解，例如定義“網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)間”為（N1+N2+N3+N4），“服務(wù)器處理時(shí)間”為（S1+S2+S3），“服務(wù)器處理時(shí)間”又可劃分“Web應(yīng)用服務(wù)器處理時(shí)間”（S1+S3）和“Web數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器處理時(shí)間”（S2），其中NX表示網(wǎng)絡(luò)等待時(shí)間，SX表示服務(wù)器等待時(shí)間。Web應(yīng)用系統(tǒng)的頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間分解如圖2-1所示。圖2-1Web應(yīng)用系統(tǒng)的頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間分解一般在系統(tǒng)運(yùn)行的前期，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間隨著用戶并發(fā)數(shù)（負(fù)載）呈緩慢增加，隨著用戶的持續(xù)增長(zhǎng)，系統(tǒng)的資源被耗盡，資源達(dá)到最大利用率時(shí)，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間就會(huì)突然增加[31]。響應(yīng)時(shí)間和用戶并發(fā)數(shù)的特征曲線如圖2-2所示。圖2-2響應(yīng)時(shí)間和用戶并發(fā)數(shù)的特征曲線（2）并發(fā)用戶數(shù)。并發(fā)是指多個(gè)同時(shí)發(fā)生的業(yè)務(wù)操作，而并發(fā)用戶數(shù)是指在給定場(chǎng)景下同一時(shí)刻與服務(wù)器進(jìn)行了交互的在線用戶數(shù)量[32]。系統(tǒng)的并發(fā)用戶數(shù)增加，則系統(tǒng)的資源利用率也隨之增加。在系統(tǒng)性能測(cè)試前，需要對(duì)并發(fā)用戶數(shù)進(jìn)行評(píng)估，以便合理模擬真實(shí)的用戶場(chǎng)景。

第二章Web性能測(cè)試技術(shù)分析9常用的估算并發(fā)用戶的計(jì)算公式，見式（2-1）：（2-1）其中C是平均并發(fā)用戶數(shù)，n是登錄系統(tǒng)的用戶數(shù)量，L是用戶從登陸系統(tǒng)到退出系統(tǒng)的間隔時(shí)間，T是被考察的時(shí)間長(zhǎng)度。并發(fā)用戶數(shù)峰值的計(jì)算公式，見式（2-2）：（2-2）其中是并發(fā)用戶數(shù)峰值，C是平均并發(fā)用戶數(shù)。（3）吞吐量。吞吐量體現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)的承載能力，常指在一定的單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)處理的客戶端請(qǐng)求數(shù)。通常情況下，吞吐量越大，系統(tǒng)單位時(shí)間內(nèi)處理數(shù)越多，則說明系統(tǒng)負(fù)載能力就越強(qiáng)。吞吐量是衡量系統(tǒng)服務(wù)器承受能力和自身負(fù)載能力的一個(gè)非常重要的指標(biāo)[33]。Empirix公司在報(bào)告中聲稱，在他們發(fā)現(xiàn)的性能問題里有80%是由于吞吐量的限制而引起的。吞吐量往往和服務(wù)器的軟件架構(gòu)、硬件配置、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)傳輸介質(zhì)以及并發(fā)用戶數(shù)有關(guān)。因此，吞吐量數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)性能的優(yōu)化改造有著極其重要的參考價(jià)值。系統(tǒng)吞吐量指標(biāo)是TPS=并發(fā)數(shù)/平均響應(yīng)時(shí)間。系統(tǒng)的吞吐量與用戶并發(fā)數(shù)在運(yùn)行階段的前期是呈正比增長(zhǎng)，但由于系統(tǒng)資源有限，吞吐量的指標(biāo)并不會(huì)呈持續(xù)上升的狀態(tài)，而是當(dāng)吞吐量達(dá)到一定的峰值之后，數(shù)據(jù)反之會(huì)隨著負(fù)載的增加而降低，系統(tǒng)所達(dá)到的最大吞吐量即峰值，是系統(tǒng)能夠并發(fā)處理的最大請(qǐng)求數(shù)。吞吐量和用戶并發(fā)數(shù)的特征曲線如圖2-3所示。圖2-3吞吐量和用戶并發(fā)數(shù)的特征曲線（4）思考時(shí)間。思考時(shí)間是腳本中每個(gè)請(qǐng)求之間的時(shí)間間隔。在真實(shí)場(chǎng)景中，用

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