| 名称 | 解释 |
|---|---|
| 负载 | 对被测系统不断施压，直到性能指标超过预期或某项资源使用达到饱和，以验证被测系统的处理极限，为系统性能调优提供依据。 |
| 并发 | a.狭义：所有用户在同一时间点进行同样的操作，一般指同一类型的业务场景，比如1000个用户同时登陆系统； b.广义：多个用户与系统发生了交互，这些业务场景可以是相同的也可以是不同的，交叉请求和处理较多； |
| 压力 | 被测系统在一定饱和状态下，如cpu、内存等饱和下，被测系统能够处理的会话能力及被测系统是否会出错； 目的是检查系统处于压力情况下应用的性能表现，重点在于有无出错信息产生，系统对应用的响应时间等 |
| 事务 | 指端到端一次完整的过程，如一次登录，一次交易等 |
| 吞吐量 | 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 ； 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 ； 在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和，也可以这样说在单次业务中，客户端与服务器端进行的数据交互总量；对交互式应用来说，吞吐量指标反映服务器承受的压力，容量规划的测试中，吞吐量是重点关注的指标，它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值； |
| 吞吐量与负载关系 | ①上升阶段：吞吐量随着负载的增加而增加，吞吐量和负载成正比； ②平稳阶段：吞吐量随着负载的增加而保持稳定，无太大变化或波动； ③下降阶段：吞吐量随着负载的增加而下降，吞吐量和负载成反比； |
| 吞吐率 | 吞吐量/传输时间，即单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量，它是衡量网络性能的重要指标。通常情况下，吞吐率用“字节数/秒”来衡量，当然，也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量； |
| TPS | Transaction Per Second：每秒事务数，指服务器在单位时间内（秒）可以处理的事务数量，一般以request/second为单位；QPS是查询，而TPS是事务，事务是查询的入口，也包含其他类型的业务场景，因此QPS应该是TPS的子集！ |
| QPS | Query Per Second：每秒查询率，指服务器在单位时间内（秒）处理的查询请求速率； PS：TPS和QPS都是衡量系统处理能力的重要指标，一般和并发结合起来判断系统的处理能力； |
| PV | Page View：页面浏览量，通常是衡量一个页面甚至网站流量的重要指标；细分的话，有独立访问者数量、重复访问者数量、单独页面访问数量、用户停留时间等类型； |
| RT/ART | Response Time/average Response Time：响应时间/平均响应时间，指一个事务花费多长时间完成； |
| Thinking Time | 思考时间，在性能测试中，模拟用户的真实操作场景。用户操作的事务与事务之间是有一定间隔的，引入这个概念是为了并发测试（有交叉业务场景）时，业务场景比率更符合真实业务场景 |
| 标准方差 | 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它能反应一个数据集的离散程度。离散程度越大，数据越不可靠；性能测试中引入这个术语，是为了对高峰期、平缓期的系统响应时间分布，不同业务场景的响应时间分布，以及I/o数在时间段上的分布等情况进行分析，以判断系统的稳定性。 |