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负载：模拟业务操作对服务器造成压力的过程，比如模拟100个用户进行发帖。
性能测试（performance testing）：模拟用户负载来测试系统在负载情况下，系统的响应时间、吞吐量等指标是否满足性能要求。 （一般我们的压测指的就是这种，即能否满足基本性能要求。）
负载测试（load testing）：在一定软硬件环境下，通过不断加载负载来确定在满足性能指标的情况下能够承受的最大用户数。（根据cpu，mem，network，disk等使用情况，找出系统性能的拐点，给予生产环节规划建议）
压力测试（stress testing）：在一定软硬件环境下，通过高负载的手段来使服务器资源处于极限状态，测试系统在极限状态下长时间运行是否稳定。（相当于测试服务器环境稳定性。）
TPS/QPS（系统吞吐量）：系统每秒完成的事务数，通常指每秒成功的事务数
TPS与QPS的区别：
QPS每秒查询率(Query Per Second) ：每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 （看来是类似于TPS，只是应用于特定场景的吞吐量）
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量
并发数： 系统同时处理的request/事务数
响应时间： 一般取平均响应时间
（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
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。（通常ART更有意义，RT通常代表ART）
PV（Page View）：每秒用户访问页面的次数。（此参数用来分析平均每秒有多少用户访问页面）；同时也可指每天页面的访问数量
UV（虚拟用户数）：同时使用系统的用户数
响应时间：指客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器返回的响应结束，这个过程所耗费的时间
并发（Concurrency）：分狭义并发和广义并发
狭义并发：即所有的用户在同一时刻做同一件事情或操作
广义并发：即多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或操作可以是不同的。（狭义并发强调对系统的请求操作是完全相同的，多适用于性能测试、负载测试、压力测试、稳定性测试场景；广义并发不限制对系统的请求操作，多适用于混合场景，稳定性测试场景。）
思考时间（Think Time）：是指用户在进行操作时，每个请求之间的时间间隔。对于交互系统而言，用户不可能持续不断的发出请求，一般情况下，用户在向服务端发送一个请求后，会等待一段时间再发送下一个请求，在性能测试过程中使用思考时间来描述这段时间。从业务的角度来讲，思考时间指的是用户在进行操作时。每个请求之间的间隔时间。（在脚本中应该体现为两个请求的间隔时间）
瓶颈：一般指在整体中的关键限制因素，就是指整个系统中的薄弱环节，也就是说你的电脑系统中有一个硬件，性能限制了整个电脑的性能的时候就出现了瓶颈
吞吐量：在性能测试中，吞吐量是指单位时间内服务器处理的字节数，吞吐量的公式为B/s，吞吐量的大小直接的体现服务器的承载能力。
当然，接口测试中大多数时候也指：指单位时间内系统处理用户的请求数
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
对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当系统没有遇到性能瓶颈时，采用如下的公式进行计算：
F=Nvu*R/T
式中，F为吞吐量，Nvu为VU（虚拟用户）的格式，R为时间T内每个VU发出的请求字节数，T为性能测试所用的时间。
吞吐量在随VU增长到一定数量时，软件系统出现性能的瓶颈，此时吞吐量的值并不会随着VU数量的增加而增大，而是趋于平衡。
吞吐率：吞吐率是指单位时间内从服务器返回的字节数，也可以指单位时间内服务器处理客户提交的请求数，是衡量网络性能的重要指标。
吞吐率=吞吐量/测试时间。
