本文主要是介绍性能测试百分百会问到且难度极高的面试题分享给大家，面试了16家公司，都有被问到！，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！
今天给大家分享一波面试中经常被问到性能指标，希望能帮助大家，建议收藏～
1、吞吐量
单位时间内，系统能够处理多少请求，吞吐量代表网络的流量，TPS越高，吞吐量越大，还包含了数据的吞吐量。一般单位为秒，每秒处理的请求量。
注意：我们看到的JMeter聚合报告一般如下图，下表中的吞吐量实际是我们文中说的TPS或者QPS。如果要计算吞吐量的话应该是接收+发送网络流量总和。
性能测试的时候关注吞吐量和测试环境网络带宽之间的关系，如果吞吐量接近或者等于测试环境带宽极限，那么很可能存在网络瓶颈。
2、TPS
TPS的全称是Transaction Per Second，即每秒处理的事务数，那什么是事务呢？
如：用户操作伴随着数据的变更，【下单---->支付——一个请求会有多个操作】；如：11.11用淘宝下单，产生订单数据【40W订单/每秒】。
衡量一个系统性能的好坏，主要看的是单位时间内，系统可以处理多少业务量。
举个电商的例子：
1）假设要测试“下单”，那么“下单”业务就可看做是一个事务；
2）假设需要测试“添加购物车+下单”整体业务，那么“添加购物车”和“下单”这2个业务就组成了一个事务，此时TPS就是每秒处理“添加购物车+下单”这个一整个事务的数量。
响应时间单位为秒的情况下，TPS = 1/响应时间*并发数。
- 一般情况下采用二八原则去计算，80%的交易发生在20%的时间去处理。如：一天10000笔，TPS = （10000* 80%=8000笔）/（24*60*60*20%）。
- 10000笔交易，上午2小时，下午2个小时，TPS = 10000*/4*60*60。
在系统达到瓶颈之前，TPS和并发数成正比关系。
3、QPS
QPS = 并发数/响应时间，QPS的全称叫Request Per Second。字面意思比较好理解，就是每秒处理的请求数（如：用户查询数据【打开某个页面】，打开淘宝某个商品页面的时候），并没有去做数据的修改，只是把数据加载到页面中。
如果是测试单接口的情况下，TPS=QPS，例如上面电商例子中的第1）个场景。
4、TOP响应时间
响应时间，Rsponse Time，从用户的角度来讲，就是用起来快不快。
一个请求从用户发起，到收到服务器响应，所需的时间：
- 页面打开响应的时间；
- 具体单个资源的响应时间。
一个请求的响应时间由以下几部分时间构成，响应时间=网络传输的总时间+各组件业务处理时间。
TOP响应时间是将所有请求的响应时间先从大到小进行排序，计算指定比例的请求都是小于某个时间。
该指标统计的是大多数请求的耗时，用JMeter进行测试通常看到下面几个数据：
- Top90（90%响应时间）：90%的请求耗时都低于某个响应时间；
- Top95（95%响应时间）：95%的请求耗时都低于某个响应时间；
- Top99（99%响应时间）：99%的请求耗时都低于某个响应时间；
5、平均响应时间
平均响应时间=所有请求的平均耗时=ART（Average Response Time）。
6、并发数/虚拟用户数
即并发处理能力，压测工具中设置的并发线程/进程数量，海量用户使用系统，在系统不崩溃情况下，能够支撑多少人同时使用。可以理解为每秒/毫秒可以处理多少并发。
7、资源占用率
2个App，功能都一样，都是用来做“图片美颜”，我们来判断下，哪个App的性能好。
- 第一个App能够运行在5年前的手机上，2GB运行内存，需要内存资源少。
- 第二个App只能够运行在3年前的手机上，4GB运行内存，需要内存资源更多。
我们可以看出，第一个App所需要的运行内存更小，占用的内存资源更少，而第二个App需要的运行内存是更大的，以及内存资源更多，只能在三年的手机运行，5年前的是运行不了，所以是第一个App相对于与第二个App来说，第一个App性能是更加好的。
性能好一些，对我们实际有什么帮助呢？
假设我们在开发一款应用，有1000使用用户：
- 500w用户——3年内的新手机（运行内存4G）
- 500w用户——5年前的老手机（运行内存2G）
如我们开发时没有考虑到老手机运行内存的问题，只可以运行在新手机上，那就意味着50%，500w的老手机的用户是正常使用不了的，如我们所设计时考虑到了，性能足够的好，新、老手机都可使用，那就是100%的用户是都可以正常使用的。
8、成功率
请求的成功率，一般执行压测后我们会关注请求或者事务的成功率是多少，一般公司可能要求成功率在99.99%以上。
9、PV/UV
- PV（Page View）页面/接口的访问量；
- UV(Unique Visitor)页面/接口的每日唯一访客。
PV/UV的概念好像也是常在电商中出现，一般可能是在性能需求分析的时候提到，比如某页面每日的PV是多少，UV是多少。
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