5、指标预估

? 一般我们应该和功能测试一样，会有一个预期指标，然后和实际结果做对比的。

? 当然，如果没有做过性能测试的公司可能就会比较迷茫，那么你可以建议他们从运维系统上获取数据作为参考

? 但是，如果你们连运维系统都木有，那咋办呢。也好办，你自己做一次基准的性能测试得出数据，然后以后可以在这个数据基础上慢慢进行优化，逐步积累

邮件系统实例分析1

新浪邮箱去年全年处理邮件约 100 万条，考虑到 3 年后可能递增到每年 200

万条。

? 假设每年处理量集中在 8 个月，每个月 20 个工作日，每个工作日 8 小时，

试采用 80～20 原理估算系统服务器高峰期的处理能力应达到怎样的一个神

马水平？（计算他的TPS）

参考答案

? 200万/8=25万/月

? 25万/20=1.25万/日

? 1.25万*80%/(8*20%*3600)=1.74TPS

预估并发数

? 新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。

? 旧系统：对于已经上线的系统，可以选取峰值时刻，在一定时间内（单位：

秒）使用系统的人数，并发用户数取10%，之后可根据实际情况梯阶式增加

?峰值PV/s（通过日志分析系统or线上监控系统得知）

对于初学者来说，培养观察与分析思想是很重要的，首先来看一张典型的曲线拐点模型图

分析图1-2最好是先看一个个指标，然后再综合分析，这样的步骤更容易理解，思路也更加清晰明了。接下来就和小白一起来分析吧，分析思路如下。

1）X轴代表并发用户数，Y轴代表资源利用率、吞吐量、响应时间。X轴与Y轴区域从左往右分别是轻压力区、重压力区、拐点区。

2）然后一个个分析，根据前面学习的性能术语与指标进行理解，随着并发用户数的增加，在轻压力区的响应时间变化不大，比较平缓，进入重压力区后呈现增长的趋势，最后进入拐点区后倾斜率增大，响应时间急剧增加。

3）接着看吞吐量，随着并发用户数的增加，吞吐量增加，进入重压力区后逐步平稳，到达拐点区后急剧下降，说明系统已经达到了处理极限，有点要扛不住的感觉。

4）同理，随着并发用户数的增加，资源利用率逐步上升，最后达到饱和状态。

5）最后，把所有指标融合到一起来分析，随着并发用户数的增加，吞吐量与资源利用率增加，说明系统在积极处理，所以响应时间增加得并不明显，处于比较好的状态。但随着并发用户数的持续增加，压力也在持续加大，吞吐量与资源利用率都达到了饱和，随后吞吐量急剧下降，造成响应时间急剧增长。轻压力区与重压力区的交界点是系统的最佳并发用户数，因为各种资源都利用充分，响应也很快；而重压力区与拐点区的交界点就是系统的最大并发用户数，因为超过这个点，系统性能将会急剧下降甚至崩溃。

分析到这里，小白终于找到点成就感了，同时也庆幸自己没有忽略基础，看来基础对于日后的学习有着重要意义！