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性能测试——压力测试指标

admin

11月 28, 2021

先说结论
一般推荐,如果你:

没啥人用的服务 tps 20,返回有300ms就行了
十万到百万级的服务,响应能达到tps50 /200ms就可以了
后台服务,能达到tps 20 / 200ms即可(通常后台同时使用也没多少人)
秒杀类的短时间高并发……TPS100或200 在 100ms内响应 应该也能撑一段时间(具体情况还是要看业务量)

背景
做项目开发的时候,不止一次被性能测试问“这个服务性能要求是多少?”他期望能得到一个这次接口TPS压到50还是100,返回时间是100ms还是200ms的回答。然后压力测试的脚本就跑起来,挨个接口就去压了。
但作为产品我怎么知道报多少合适呢?(是的,在某些团队这是研发负责人应该考虑的)。通常我们是只知道业务量,怎么转换成tps、返回时间的要求呢?(有时候业务量都估算不出来,那这种场景下你就按最顶部的推荐的来测吧。)
现在,只要10分钟,让你了解怎么计算这些内容。
首先,需要知道不同的产品有不同的应对要求

手机发货的抢购秒杀场景和美团的场景需求不一致,导致产品性能要求就不一致
千万级用户的app和十万级app,同样的性能要求,转换为技术指标上也不一致

继续计算,我们需要了解
什么是TPS
Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数,或者说每秒系统接收的任务数量),系统接收到任务后会有一个处理时间。
在压力测试时,测试人员会主动按一定tps的量来主动发起接口请求,比如tps=50,就是每秒请求50次,获取一个平均的响应时间(单位一般都是毫秒ms)。压力测试人员口中的TPS50 200ms返回,就是指每秒测试人员主动发起50次请求,这些请求会在平均200ms返回。
由于其他技术指标如QPS(数据的每秒查询个数)等性能都会在tps这个维度上展示出来,因此可通过tps对系统性能进行简单判断,以满足日常性能测试需求。

性能测试的指标是怎么来的呢?
1、产品和运营要给出业务匡算:
这个服务,在多长时间段,多少人会访问
2、性能要求上,通常情况下的APP应该如何?
页面访问的2、5、8原理(用户进入服务2s内要展示完所有内容,超过5秒用户就无法忍受了,超过8秒就没有人再等了,直接关闭服务)
因此页面的渲染时间+资源文件的载入时间+接口的获取时间需要保证1s~2s内完成
3、这个条件下接口获取时间多长合适?
无脑建议200ms以内(考虑到你页面也要2s打开,还要给其他工作留时间)

怎么通过业务量来计算TPS多少合适呢?
直接上公式不太好理解,我们先看案例
案例1,秒杀型算法
案例的业务量要求
某业务,类似秒杀型,用户估算有2W左右,每个用户平均请求2次接口(查询用户信息接口、查询业务接口), 这些用户大概率会在2分钟内会访问我们的系统,业务要保证用户2s能打开页面
TPS的分析
TPS是系统每秒钟处理的任务数量,给定二业务场景,我们就需要先计算出来每秒需要系统处理多少任务,从而反推在压力测试的时候,需要给多大的TPS了。

首先,整个系统的总请求数=用户(2W)* 每个用户请求数(2次)= 40000次
其次,每秒要求处理的请求数=总请求数/时间(切换到秒) 即约350(333向上取个整吧)。
最后,TPS并发数量与每个请求所消耗的时间,可实际计算出每秒实际能够处理的请求数。
即每秒实际处理请求数量=tps数量 * 1000【1秒,需要切换为毫秒】/单组tps处理时间【这里是按200ms返回】
因此,我们只要保证 每秒实际处理请求数>每秒要求处理的请求数 就可以了。

最终结果就是
TPS数量 > 每秒要求处理的请求数 * tps返回时间【按200ms计算】/1000ms
带入数据计算
tps>(350 * 200)/1000,具体tps>70。
因此可让压力测试人员按照tps100来压接口,返回在200ms以内就满足性能要求。
当然如果实际tps50的返回时间为100ms,则按照这个粗略的公式来推算,也是能够支撑的(350 * 100/1000=35,也就是说tps高于35,返回100ms以内也是可以的)
案例2,我们来看一个日常服务的算法
如:一个100w访问的服务,每天访问集中白天8小时,每个用户大约会请求3个接口,每天早上9点是峰值。
首先计算日均请求数(每秒)
按8小时 100w访问量、平均3个接口请求计算
每秒日均请求数=100w(访问量)* 3(每个访问量平均请求接口数)/8(小时)/3600(切换成秒),结果就是每秒请求100次。
按接口200ms返回,tps需要> 100 * 200/1000,即>20就行了。
如考虑日常服务的峰值,则按4 * 日均,即每秒请求400次,则tps>80即可,因此可推荐按tps=100来做接口的压力测试。
相关总结

时间段越短,数据也越接近于瞬间并发
如果用整日的数据来计算总请求数,需要按照日流量分布来估算一个峰值数据,日常APP可考虑使用 峰值=4 * 日均【当然还是要看你具体的访问量】

如果觉得以上繁杂,反正你也可以参考这个结论:

没啥人用的服务 tps 20,返回有300ms就行了
十万到百万级的服务,响应能达到tps50 /200ms就可以了
后台服务,能达到tps 20 / 200ms即可(通常后台同时使用也没多少人)
秒杀类的短时间高并发……TPS100或200 在 100ms内响应 应该也能撑一段时间(具体情况还是要看业务量)

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