本文主要是介绍“性能压测揭密：关键指标分析！“，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在进行全链路压测和性能测试时，需要关注多个关键性能指标（KPIs）来评估系统的性能表现，以下是一些常见的性能测试指标。
1. 吞吐量（Throughput）
系统在单位时间内能够处理的请求数量或事务数量，通常以每秒请求数（RPS/TPS）来衡量。
2. 响应时间（Response Time）
从发送请求到接收到响应所需的时间，包括网络延迟和服务器处理时间。通常包括平均响应时间、最大响应时间、最小响应时间等。
3. 并发用户数（Concurrent Users）
系统同时处理的用户数，考查系统在高并发情况下的表现。
4. 资源利用率（Resource Utilization）
包括CPU使用率、内存使用、磁盘I/O、网络带宽使用等，反映系统资源是否成为瓶颈。
5. 错误率（Error Rate）
在压测期间系统产生错误响应，如5xx服务器错误的比例，高错误率通常表示性能问题或稳定性问题。
6. 可用性（Availability）
系统在压测期间能够持续对外提供服务的能力，通常要求达到99.9%以上。
7. 延迟（Latency）
请求在系统内部传输的时间，低延迟对于用户体验非常重要。
8. 事务成功率（Transaction Success Rate）
成功完成的事务与总事务的比例，重要业务流程的成功率尤其重要。
9. 饱和点（Saturation Point）
系统吞吐量不再随并发用户数增加而增加的点，可以用来评估系统的最大承载能力。
10. 页面加载时间（Page Load Time）
如果压测涉及前端页面，则页面完全加载需要的时间也是一个重要指标。
11. Apdex评分（Application Performance Index）
一个量化用户满意度的标准，通过设定不同响应时间的阈值，将响应时间分为满意、可容忍和不满意三个等级。
12. 队列长度
在使用消息队列、线程池等时，队列长度可以反映处理的速度是否赶得上请求的速度。
13. 峰值处理能力
系统在短时间内处理大量请求的能力，重要的是系统能够在峰值期间保持稳定。
这些指标可以根据测试目标和系统特性的不同而有所侧重，在实际的全链路压测中，需要根据具体的业务场景和性能目标选择合适的指标，并制定相应的测试计划。
同时，监控这些指标并及时做出调整也是保障系统性能的重要步骤。
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