web 性能测试中的几个关键指标(并发用户数,QPS,用

对于网络服务和应用程序来说，并发用户数和每秒查询率（QPS）是两个经常被提及的概念。尽管它们看似关系密切，但实则没有直接的关联。若要讨论QPS，必须指明是在何种并发用户数下，否则毫无意义。这是因为单用户下的QPS与多个并发用户下的QPS有着本质的区别。前者仅代表应用在一秒内串行处理的能力；而后者反映的是应用在面对并发请求时的处理能力。

设想一个场景，当网站的QPS固定时，随着并发用户数的增加，意味着网站的并发处理能力在增强。对于现代的Web服务器来说，处理单个用户的请求通常轻而易举，但此时可能会出现资源浪费的现象。服务器可能拥有多个处理器单元，却只处理单一进程，造成资源闲置。在处理单一进程时，若遇到输入/输出阶段，处理器可能会等待，而其他请求进程却未被处理。

若并发数设置过高，服务器每秒钟需处理的请求激增，导致进程（或线程）频繁切换。这反而减少了实际处理请求的时间，使得每秒处理的请求数量减少，用户的等待时间也会增加，甚至超过他们的耐心阈值。一定存在一个理想的并发数值，在这个数值下，QPS能够达到最大。但这个数值并非最佳并发数，因为当QPS达到最大时可能伴随着用户等待时间的增加。所以对于一个系统来说，要找到最佳并发数，必须结合QPS和用户的等待时间综合考量。

关于并发用户数、QPS和用户平均等待时间的关系，有一张关系图能够生动展示这一关系。这张图通过描绘不同并发数下的数据点绘制而成。在实际应用中，我们需要对不同的并发数进行多次测试，获取这些数值并绘制出这样的图表，以便于分析出系统的最佳并发用户数。根据这个图表，我们可以更直观地了解何时系统的性能达到最优，以及并发用户数的变化如何影响QPS和用户等待时间。这对于系统优化和用户体验的提升至关重要。