接口每天被5000个人调用,同时在线500人,每天要被调用50000次
  过了没多久测试完成写了一份报告发给项目经理:

  • 并发 | 响应时间 | 应用服务器cpu |数据库服务器cpu |TPS |
  • 50  |   1s    |    70%     |      20%     |50 |
  • 100  |   1.3s   |    95%     |      30%     |75 |
  • 200  |   2.9s   |    99%     |      30%     |70 |
  • 500  |   7s    |    99%     |      30%     |71 |

小菜结论:A接口在50并发时应用服务器已经到达70%警报点,A接口只能满足50人同时并发操作,建议增加应用服务器数量

  项目经理看到小菜的报告通知运维部门增加A接口的服务器数量,可运维部门反馈:A接口服务器目前日最高CPU只有20%并没有性能风险 项目经理生气的质问小菜怎么测试结果怎么和实际相差那么多。
  小菜很郁闷,就去找从事测试工作七年的同事大鸟,请教原因。大鸟听了事情的经过,笑着说道:“小菜呀,你见过一个正常人在连续操作之间没有停顿的吗?“ 小菜恍然大悟,立马在脚本里加上9秒的 think time 重新测试:

  • 并发 | 响应时间 | 应用服务器cpu |数据库服务器cpu |TPS |
  • 50  |   0.8s   |    10%     |      5%       |5   |
  • 100  |   0.9s   |    20%     |      10%     |10 |
  • 200  |   0.9s   |    20%     |      10%     |20 |
  • 500  |   1s    |    70%     |      20%     |50 |

小菜看着测试结果感叹 同样是500并发,加了think time后差距为何会如此之大。

50并发用户  ,每个用户  每1秒产生1个请求 ,每秒共产生50个请求。

500并发用户 (9秒think time) 每个用户  10秒产生1个请求 ,每秒共产生50个请求 。

50000个请求,那么它的压力就是50000/(3600*24)=0.6笔/s... ”小菜挠着头感觉有哪里不对。
大鸟用笔狠狠的敲了小菜的脑袋说:“你这笨蛋,难道你的接口24小时都有人用吗?一般服务器的业务大多发生在工作日9:00˜17:00 ,那么你起码也要这么算50000/(3600*8),当然业务的产生肯定不是平均的,这时候我们会使用80/20原则来计算平均峰值来作为我们的指标。”
80/20峰值公式:80%的业务是在20%的业务时间内完成的
"所以A接口的指标应该是(50000*80%)/(3600*8*20%)=28笔/s"
“大鸟果然是大鸟,这下我明白了。我以前也不懂,一直听人说并发是衡量系统性能的指标,原来这个并发不是指用户,而是指请求啊”

ps:加不加thinktime取决于是模拟用户 还是 模拟请求。压力和用户数没有直接关系 和用户行为有关系,所以应该分析的是用户行为而非用户数

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