Buy Database

这确定了程序处理的并发用户数或请求数。了解应用程序在不同负载下如何扩展对于确保稳定的性能至关重要。

通过定期监控这些指标，QA 测试团队可以主动检测并修复性能瓶颈，保证应用程序在所有条件下正常运行并发挥最佳性能。

QA 性能测试中的指标和基准
指标是QA 性能测试的基础，可提供有关 Web 应用程序在压力下如何表现的可衡量见解。这些指标通常通过测试自动化服务自动执行，可以识别瓶颈和改进机会。让我们来看看几个重要的指标及其正常的理想范围。

平均间。根据应用程序类型，响应时间应少于两到三秒，这可确保无缝的用户体验。研究表明， 47% 的消费者希望网页在两秒或更短的时间内加载，这凸显了响应时间优化的重要性。
峰值响应时间强调测试期间发现的最长响 突尼斯电话号码列表 应时间，表明可能存在影响某些用户活动的瓶颈。理想情况下，该值不应与平均值有显著差异。
每秒交易数 (TPS)衡量系统的吞吐量或有效处理交易的能力。TPS 越高通常意味着性能越高，最佳范围根据应用程序的复杂性而变化。
错误率应接近于零，用于衡量未成功请求的比例。错误率越高，越需要引起注意，因为这表明存在影响稳定性的潜在问题。
监控 CPU 和内存的使用情况可确保系统在安全范围内运行，通常低于 70-80%，从而允许负载变化而不影响性能。
通过精心维护这些指标，QA 团队（通常在性能测试服务的协助下）可以主动优化应用程序性能，确保即使在高使用率下用户也能获得完美的体验。

了解这些 KPI 的优点和局限性
性能测试中的关键性能指标 (KPI) 通常使用测试自动化服务提取，充当灯塔，引导 QA 团队优化应用程序性能。然而，它们的价值取决于背景和解释。

性能测试 KPI 的优点和局限性


当 KPI 发挥作用时：

瓶颈检测： KPI 突出显示性能痛点，从而实现有针对性的优化并提供更流畅的用户体验。
可扩展性评估：通过分析各种负载下的 KPI，您可以衡量应用程序处理增加的流量的能力，这对于未来的增长至关重要。
改进验证： KPI 作为基准，验证性能增强的有效性并证明优化工作的合理性。