GBase 8a MPP企业级大数据平台
性能测试报告
目录
第1章测试定义 (1)
1.1测试背景 (1)
1.2测试目的 (1)
1.3测试时间 (1)
第2章测试环境 (2)
2.1硬件环境 (2)
2.2软件环境 (2)
2.3测试数据 (2)
2.3.1 测试数据加载 (3)
第3章测试内容 (6)
3.1测试项目 (6)
3.2测试内容 (6)
3.2.1 13个标准sql的串行执行测试 (6)
3.2.2 小查询并发性能测试 (7)
3.2.3 大查询并发性能测试 (8)
3.2.4 并发插入性能测试 (9)
3.2.5 并发加载性能测试 (10)
第4章性能测试结果 (10)
4.1测试结果 (10)
4.1.1 十三条sql (10)
4.1.2 并发性能 (11)
4.1.3 加载性能 (12)
4.2测试资源使用情况 (14)
4.2.1 十三条sql执行过程 (14)
4.2.2 Sql并发压力测试 (16)
4.2.3 三加载机并发加载 (18)
4.2.4 单加载机多加载进程测试 (19)
第5章附件 (21)
5.1标准查询13个SQL (21)
5.2经改造的SQL12 (21)
5.3 SSB测试包 (21)
4.2测试脚本 (22)
第1章测试定义
1.1测试背景
本次测试是建立在36节点GBase8a MPP集群数据库环境上，测试数据均为在其他负载的情况看下测得，能够比较客观的反应出GBase8a MPP集群数据库在该环境下的性能表现。
1.2测试目的
本次测试旨在评估GBase8a MPP集群数据库在串行、小查询并行、大查询并行、加载模式并行的场景下其的性能表现，以及评估在类场景下系统资源的使用情况。
1.3测试时间
第2章测试环境2.1硬件环境
2.2软件环境
2.3测试数据
测试对象表：lineorder customer part dwdate supplier
标准查询：13个标准查询
数据规模1000 scales
数据加载方式通过gbase加载工具dispcli和dispserver，加载数据文件，直接入库的方式。
数据生成规则根据5个表的数据类型及业务类型，随机生成数据。
数据生成程序及工具通过集群客户端执行建表语句在集群内生成ssbm库：gccli –pgbase –ugbase –vvv –f < create_table.sql create_table.sql文件路径：SSB/ create_table.sql
数据生成方法SSB/data路径下执行：
./dbgen -s 1000 -T a
生成10 scales的测试数据
数据量(1)lineorder 表：数据文件605G 数据条数5999989813
(2)customer 表：数据文件2.7GB 数据条数3000000
(3)part表：数据文件164GB 数据条数2000000
(4)dwdate表：数据文件224K 数据条数2556
(5)supplier表：818MB 数据条数10000000 2.3.1测试数据加载
表一：lineorder
表二：Supplier
表三：Customer
表四：Dwdate
表五：Part
入库后数据量：
第3章测试内容
3.1 测试项目
1.SSMB库13个标准sql的串行执行测试。
通过此项目测试旨在评估每个标准查询sql在该环境下的性能表现。以便甄选出能够代表并发测试的sql。
2.小查询并发性能测试
通过此项目测试旨在评估查询时间短，且返回数据量小个查询在GBase8a_MPP集群数据环境的并发性能表现。
3.大查询并发性能测试
通过此项目测试旨在评估查询时间较长，且返回数据量较大的查询在GBase8a_MPP 集群数据环境的并发性能表现。
4.并发插入性能测试
通过此项目测试旨在评估批量插入类sql，在GBase8a_MPP集群数据环境的并发性能表现。
5.并发加载性能测试
通过此项目测试旨在评估批量插入类sql，在GBase8a_MPP集群数据环境的并发性能表现。
3.2 测试内容
SSBM是一个以星型模式为基准的标准测试模型。它被设计用来评估数据库系统星型模式查询的性能。
它的模型是基于TPC-H基准的，本模型通常被用来测试一些主要的商业及数据库产品在Linux操作系统上的星型模式性能表现。
3.2.1 13个标准sql的串行执行测试
3.2.2 小查询并发性能测试
3.2.3 大查询并发性能测试
第4章性能测试结果4.1 测试结果
4.1.1 十三条sql
SQL9 6.72 5.42 4.12
SQL10 1.12 1.05 0.79
SQL11 35.11 32.72 27.45
SQL12 14.21 15.02 11.37
SQL13 3.39 3.53 2.72
Sum 142.48 134.27 93.06
4.1.2 并发性能
200小查询
小查询性能测试，大部分sql的执行时间在8秒到15秒之间浮动。
100大查询
大查询并发性能测试，大部分sql的执行时间在200秒到250秒浮动。
50并发插入
50并发插入测试，大部分sql的执行时间在120秒到150秒之间浮动。
4.1.3 加载性能
三台加载机同时进行数据加载，1小时的加载性能达到2TB，单台服务器启动两个加载
三加载机单加载机两进程
节点4 节点10 节点16 端口6666 端口7777
数据量（G）59G 59G 59G 59G 59G
单片性能（M） 5.9M 5.6M 5.4M 5M 5M
加载时间（s） 295 306 309 338 336
平均性能(M) 5.68M 5.48M 5.43M 4.96M 4.99M
单个加载机(h) 708G 693G 687G 627G 631G
总体性能(h) 2.09T 1.25T
1、三加载机测试过程
使用三台加载机分别往集群的三个表进行加载，增加了两个参数--segment=2M和send_block_size=4M，测试结果单片数据加载从2M提升到5M。
控制文件：
[root@pc-zjqbmpp13 load_data]# cat lineorder3.ctl
[lineorder]
disp_server=10.78.154.16:6666
format=3
db_name=ssbm
table_name=lineorder3
delimiter='|'
socket=/tmp/gbase_8a_5050.sock
extra_loader_args=--parallel=4 --segment=2M
file_list=/opt/SSB/data/data_times_100/lineorder.tbl
hash_parallel=4
send_block_size=4M
2、单加载机多进程
同一台加载机，使用两个加载进程分别往两个服务器上进行加载。
[root@pc-zjqbmpp07 load_data]# cat *.ctl
[lineorder]
disp_server=10.78.154.10:7777
format=3
db_name=ssbm
table_name=lineorder1
delimiter='|'
socket=/tmp/gbase_8a_5050.sock
extra_loader_args=--parallel=4 --segment=2M
file_list=/opt/data_times_100/lineorder.tbl
hash_parallel=4
send_block_size=4M
[lineorder]
disp_server=10.78.154.10:6666
format=3
db_name=ssbm
table_name=lineorder2
delimiter='|'
socket=/tmp/gbase_8a_5050.sock
extra_loader_args=--parallel=4 --segment=2M
file_list=/opt/data_times_100/lineorder.tbl
hash_parallel=4
send_block_size=4M
3、
加载速度
进程6666：
进程7777：
4.2 测试资源使用情况4.2.1 十三条sql执行过程
在两次执行过程中，
集群节点CPU
集群节点磁盘
集群节点剩余情况
集群节点网络
4.2.2 Sql并发压力测试
集群节点磁盘
集群节点剩余情况
集群节点网络
4.2.3 三加载机并发加载加载机CPU
加载机磁盘
加载机内存
教育云平台测试报告 国腾实业集团有限公司2014年6月
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1.概要 1.1. 编写目的 为了使虚拟实验室系统的功能、性能符合用户相关需求，确保项目竣工后，系统能够达到正常运行而进行的测试。通过此报告，读者可以了解到此系统在实验环境下的功能、性能情况。 1.2. 项目背景 教育云虚拟实验室，由国腾实业集团云计算研究中心创智云提供虚拟硬件支持，由云应用开发小组负责开发，其目的在于解决上机实验中遇到的环境、数据管理等各种问题。 本系统主要由两大部分组成： 1. 老师管理实验及学生参与实验； 2. 创智云平台对镜像及虚拟机的管理； 1.3. 测试对象 ●教育云平台虚拟实验室系统 1.4. 测试阶段 ●系统测试 1.5. 测试依据 ●虚拟实验室用户需求 ●虚拟实验室概要设计 ●虚拟实验室详细设计
2.测试概要 2.1. 总体评价 本次测试共发现BUG数25个，无致命级BUG。系统目前未关闭的BUG共2个，严重级别缺陷，总体评价：良好。 ?功能评价 虚拟实验室管理系统功能实现情况：良好。 本系统完成了人员、班级、课程管理；实现了实验环境自动、批量创建、删除功能；老师可以通过此系统轻松地完成实验创建、分配、监控，实时查看每个参与实验的同学的实验状况，并予以及时的指导，提高教学质量。参与实验同学可以登录虚拟实验管理系统轻松获取到实验所需资料。经过测试人员多轮测试，目前虚拟实验室管理系统各个功能正常，符合用户需求和软件设计要求。 ?可靠性测试 系统长时间运行时表现良好，资源消耗情况合理。没有出现资源竞争和资源枯竭的现象。 10个用户并发执行各种操作，系统持续运行12小时，系统运行依旧正常。 ?易用性测试 虚拟实验管理系统易用性良好，此系统界面布局合理、文字描述清晰、准确、易理解。 2.2. 缺陷分析 ?虚拟实验室系统缺陷统计
数据库测试的分类和方法 数据库, 分类 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例 如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相 同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试 集成测试是主要针对接口进行的测试工作，从数据库的角度来说和普通测试稍微有些区别对于数据库测试来说，需要考虑的是 数据项的修改操作 数据项的增加操作 数据项的删除操作 数据表增加满 数据表删除空 删除空表中的记录 数据表的并发操作 针对存储过程的接口测试 结合业务逻辑做关联表的接口测试 同样我们需要对这些接口考虑采用等价类、边界值、错误猜测等方法进行测试单元测试 单元测试侧重于逻辑覆盖，相对对于复杂的代码来说，数据库开发的单元测试相对简单些，可以通过语句覆盖和走读的方式完成 系统测试相对来说比较困难，这要求有很高的数据库设计能力和丰富的数据库测
试经验。而集成测试和单元测试就相对简单了。 而我们也可以从测试关注点的角度对数据库进行分类 功能测试 对数据库功能的测试我们可以依赖与工具进行 DBunit 一款开源的数据库功能测试框架，可以使用类似与Junit的方式对数据库的基本操 作进行白盒的单元测试，对输入输出进行校验 QTP 大名鼎鼎的自动测试工具，通过对对象的捕捉识别，我们可以通过QTP来模拟用户 的操作流程，通过其中的校验方法或者结合数据库后台的监控对整个数据库中的数据进行测试。个人觉得比较偏向灰盒。 DataFactory 一款优秀的数据库数据自动生成工具，通过它你可以轻松的生成任意结构数据库，对数据库进行填充，帮助你生成所需要的大量数据从而验证我们数据库中的功能是否正确。这是属于黑盒测试 数据库性能 虽然我们的硬件最近几年进步很快，但是我们需要处理的数据以更快的速度在增加。几亿条记录的表格在现在是司空见惯的，如此庞大的数据量在大量并发连接操作时，我们不能像以前一样随意的使用查询，连接查询，嵌套查询，视图，这些操作如果不当会给系统带来非常巨大的压力，严重影响系统性能 性能优化分4部分 1物理存储方面 2逻辑设计方面 3数据库的参数调整 4SQL语句优化. 我们如何对性能方面进行测试呢，业界也提供了很多工具 通过数据库系统的SQL语句分析工具，我们可以分析得到数据库语句执行的瓶
编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]
文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案
目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)
典型云计算平台软件和主要功能 1 云计算平台的体系结构 云计算的体系结构的特点包括：设备众多、规模较大、利用了虚拟机技术，提供任意地点，各种设备的接入，并可以定制服务质量等等。 1.1 面向市场应用 论文[1] 提出了一种面向市场应用的云计算体系结构，如图 1.1: 图1.1 面向市场的云计算体系结构 其中： 1)用户/代理：用户/代理负责在任意地点提交服务请求。 2)SLA 资源分配器：SLA 资源分配器充当云后端和用户之间的接口，包括以 下几个子模块： 服务请求检测和接纳控制模块：当服务请求首次提交时，服务请求检测和接纳控制模块检测该请求的QoS 需求，决定是否接纳该请求。该机制确保不会出现资源过载但是可能会因此导致部分请求因为资源问题被拒绝。该模块需要协同VM 监视模块的资源可用信息和服务请求监视器模块的负载处理信息。 计价模块：负责服务请求的计价方式选择。 会计模块：负责根据计价方式和实际用量计算用户应付的费用，同时会保存
用户的资源请求信息。 VM 监视器模块：负责监测VM 的可用情况和资源信息。 分发器模块：负责接纳服务请求并将其分配到VM、。 服务请求监视器模块：负责监视跟踪已接纳服务的执行情况。 虚拟机（VMs）:在一个单独的物理机器上可以动态的建立或删除多个虚拟机来满足服务请求，从而为实现在一台物理机上的多个服务提供最大弹性的资源分配。此外，由于虚拟机彼此独立，在一台物理机器上可以通过虚拟机实现多个操作系统环境。 3)物理设备：由大量服务器和存储设备以及连接他们的路由交换设备组。 1.2 面向系统 图1.2[2] 给出了一个面向系统的云计算体系结构示意图，如下： 图 1.2 面向系统的体系结构示意 该图主要从云计算体系的功能模块来划分，其中最下面两层属于硬件管理部分，主要是设备提供商和数据中心管理负责的内容；中间三层属于系统管理部分，主要是服务提供商负责的主要内容，它将面向用户的服务和面向资源的需求联系起来并妥善管理；最上面一层是用户服务部分，而最右边的测试监控模块则贯穿整个系统，需要设备提供商，服务提供商和用户共同协作来完成其整个功能。 2 典型云计算平台介绍 由于云计算技术范围很广，目前各大IT企业提供的云计算服务主要根据自身的特点和优势实现的。下面以Google、IBM、Amazon、Azure、https://www.doczj.com/doc/c810858441.html,为例说明。
数据交换平台测试总结报告 XX科技测试组
版本历史 1.概述 根据《关于XXXXXX系统数据联网的技术方案》的要求，本文档主要是解决如何从省运政系统相关数据表中导出数据到省厅前置机上，按交通部《XXXXXX信息系统联网试点前置数据交换服务器数据库结构及接口开发要求》文件中的相关要求建立的数据库（YZXT440000）中，根据《关于开展XXXXXX信息系统联网试点上传数据清理工作的通知》要求中数据库结构修改要求调整有关交换程序，并根据《通知》附件《附件1-XXXXXX信息系统联网试点数据交换指标调整及校验规则》对程序进行调整。 1．1项目概述 本次数据转换涉及到省运政系统的经营业户、营运车辆、客运线路、从业人员、稽查、道路运输管理机构（具体数据对应关系见附表），需将所涉及数据转换到前置机的YZXT440000数据库（根据部要求所建立，表结构按部文件要求）中。 程序可以在指定的时间段内自动从指定的数据库服务器上把相关数据转换到前置机上。根据部文件建议，考虑到对省运政系统
的影响，现暂定为一天转换一次数据，但亦可通过有关参数进行控制更新时间及次数。 前置机上YZXT440000的数据一经导入后，不允许删除原有数据，只能更新已存在数据，导入新增的数据。数据导入后，需统一更新主键表中对应的主键值。 程序（自动执行）简单主线为：主程序运行→程序初始化（从TrafficDataExchange.ini获取有关参数）→①时间控件（TIMER）激活以进行定时判断→②判断是否可以启动转换程序（是否更新时间，当天是否已更新完毕）→③停止TIMER控件触发，从运政系统获取数据并进行转换到前置机（根据对应关系）→④更新主键表→⑤重新激活TIMER→①（注，在程序过程中均通过日志文件进行记录，考虑文件大小原因，文件将分为一个月一个文件，文件名为YYYYMM.log,如200704.log） 程序（手工执行）简单主线为：主程序运行→程序初始化（从TrafficDataExchange.ini获取有关参数）→①手工启动‘立即数据交换’进行手工执行程序→②判断是否可以启动转换程序（是否在更新时间范围内），如非退出操作，返回主界面→③如果是在允许更新时间范围内，则进一步判断当前是否已执行更新，并提示最近执行更新时间，询问用户是否还继续手工更新，如非退出更新，如是执行手工转换；停止TIMER→④更新主键表→⑤重新激活TIMER→①。
v m w a r e h o r i z o n v i e w 桌面云P O C测试报告文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]
VMware Horizon 6 POC测试报告 20xx 年 x月 客户名称：<客户公司> 编制人：<合作伙伴> [此处为合作伙伴徽标]
目录 (4) 一、解决方案概述 (4) 市场驱动 (4) 业务挑战 (4) 解决方案 (4) 价值体现 (5) 二、测试简介 (5) 测试内容 (6) 测试厂家 (7) 时间安排 (7) 测试结论 (7) 三、附录 (8) 测试环境 (8) 硬件配置 (8) 软件配置 (8) 网络配置 (8) 逻辑架构 (8) 系统架构 (8) 测试工具(可选) (9) 测试用例 (9) 基本功能测试 (9) 显示效果测试 (12) 业务功能测试 (13)
兼容性测试 (13) 系统兼容性测试 (13) 外设兼容性测试 (14) 性能测试 (15) 服务器压力测试 (15) 桌面交付性能测试 (16) 网络适用性测试 (17) 运维管理测试 (17) 系统安全测试 (20)
下文中置于【】之内的文字仅供参考，请在文档完成后删除（包括【】符号本身），不要包含在正式文档中，谢谢。 一、解决方案概述 市场驱动 【简述客户信息化项目的背景。客户所在行业客户为何想采用 View/Mirage/Workspace/vC Ops for View安全合规性PC设备更新移动办公统一通讯操作系统迁移3D图像处理】 业务挑战 【清楚介绍客户当前遇到的业务挑战，比如“移动终端的数据泄密或者失窃”、“多平台终端支持”、“降低IT运维成本”、“提高员工工作效率”、“无法保障终端维护的SLA”等等等等】 解决方案 【基于以上的市场驱动和业务挑战来选择一种或者多种解决方案o移动安全工作空间 o业务流程桌面 o分支机构桌面 o永不停机桌面 o基于VSAN存储的Horizon 6环境 o vSGA/vDGA 高端3D显示桌面 o Windows XP迁移
如何对大数据软件产品进行测试 前言 本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。 案例 本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的 普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产 品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。这个功能的实现无疑需要用到大数据的 技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的， 而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是 不合适的。 对产品刚下线时的测试： 这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如： 1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。现在 添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌； 2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的 其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。 3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具， 幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。检查系统能否把 张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产 品介绍给张蕾。 4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望 大家自己考虑。 5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下 进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接 口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。 6.当我们通过以上5步，认为产品可以正式上线了，通过网页上打开这个功能。给用 户提供一个使用该功能的反馈渠道，用户在实际使用过程中使用会遇到一写问题，通过反 馈渠道反馈给我们，我们客户以及时修复。 对升级产品进行测试： 大数据产品往往有两种部署场景： 1）处理出来的数据放在本地，而云端仅仅用来计算，存储log等信息； 2）所有处理都在云端进行处理，处理出来的数据也放在云端 首先让我们来看看情形1）如何来进行测试和版本更新。
数据库性能测试报告 目录 1.前言 (4) 2.测试方法概述 (4) 2.1.测试环境 (4) 2.1.1.硬件环境 (4) 2.1.2.软件环境 (5) 2.2.测试工具 (5) 2.2.1.Tpch介绍 (5) 2.2.2.Jmeter介绍 (7) 2.2.3.Nmon介绍 (7) 2.3.测试方法 (7) 3.测试过程 (8) 3.1.测试数据库搭建 (8) 3.2.测试脚本准备 (8) 3.2.1.DDL脚本 (8) 3.2.2.平面数据文件 (8) 3.2.3.查询sql语句 (8) 3.3.测试数据规模 (26) 3.4.测试工具开发 (26) 3.4.1.插入数据功能 (26)
3.5.测试步骤 (27) 4.测试结果 (28) 4.1.数据量级—1GB (28) 4.1.1.装载时间对比 (29) 4.1.2.串行时间对比 (29) 4.1.3.并行时间对比 (30) https://www.doczj.com/doc/c810858441.html,bright资源消耗情况 (30) 4.1.5.PostgreSQL资源消耗情况 (31) 4.2.数据量级—10GB (33) 4.2.1.装载时间对比 (34) 4.2.2.串行时间对比 (35) 4.2.3.并行时间对比 (35) https://www.doczj.com/doc/c810858441.html,bright资源消耗情况 (36) 4.2.5.PostgreSQL资源消耗情况 (38) 4.3.数据量级—30GB (41) 4.3.1.装载时间对比 (42) 4.3.2.串行时间对比 (42) 4.3.3.并行时间对比 (43) https://www.doczj.com/doc/c810858441.html,bright资源消耗情况 (43) 4.3.5.PostgreSQL资源消耗情况 (46) 4.4.数据量级—100GB (48)
性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。
2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表
成都市广播电视台 新闻综合频道标清转高清第二批政府采购项目招标编号：SCZZ-2015-CDTV-02 C包：新闻制播和内容管理系统 检测报告 建设单位：成都市广播电视台 检测时间：2016年10月 成都市广播电视台技术中心 成都索贝数码科技股份有限公司
2016年10月，根据项目验收条件，对成都市广播电视台新闻制播和内容管理系统项目的相关技术指标进行了检测。 一、系统概况 成都市广播电视台高清平台建设项目，其能够支持高、标清并行电视台生产业务，实现节目高清化制播。本次以数字化为基础，万兆网络为核心，桌面客户端千兆以太网接入方式，最终建设成为一个数字化、网络化、自动化、高效率的电视台节目制、管、存兼高标清一体化的综合性网络平台系统。系统平台建设将具备高清素材上载，高清视音频精编、合成、配音、审片、高清演播室以及备播媒资等功能的全数字化网络系统。 本次项目主要达成了三大目标： 实现新闻类、专题类、广告类等电视台业务的高清制作生产； 实现全台总编室编辑节目单送播出，并调用备播系统对素材进行出库，实现备播系统与索贝高清新闻网、大洋东方高清制作网的数据的交互和继承。 成都市广播电视台高清平台建设项目由高清新闻网、高清演播室、备播系统、内容管理系统等子系统模块构成，实现全台系统定位于高清制作，数据交换、数据传输等实现高清化转换，实现全台各个子系统间高效无缝的互联互通，并最终将节目送至大播出。二、测试依据 《GY/T 152-2000 电视中心制作系统运行维护规程》 《GY/T 160-2000 数字分量演播室接口中的附属数据信号格
式》 《GB/T 17953-2000 4:2:2数字分量图像信号接口》 《GY/T 155-2000 高清晰度电视节目制作及交换用视频参数值》 《GB/T 21671-2008 基于以太网技术的局域网系统验收测评规范》 三、检测内容 1.系统功能检测 2.新介质上下载效率测试 3.制作存储性能测试 4.网络弱电线缆测试 5.非编支持格式测试 四、测试结论 新建的新闻制播系统以及内容管理系统无论是在功能性上还是系统设计上均满足招标要求，系统核心服务具备冗余机制，并在测试中逐一验证，应急处理机制具备简单、易用等特点。 综上，项目建设满足成都市广播电视台标清转高清招标需求。
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
XXX项目or府门户网站性能测试报告
目录 第一章概述 (4) 第二章测试活动 (4) 2.1测试用具 (4) 2.2测试范围 (4) 2.3测试目标 (5) 2.4测试方法 (5) 2.4.1基准测试 (5) 2.4.2并发测试 (6) 2.4.3稳定性测试 (6) 2.5性能指标 (6) 2.6性能测试流程 (6) 2.7测试术语 (7) 第三章性能测试环境 (8) 3.1服务器环境 (8) 3.2客户端环境 (9) 3.3网络结构 (9) 第四章测试方案 (10) 4.1基准测试 (11) 4.2并发测试 (13) 4.3稳定性测试 (15) 第五章测试结果描述和分析 (16) 6.1基准测试性能分析 (16) 6.2并发测试性能分析 (21) 6.3稳定性性能测试分析 (28) 第六章测试结论 (29)
摘要 本文档主要描述XXXX网站检索和页面浏览性能测试中的测试内容、测试方法、测试策略等。 修改历史 注释：评审号为评审记录表的编号。更改请求号为文档更改控制工具自动生成的编号。
第一章概述 由于当前对系统要接受业务量的冲击，面临的系统稳定、成熟性方面的压力。系统的性能问题必将成为焦点问题，海量数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临业务增加时，系统抗压如何等这些问题需要通过一个较为真实的性能模拟测试来给出答案，通过测试和分析为系统性能的提升提供一些重要参考数据，以供后期系统在软硬件方面的改善和完善。 本《性能测试报告》即是基于上述考虑，参考当前的一些性能测试方法而编写的，用以指导即将进行的该系统性能测试。 第二章测试活动 2.1测试用具 本次性能测试主要采用HP公司的Loadrunner11作为性能测试工具。Load runner主要提供了3个性能测试组件：Virtual User Generator, Controller,Analysis。 ●使用Virtual User Generator修改和优化脚本。 ●使用Controller进行管理，控制并发的模拟并发数，记录测试结果。 ●使用Analysis进行统计和分析结果。 2.2测试范围 此次性能测试实施是对吴忠市门户网站系统性能进行测试评估的过程，我们将依据系统将来的实际运行现状，结合系统的设计目标和业务特点，遵循着发生频率高、对系统或数据库性能影响大、关键和核心业务等原则选取需要进行测试的业务，模拟最终用户的操作行为，构建一个与生产环境相近的压力场景，对系统实施压力测试，以此评判系统的实际性能表现。 根据与相关设计，开发人员的沟通和交流，本次测试主要就是针对大量用户在使用吴忠市门户网站进行信息查询，而选取的典型事务就是用户使用检索进行关键字搜索以及界面浏览和反馈回搜索结果，这是用户使用最频繁，反应最多的地方，也是本系统当前以及以后业务的一个重要压力点所在。所以本次测试只选取检索业务的性能情况和界面浏览进行记录和
(1)创建用户benchmarksql/123456789,并开通权限。 (2)./runSQL.sh props.dm sqlTableCreates (3)./runLoader.sh props.dm numWAREHOUSES 10 (4)disql执行sqlSequenceCreate.sql，在数据库管理工具中执行。 (5)./runBenchmark.sh props.dm 备注：编辑props.dm， driver=dm.jdbc.driver.DmDriver conn=jdbc:dm://localhost:5236 user=benchmarksql password=123456789 warehouses=100 terminals=20 //To run specified transactions per terminal- runMins must equal zero runTxnsPerTerminal=0 //To run for specified minutes- runTxnsPerTerminal must equal zero runMins=60 //Number of total transactions per minute limitTxnsPerMin=0 //The following five values must add up to 100 //The default percentages of 45, 43, 4, 4 & 4 match the TPC-C spec newOrderWeight=45 paymentWeight=43 orderStatusWeight=4 deliveryWeight=4 stockLevelWeight=4 warehouses 是仓库建立库，增加内容，服务器一般可以建立100个。 Terminals是终端并发数量，服务器一般是建立20个。 Runmins是运行时间，服务器一般设置2小时。 Measured tpmc是测量每分钟tpmc即tpcc每分钟的吞吐量。按有效tpcc配置期间每分钟处理的平均交易次数测量。单位是tpmc，每分钟系统处理的新订单个数。
检测监管平台技术方案 1、立项背景 随着建筑业的高速发展，特别是2005年建设部第141令《建设工程质量检测管理办法》实施以来，建设工程质量检测市场化，湖北省的检测机构数量也呈现快速增长的形式。 对于参差不齐的检测机构，如何有效地控制和确保对检测数据准确性、真实性和时效性的要求越来越高，如何确保实验室质量体系全面落实和有效执行，规范实验室工作人员行为、监管实验过程和检测报告，杜绝虚假数据和非法报告等，是工程质量监督机构和实验室管理人员面临的问题和挑战。为此，各级工程质量监督机构制定了一系列的标准和规范指导实验室建立、实施和维持与其活动范围相适应的质量体系以规范实验室行为。 在这一背景下，运用计算机技术实现对检测机构检测流程管理和资源管理，提高检测机构管理人员对实检测人员和检测数据的管理水平，强化工程质量监督机构对检测机构的监管能力就显得尤为迫切了。 2、行业现状 2.1检测数据获取难
一些检测机构违反国家相关管理办法和检测判定标准，所出具的检测报告中的关键检测数据弄虚作假，甚至出现不检验就出具检测报告的严重违法行为。政府监管部门很难及时获取工程质量检测数据的第一手资料，加上自身的监管资源有限，监管方法还停留在定期检查、突击抽查等简单手段上，很难跟上建筑行业的快速发展，及时发现建设工程的质量隐患。 2.2检测报告管理难 目前有些检测机构面对建筑市场激烈的竞争，采取了竞相压低价的手段来争取合同。压价竞争实际上是恶性竞争，价格越压越低，当压到低于成本以后，检测机构只能不顾检测质量，铤而走险，出虚假报告来牟利，完全无法保证工程质量。有些检测机构出具的检测报告不规范，报告缺少检测人员、设备、监督注册号等信息、报告结论不规范、报告签字不规范、报告编号不连续，使得报告的管理难上加难。 2.3原始记录规范难 存在签字不规范、修改不规范，存档不规范。原始记录内容不详细，不能反映检测数据的原始性；有的设备使用记录没有记录检测的具体内容及样品的唯一标识，导致信息量不全，无法与报告一一对应。 2.4检测机构自身管理落后 目前大部分检测机构都已经使用检测信息管理系统（BMT）和自动采集，但是一些检测机构流程化的管理还没有落到实处。如在样品
大数据在软件测试中的应用 发表时间：2018-08-29T15:40:33.547Z 来源：《防护工程》2018年第8期作者：赵怡萍 [导读] 大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 赵怡萍 浙江省方大标准信息有限公司浙江杭州 310006 摘要：在科技水平的发展下，人们步入了大数据时代，大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 关键词：大数据背景；软件测试技术；发展 导言 随着当今世界经济的高速发展，计算机技术得到了很大的提高，互联网也得到迅速的发展，根据2014 年国际发布的报告指出，现在是数据的大爆炸时代，从全球范围来说，数据总数每两年就会增加一倍。数据时代的意义不在于数量的多少，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。随着全球化经济的发展和云时代的到来，人们对数据关注的程度越来越高。下面就针对大数据背景下软件测试技术的发展情况进行简要的介绍。 1 大数据环境下软件测试面临的挑战 1.1 传统测试平台难以符合大数据处理的要求 传统软件性能测试过程中主要是通过控制器来协调本地向服务器发送服务请求后开展服务器压力测试，是对局部物理主机进行测试负载，这种方式只由在用户数量较大的应用服务中才能充分发挥作用。现阶段云计算技术不断发展，用户的需求也越来越大，产生的访问量也成规模的增长，这意味要想有效测试服务器的实际承受量，难度越来越大，需要在软件真正上线之前对用户访问量的基数进行充分的测试，传统的局域网主机测试方法已经无法满足实际需求，在软件测试过程中存在难以对负载产生器的物理机数量进行动态拓展，并且云计算系统直接将客户端进行大范围的分布，无法有效对负载产生器的实际运行状态进行监控，这些问题都会直接影响到软件测试工作的有效开展，软件测试的效果无法保障。 1.2 ORACLE测试的有效开展受制于用户功能 大数据理念的提出大大降低了软件测试过程中海量数据处理的困难程度，通过框架处理模式可以将ORACLE 测试与管理的程序细分为map 与reduce 两个阶段，因此放需要开展程序分布工作时，用户需要完成的只有map与reduce 两个阶段的函数内容。而针对数据的分片，开展任务调度等细节工作的开展也都能狗在框架处理模式中得到充分解决。但是大数据系统也存在用户功能少的问题，这在一定程度上制约了ORACLE 测试的有效开展。 1.3 无法保障测试数据的准确性 软件测试工作的开展在云计算技术的广泛应用下能够更便捷的开展，尤其在架构和与PAAS 程序部分表现得钢架明显，但是对用户来说可能会造成一定的理解困难。但是用户对PAAS 程序方面的理解存在一定的难度。比如针对GAE 数据信息存储组件部分开展测试时，当用户下达一个数据请求时，会转接到请一个请求服务器的处理层中，同时对多个网络系统开展互动。当无法明确数据实际存储位置的时候，很难有效保障数据的准确性，因此只能借助API 从GOOGLE 存储区域进行二次数据读取，这种操作无法保障测试数据的准确性。 2 基于大数据下软件测试优化策略 2.1 不断调整与优化数据库的数据缓存区 一般来说，Oracle 数据库内存区主要由SGA 以及PGA 两个板块组成，其中SGA 板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。 2.2 不断合理配置数据库的数据共享池与数据日志缓冲 数据共享池一般包括数据库缓冲以及数据字典缓存两个板块，数据库缓冲主要是用来存放已经执行过的SQL 语句， PL/SQL 程序代码分析以及执行计划操作请求信息，二数据字典缓存主要是用来存放数据库用户权限信息，数据库相关对象信息等数据。通过不断对数据库的数据共享池进行合理配置，能够大大提升SQL 语句和 PL/SQL 程序的操作执行效率。而数据日志缓冲主要是存放过往用户对数据库的所有修改信息，一旦数据日志缓冲出现失败，这意味着当前数据库设置的数据日志缓冲区容量需要扩大，否则将会影响到数据库的整体性能的发挥。 2.3 数据库中的碎片整理 在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE 操作删除空间数据，再通过IMPORT 程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE 等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。 3.3 推广智能化技术 在软件测试中运用智能化技术主要完成以下两个部分的功能：实现，界定输入数据的同时规范数据的属性要求；其次，实现充分考虑输入数据的大小，样本集以及输出的评判样式。在大规模数据的前提下，基于智能化技术可以消除输入与输出之间的数据流的差异，同时
本产品保密并受到版权法保护 Confidential a nd P rotected b y C opyright L aws 中国IM云产品性能测试报告2015
中国IM云服务发展与现状 目录 1 2 中国IM云服务竞品分析
中国IM云服务市场宏观环境利好因素促进行业快速发展 Political 政治环境 ??国务院近日印发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，为促进创业兴业、释放创新活力提供有力支持，为经济社会持 续健康发展注入新的动力。创业的积极性被充分激发。 Economical 经济环境 Technological 技术环境 Social 社会环境 ??消费者对即时通讯等需求不断增加，促进IM云服务产业快速发展。 ??根据IDC预测，未来5年，全球用于云计算服务的支出将增长3倍，云计算行业的整体增长速度将是传统IT 行业增长率的6倍。 ??服务器虚拟化、网络技术（SDN）、存储技术、分布式计算、OS、开发语言和平台等核心技术在中国市场企业均已基本掌握。 ??中国国内资本市场目光从IaaS和SaaS开始转向PaaS，资本的涌入促进IM云服务行业发展。 ??主要IM云服务企业获得A轮或以上投资。
中国IM云服务市场由于商业模式逐步清晰，快速晋升为市场启动期，并且得到资本市场融资 市场启动期(2015-) 应用成熟期 高速发展期 时间 A B C D 探索期 (2012-2014) 2012年，大蚂蚁IM业务剥离出来，推出BigAnt2.91版本拓展市场 中国IM云服务市场AMC模型 市场认可度 2013-2014年，容联、融云、环信和亲加等厂商纷纷进入，IM云服务市场开始爆发。 市场开始出现，各厂商纷纷试水，淘汰频繁 商业模式清晰 出现明确的商业模式并逐渐 完善，产品/服务呈现多元化发展 市场发展步入成熟期 https://www.doczj.com/doc/c810858441.html, ? A nalysys 易观智库 E 容联云通讯 完成了 B 轮融资。 亲加获得因特尔A 轮融资。 环信B轮融资。 2015年，亲 加等厂商触 及C端用户数破亿。
高容量数据库性能测试 耿红杰2010-10-25 测试环境说明 OS ：CentOS 5.5 X86 MySQL：5.1.50 ，ha_innodb_plugin CPU：Intel(R) Xeon(R) E5504 @ 2.00GHz MEM：1G （1G swap） Disk：20G https://www.doczj.com/doc/c810858441.html,f innodb_thread_concurrency=2 innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_buffer_pool_size=384M default-table-type=InnoDB init_connect='SET autocommit=0' binlog_format=MIXED log-bin=/disk2/mysql/binlog/using query_cache_size=128M 测试目的 1.myisam和innodb引擎对于性能的影响，采用2000w的数据进行写入和查询测试 2.200000000数据的查询性能测试 3.myisam 引擎的分区功能 测试步骤1 1.create table CREATE TABLE `innodb` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `adress` varchar(45) DEFAULT NULL, `markert` varchar(45) DEFAULT NULL, `tel` varchar(45) DEFAULT NULL, `base` varchar(45) DEFAULT NULL,
性能测试方案
目录目录
前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试计划书》即是基于上述考虑，参考科学的性能测试方法而撰写的，用以指导即将进行的系统的性能测试。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。
1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。