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软件系统性能的常见指标
衡量一个软件系统性能的常见指标有 :
(Response time)
响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间 ,对于网站系统来说 ,响应时
间就就是从点击了一个页面计时开始 ,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时
间间隔 ,瞧起来很简单 ,但其实在这段响应时间内 ,软件系统在幕后经过了一系列的处理工作 , 贯穿了整个系统节点。根据 “管辖区域 ”不同 ,响应时间可以细分为 :
服务器端响应时间 ,这个时间指的就是服务器完成交易请求执行的时间 ,不包括客户端到服务器端的反应 (请求与耗费在网络上的通信时间 ), 这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
网络响应时间 ,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费的时间。
(3) 客户端响应时间 ,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费的时间 ,对于普
通的瘦客户端 Web 应用来说 , 这个时间很短 ,通常可以忽略不计 ;但就是对于胖客户端 Web 应
用来说 ,比如 Java applet 、AJAX, 由于客户端内嵌了大量的逻辑处理 ,耗费的时间有可能很长 ,
从而成为系统的瓶颈 ,这就是要注意的一个地方。
那么客户感受的响应时间其实就是等于客户端响应时间 +服务器端响应时间 +网络响
应时间。细分的目的就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上 (何为性能瓶颈 ,下一节中
介绍 )。
(Throughput)
吞吐量就是我们常见的一个软件性能指标 ,对于软件系统来说 , “吞 ”进去的就是请
求, “吐 ”出来的就是结果 ,而吞吐量反映的就就是软件系统的 “饭量 ”,也就就是系统的处理能力 ,
具体说来 ,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务 /请求 / 单位数据等。 但它的定
义比较灵活 ,在不同的场景下有不同的诠释 ,比如数据库的吞吐量指的就是单位时间内 ,不同
SQL 语句的执行数量 ;而网络的吞吐量指的就是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐
量的大小由负载 (如用户的数量 )或行为方式来决定。 举个例子 ,下载文件比浏览网页需要更高
的网络吞吐量。
(Resource utilization)
常见的资源有 :CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O 、网络 I/O 。
我们将在 Analysis 结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。
(Hits per second)
点击数就是衡量 Web Server 处理能力的一个很有用的指标。需要明确的就是 :点击数
不就是我们通常理解的用户鼠标点击次数 ,而就是按照客户端向 Web Server 发起了多少次
http 请求计算的 , 一次鼠标可能触发多个 http 请求 ,这需要结合具体的 Web 系统实现来计算。
(Concurrent users)
并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行
一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力 ,与吞吐量不同