软件性能测试过程详解与案例剖析读书笔记
做过了几天的性能测试，听云一位大师说，性能测试有一门很好的入门书记，名曰《软件性能测试过程详
解与案例分析》
特买回来拜读了以下。以我自己的学习经验，工作了之后，要学习什么，需要首先动手做，能做起来是关
键，然后找一本基础的书籍打一下基础，这样入门就会很快，紧接着就是找些进阶的事情作，然后不断的
循环，hoho。
下面是我读书的一些笔记，都是很基础的东西，重点记录了第一部分的内容，后面的详细案例准备有空的
时候一个个的仔细的读一下，其实书里面的精华都在读者点拨，提示的地方，如果大家有些基础，读这个
书会很快，我就是一个周末下午读掉的。
第一章 软件性能测试基本概念
1.1 用户视角的软件性能
响应时间，用户感觉到的系统反应的速度，这里需要注意从用户视角来看，整个响应过程是包含很多过程
元素的，比如网络，应用系统各部分间的通信，这个对系统来说是个综合的响应时间。
1.2 管理员视角的软件性能
从管理员角度来看，更具有专业性，除了会关注系统的响应时间，同时还会对系统的各部分情况进行关注，
包括服务器的指标，系统的运行情况，服务器资源的使用情况，系统的可扩展情况等等。
1.3 开发视角的软件性能
开发更加关注的是怎样优化自己的软件结构后能带来上述两个视角的好体验。
个人感受：这里作为一个质量保证人员，我们需要从各个视角进行关注，重点在体验情况良好的情况下，
我们需要有能力定位出系统的性能瓶颈是什么，并对性能优化提出一定的建议。
1.4 软件性能术语
响应时间：呈现时间；系统响应时间
并发用户数：并发测试（concurrency testing）下常常关注的一个概念，需要区分两个场景。一个系统在
同一时刻承受的用户访问数量；一个系统的一个功能在同一个时刻成熟的用户访问数量。这里就对应了我
们经常听到的另外几个概念：并发用户数，系统用户数，同时在线人数。
并发用户数的算法： C=nL/T （C 并发用户数，n login session，L login session 的平均长度，T 考察时
长） 峰值并发用户数算法 C^=C+3*C 开方 （泊松分布）
B/S C/S： browse/service client/service
吞吐量：单位时间内相应请求的数量 tps 单位为秒 计算公式 f=Nvu*R/T （Nvu 用户数；R 请求数；T 考
察时长）
思考时间：我们用来模拟用户点击的业务时间间隔。 R =T/Ts （R 请求数 T 考察时长 Ts 思考是间）
个人感受：我们进行性能测试指标计算的时候，有多少是经过计算得来的，我们的测试准确度有多高
1.5 RBI 快速识别性能瓶颈方法（Rapid bottleneck Identify）
80%的性能瓶颈都是由吞吐量制约
并发用户数和吞吐量存在一定关联
快速定位我们往往从吞吐量测试着手
个人感受：这个和我们的性能测试不谋而合，我们经常是固定以一定的并发用户数曲线进行性能定位；我
们需要多了解测试领域的一些已成文的规约，这样让我们的入门测试更容易。
1.6 性能曲线下降分析法
通过并发用户数的增长，我们可以观测到系统性能拐点，这样进行快速定位。
个人感受：这个方法我们也经常使用，几个专业术语。单用户区；性能平坦区；压力区；性能拐点。
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