软件性能测试主要关注系统在不同负载条件下的表现，涵盖多个关键指标和测试类型。以下是综合整理的核心内容：
一、核心性能指标
响应时间 从用户请求开始到系统响应完成的时间，包括网络传输、服务器处理和客户端渲染等环节。常用事务响应时间（Transaction Response Time）进行统计。
吞吐量
单位时间内系统处理的事务数量（如请求数/秒、页面数/秒），反映系统处理能力。例如，电商网站高峰期每秒需处理1000个订单。
并发用户数
同一时间访问系统的用户数量，模拟真实场景（如促销活动）下的负载。需区分业务并发（同一用户多次请求）和服务器并发（多用户同时请求）。
资源利用率
包括CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等指标，评估系统在负载下的资源消耗情况。
二、典型性能测试类型
负载测试
逐步增加系统负载（如用户数、数据量），观察性能变化，直至系统达到瓶颈或崩溃点。
压力测试
在接近崩溃的负载下测试系统稳定性，评估容错能力和恢复机制。
并发性能测试
模拟多用户同时操作，检测系统是否存在锁死、死锁等并发问题。
容量测试
确定系统最大承载能力，如数据库最大连接数、服务器内存限制等。
基准测试
建立性能基准，用于后续优化对比。
三、其他关键指标
响应时间分布： 分析系统在不同负载下的响应时间变化规律。 事务成功率
可扩展性：评估系统通过增加资源提升性能的能力。
四、测试方法与工具
开源工具：如JMeter（多协议支持）、Gatling（高并发模拟）。
商业工具：如LoadRunner（企业级解决方案）、Neoload（集成CI/CD）。
自动化测试框架：如Selenium（Web性能测试）、JMeter插件。
五、注意事项
指标选择：
需结合业务场景选择关键指标，例如电商网站需重点关注并发用户数和吞吐量。
环境模拟：
测试环境应与生产环境尽可能一致，包括硬件配置、网络带宽等。
结果分析：
通过对比基准数据、分析趋势图，定位性能瓶颈。
通过以上指标和测试类型的综合评估，可有效提升软件性能和用户体验。
