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前言

1、TPS及计算方法

TPS表每秒执行的事务数量，可基于测试周期内完成的事务数量计算得出。

例如，用户每分钟执行6个事务，TPS为6 / 60s = 0.10 TPS。同时我们会知道事务的响应时间(或节拍)，以此例，60秒完成6个事务也同时代表每个事务的响应时间或节拍为10秒。

例1：假定我们所开发的并发服务器，并发的访问速率是：1000客户/分钟，每个客户在该服务器上将花费平均0.5分钟，根据little’s law规则，在任何时刻，服务器将承担1000×0.5＝500个客户量的业务处理。

假定过了一段时间，由于客户群的增大，并发的访问速率提升为2000客户/分钟。在这样的情况下，我们该如何改进我们系统的性能？

有两种方案：
第一：提高服务器并发处理的业务量，即提高到2000×0.5＝1000。 或者
第二：减少服务器平均处理客户请求的时间，即减少到：2000×0.25＝500。

例2：假设你排队参观某个风景点，该风景点固定的容纳人数是：60人。每个人在该风景点停留的平均时间是：3分钟。假设在你的前面还排有20个人，问：你估计你大概等多少时间才能进入该风景点。

答案：1小时（3×20=60），和该景点固定的容纳人数无关。

示例1：节拍0秒，思考时间0秒
用户执行5个事务并且每个事务的响应时间是10秒，需要花费50秒完成5个事务，即5/50=0.1 TPS (这里TPS是由响应时间控制)。

示例2：速率15秒，思考时间0秒
用户执行5个事务且每个事务的响应时间是10秒，但实际由于节拍大于响应时间，所以它优于响应时间控制了事务发生的频率。完成5个事务需要5*15 = 75秒，产生5/75=0.06667 TPS。

在第二个示例中，平均响应时间小于节拍15秒，需要75秒完成5个迭代，产生了0.06667 TPS。

上面两个例子中我们假设思考时间为0秒。如果思考时间为2秒，总时间仍是75秒完成5个迭代，产生0.06667 TPS。

节拍为0秒，则用户数 = TPS * ( 响应时间 + 思考时间 )
节拍不为0秒且大于响应时间与思考时间的和，则用户数 = TPS * (速率)

事实上TPS是事务在w.r.t时间的速率，所以也被称为吞吐量(throughput)。

所以利特尔法则在负载模型中解释为：系统内平均用户数 = 平均响应时间 * 吞吐量
N = ( R + Z ) * X
N, 用户数
R, 平均响应时间(也可能是速率)
Z, 思考时间
X, 吞吐量(如TPS)

如：N (用户数)=1500, R (平均响应时间)=10, Z (思考时间)=0，则X (吞吐量)=1500/10=150 TPS

2、性能测试二八原则

所谓响应时间的“2-5-8原则”，简单说，就是
当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；
当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；
当用户在5-8秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；

而当用户在超过8秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。

软件测试理论中，常提到2-8原则
所谓2-8原则，即80%的bug多发生在软件的20%的模块。所以，在回归测试的时候，这20%的高发地带是关注的重点！

二八原则还指：80%的业务量在20%的时间里完成。
如何理解，下面我们来个例子吧

用户登录场景：早高峰时段，8：50—9：10，5000坐席上线登陆。

业务量：5000个
时间：20x60=1200秒

吞吐量=80%x业务量/(20%*时间)=4000/240=16.7/秒

而并非5000/1200=4.1/秒

实际上，登录请求数分布是一个正态分布，最高峰时肯定比4.1/秒更高，高峰段实际上完成了80%的业务量，却只花了20%的时间。

温馨提示：

1）二八原则计算的结果并非在线并发用户数，是系统要达到的处理能力（吞吐量），初学者容易被误导，那这这个数据就去设置并发数，这是错误滴。

2）如果你的系统性能要求更高，也可以选择一九原则或更严格的算法，二八原则比较通用，一般系统性能比较接近这个算法而已，大家应该活用。

二八原则还指：
80%的错误是由20%的模块引起的
-----> 站在用户角度，并非研发实现的角度，正确地选择重要模块作为测试重点，从而不偏离方向。

80%的测试成本花在20%的软件模块中
-----> 设计用例时需要将时间花倾斜在复杂的20%核心模块上，从而设计更高效的测试用例。

80%的测试时间花在20%的软件模块中
------> 软件测试执行过程中需要将时间倾斜在重要模块的测试用例中，从而使测试更加有效，发现bug。

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

人生最耀眼的不是站在聚光灯下的瞬间，而是黑暗中依然前行的勇气。当你觉得撑不住时，请记住：每个伟大的突破都藏在"再坚持一天"的决定里。你的脚步，正在创造属于自己的传奇！

别被暂时的风雨模糊了视线！那些让你流泪的磨练，正在雕刻更璀璨的未来。当别人选择放弃时，你的坚持就是胜利的宣言。向前奔跑吧，整个世界都在等待你的光芒绽放！