1、压力测试



　　已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能否达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应，如宕机、应用异常中止等。



　　2、增量设计



　　如并发用户为75人，系统注册用户为1500人，以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计，该数值主要参考测试加压机性能，建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。



　　3、增量设计目标



　　寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置，抓住出现的性能拐点时机，一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数，如早晨的登录，下班后的退出，工资发送时的消息系统等。另一种极限模拟方式，可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变，在各脚本事务点中设置同集合点名称(如：lr_rendzvous("same");)在场景设计中，使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准，同时释放所有正在Run的Vuser。



　　4、稳定性测试



　　已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景，测试时将每个场景按照一定人数比例一起运行，模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中，系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增长而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。
-----------------------------------

1、压力测试



　　已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能否达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应，如宕机、应用异常中止等。



　　2、增量设计



　　如并发用户为75人，系统注册用户为1500人，以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计，该数值主要参考测试加压机性能，建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。



　　3、增量设计目标



　　寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置，抓住出现的性能拐点时机，一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数，如早晨的登录，下班后的退出，工资发送时的消息系统等。另一种极限模拟方式，可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变，在各脚本事务点中设置同集合点名称(如：lr_rendzvous("same");)在场景设计中，使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准，同时释放所有正在Run的Vuser。



　　4、稳定性测试



　　已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景，测试时将每个场景按照一定人数比例一起运行，模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中，系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增长而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。
-----------------------------------