1、关于压力测试
压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。压力测试的基本思路很简单：不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计 算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。通常要进行压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽等。一般用并发来做压力测试。
2、压力测试指标
吞吐率（Requests per second）
概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。
计算公式：总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间，即
Request per second = Complete requests / Time taken for tests
并发连接数（The number of concurrent connections）
概念：某个时刻服务器所接受的请求数目，简单的讲，就是一个会话。
并发用户数（The number of concurrent users，Concurrency Level）
概念：要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别，一个用户可能同时会产生多个会话，也即连接数。
用户平均请求等待时间（Time per request）
计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/ （总请求数 / 并发用户数），即
Time per request = Time taken for tests /（ Complete requests / Concurrency Level）
服务器平均请求等待时间（Time per request: across all concurrent requests）
计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数，即
Time taken for / testsComplete requests
可以看到，它是吞吐率的倒数。
同时，它也=用户平均请求等待时间/并发用户数，即
Time per request / Concurrency Level
3、关于Apache ab压力测试工具
ab是Apache超文本传输协议(HTTP)的性能测试工具。其设计意图是描绘当前所安装的Apache的执行性能，主要是显示你安装的Apache每秒可以处理多少个请求。
4、下载安装
1）下载地址：http://httpd.apache.org/
2）下载方法：https://jingyan.baidu.com/article/29697b912f6539ab20de3cf8.html
3）常用命令参数：http://httpd.apache.org/docs/2.0/programs/ab.html
4）安装文件：
5）使用apache ab
cmd进入apache ab的bin目录：
执行ab压力测试命令：ab -n 100 -c 10 http://www.baidu.com/
5、压力测试说明
1）测试场景：模拟10个用户，对百度首页发起总共100次请求
2）测试命令：ab -n 100 -c 10 http://www.baidu.com/
3）ab常用参数的介绍：
-n ：总共的请求执行数，缺省是1；
-c： 并发数，缺省是1；
-t：测试所进行的总时间，秒为单位，缺省50000s
-p：POST时的数据文件
-w: 以HTML表的格式输出结果
4）测试结果详细说明：
Server Software: bfe/1.0.8.14 //被测试的服务器所用的软件信息，这里使用的是百度自己 开发的反向代理Baidu Front End,类似nginx。
Server Hostname: www.baidu.com //被测主机名
Server Port: 443 //被测主机的服务端口号，一般http请求的默认端口号是80，https默认使用443端口
SSL/TLS Protocol: TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,2048,128 //加密协议
Document Path: /index.html//请求的具体文件
Document Length: 227 bytes //请求的文件index.html大小
Concurrency Level: 10 //并发级别，也就是并发数，请求中－c参数指定的数量
Time taken for tests: 1.093 seconds //本次测试总共花费的时间
Complete requests: 100 //本次测试总共发起的请求数量
Failed requests: 0 //失败的请求数量。因网络原因或服务器性能原因，发起的请求并不一定全部成功，通过该数值和Complete requests相除可以计算请求的失败率，作为测试结果的重要参考。
Total transferred: 103314 bytes//总共传输的数据量，指的是ab从被测服务器接收到的总数据量，包括index.html的文本内容和请求头信息。
HTML transferred: 22700 bytes //从服务器接收到的index.html文件的总大小，等于Document Length＊Complete requests＝227 bytes＊100＝22700 bytes
Requests per second: 91.50 [#/sec] (mean) //平均(mean)每秒完成的请求数：QPS，这是一个平均值，等于Complete requests/Time taken for tests=100/1.093=91.50
Time per request: 109.287 [ms] (mean) //从用户角度看，完成一个请求所需要的时间（因用户数量不止一个，服务器完成10个请求，平均每个用户才接收到一个完整的返回，所以该值是下一项数值的10倍。）
Time per request: 10.929 [ms] (mean, across all concurrent requests)// 服务器完成一个请求的时间。
Transfer rate: 92.32 [Kbytes/sec] received//网络传输速度。对于大文件的请求测试，这个值很容易成为系统瓶颈所在。要确定该值是不是瓶颈，需要了解客户端和被测服务器之间的网络情况，包括网络带宽和网卡速度等信息。
Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 47 74 12.9 74 106
Processing: 9 32 20.2 32 106
Waiting: 9 29 19.1 27 98
Total: 66 106 20.8 106 195
//这几行组成的表格主要是针对响应时间也就是第一个Time per request进行细分和统计。一个请求的响应时间可以分成网络链接（Connect），系统处理（Processing）和等待（Waiting）三个部分。表中min表示最小值； mean表示平均值；[+/-sd]表示标准差（Standard Deviation） ，也称均方差（mean square error），这个概念在中学的数学课上学过，表示数据的离散程度，数值越大表示数据越分散，系统响应时间越不稳定。 median表示中位数； max当然就是表示最大值了。
//需要注意的是表中的Total并不等于前三行数据相加，因为前三行的数据并不是在同一个请求中采集到的，可能某个请求的网络延迟最短，但是系统处理时间又是最长的呢。所以Total是从整个请求所需要的时间的角度来统计的。这里可以看到最慢的一个请求花费了195ms，这个数据可以在下面的表中得到验证。
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 106
66% 109
75% 111
80% 114
90% 118
95% 154
98% 176
99% 195
100% 195 (longest request)
//这个表第一行表示有50%的请求都是在106ms内完成的，可以看到这个值是比较接近平均系统响应时间（第一个Time per request: 109.287 [ms] (mean) ）
以此类推，90%的请求是小于等于118ms的。刚才我们看到响应时间最长的那个请求是195ms，那么显然所有请求（100%）的时间都是小于等于195毫秒的，也就是表中最后一行的数据肯定是时间最长的那个请求（longest request）