网络性能测试(专业网络测试工具)

网络性能测试指标是用来反映网络情况好坏的数据，这些关系到上网时体验的好坏，所以网络提供商需要不断检测以保证用户上网的正常体验，通常来说常用的网络西能指标有以下7个，关于这些指标以及其他一些相关指标，点量网络拨测组件有更详细的数据。 1、速率计算机发送出的信号都是数字形式的。比特（bit）来源于binary digit，意思是一个”二进制数字“，因此一个比特就是二进制数字中的一个1或0。比特也是信息论中使用的信息量的单位。网络技术中的速率指的是数据的传送速率，它也称为数据率或比特率。速率的单位是bit/s（比特每秒）（或b/s，有时也写作bps，即bit per second）。当提到网络的速率时，往往指的是额定速率或标称速率，而并非网络实际上运行的速率。2、带宽”带宽“有以下两种不同的意义：（1）带宽本来指某个信号具有的频带宽度。信号的带宽是指该信号所包含的各种不同频率成分所占据的频率范围。这种意义的带宽的单位是赫兹（或千赫、兆赫、吉赫等），在过去很长的一段时间，通信的主干线路传送的是模拟信号（即连续变化的信号）。因此表示某信道允许通过的信号频带范围就称为该信道的带宽。3、吞吐量吞吐量表示在单位时间内通过某个网络的实际数据量。4、时延时延是指数据从网络的一端传送到另一端所需的时间。时延是个很重要的性能指标，它有时也称为延迟或者迟延。网络中的时延是由一下几个不同的部分组成的：（1）发送时延发送时延是主机或路由器发送数据帧所需要的时间，也就是从发送数据帧的第一个比特算起，到该帧的最后一个比特发送完毕所需的时间。因此发送时延也叫做传输时延。发送时延的计算公式是：发送时延=数据帧长度（bit）/发送速率（bit/s）（2）传播时延传播时延是电磁波在信道中传播一定的距离需要花费的时间。传播时延的计算公式是：传播时延=信道长度（m）/电磁波在信道上大的传播速率（m/s）电磁波在自由空间的传播速率是光速。即3.0*10^5km/s。发送时延发生在机器内部的发送器中，与传输信道的长度没有任何关系。传播时延发生在机器外部的传输信道媒体上，而与信道的发送速率无关。信号传送的距离越远，传播时延就越大。（3）处理时延主机或路由器在收到分组时需要花费一定时间进行处理，例如分析分组的首部，从分组中提取数据部分、进行差错检验或查找合适的路由等，这就产生了处理时延。（4）排队时延分组在进行网络传输时，要经过许多路由器。但分组在进入路由器后要先在输入队列中排队等待，在路由器确定了转发接口后，还要在输出队列中排队等待转发。这就产生了排队时延。排队时延的长短取决于网络当时的通信量。当网络的通信量很大时会发生队列溢出，使分组丢失，这相当于排队时延无穷大。这样数据在网络中经历的总时延就是以上四种时延之和：总时延=发送时延+传播时延+处理时延+排队时延。一般来说，小时延的网络要优于大时延的网络。5、时延带宽积把传播时延和带宽相乘，就可以得到：传播时延带宽积，即：时延带宽积=传播时延*带宽6、往返时间RTT在计算机网络中，往返时间RTT是一个重要的性能指标。这是因为在许多情况下，互联网上的信息不仅仅单方向传输而是双向交互的。因此，我们有时很需要知道双向交互一次所需的时间。7、利用率 利用率有信道利用率和网络利用率等。信道利用率指出某信道有百分之几的时间是被利用的（有数据通过）。完全空闲的信道利用率是零。网络利用率则是全网络的信道利用率的加权平均值。信道利用率并非越高越好。这是因为，根据排队论的理论，当某信道的利用率增大时，该信道引起的时延也就迅速增加。信道或网络的利用率过高会产生非常大的时延。

可用以下三种方法来测试自家网络情况： 1.WIFI分析仪WIFI分析仪是通过安卓手机就可以变成一款专业的WIFI测试设备。通过WIFI分析仪，可以测试家里面不同位置的信号强度，信号稳定程度。同时在WIFI分析仪里面，可以很清晰的查看WIFI信号信息，同时在即在设置里面可以按照自己需求进行配置！操作十分的简单，你只需要打开手机，开启WIFI功能，就可以使用手机来测试信号了！2.WIFI魔盒WIFI魔盒是锐捷准们针对WIFI网络监测制作的APP。能够提供 WiFi 检测、诊断、优化的应用，可以看信号、测速、无线安全等。WIFI魔盒功能很强大，里面的网络性能测试结果，可以生成检测报告，对于工程验收十分有用！WIFI魔盒降低 了Wi-Fi 行业的使用服务门槛，独创一键测 Wi-Fi ，让没有任何 IT 基础的用户，只需按一个按钮，就可以完成 Wi-Fi 检测，信号、速率、干扰、安全，一览无余。使用魔盒，可以快速了解当前环境中的 Wi-Fi 情况，还为专业网工集成 Ping / 看干扰 / 找 AP / 漫游测试 / Telent / Tracert 等一系列高级功能。不管是在集成商建设 Wi-Fi 网络时候验收，还是运维工程师日常网络维护，或业主对无线网络进行定时质检，魔盒都可以大幅度的降低门槛，提升效率。3.speedtestspeedtest安卓版是一款专业的WIFI网速测试软件，通过软件可以直接有效，快速的了解到网络的状况！speedtest能够寻找最近的服务器作为测试点，来真实测试上网速率。 测试的结果，会保存在APP里面，同时会显示测试地点的地理位置供你参考！
家里WiFi手机网速卡慢？教你路由器的性能测试方法，找出问题原因
把wifl关了再试

网络性能主要有主动测试，被动式测试以及主动被动相结合测试三种方法 1.主动测量是在选定的测量点上利用测量工具有目的地主动产生测量流量注入网络，并根据测量数据流的传送情况来分析网络的性能。主动测量在性能参数的测量中应用十分广泛，因为它可以以任何希望的数据类型在所选定的网络端点间进行端到端性能参数的测量。最为常见的主动测量工具就是“Ping”，它可以测量双向时延，IP 包丢失率以及提供其它一些信息，如主机的可达性等。主动测量可以测量端到端的IP 网络可用性、延迟和吞吐量等。因为一次主动测量只是查验了瞬时的网络质量，因此有必要重复多次，用统计的方法获得更准确的数据。要对一个网络进行主动测量，则需要一个面向网络的测量系统，这种主动测量系统应包括以下几个部分：- 测量节点：它们分布在网络的不同端点上，进行测量数据包的发送和接收，若要进行单向性能的测量，则它们之间应进行严格的时钟同步；- 中心服务器：它与各个测量节点通信，进行整个测量的控制以及测量节点的配置工作；- 中心数据库：存储各个节点所收集的测量数据；- 分析服务器：对中心数据库中的数据进行分析，得到网络整体的或具体节点间的性能状况在实际中，中心服务器，中心数据库和分析服务器可能位于同一台主机中。主动测量法依赖于向网络注入测量包，利用这些包测量网络的性能，因此这种方法肯定会产生额外的流量。另一方面，测量中所使用的流量大小以及其他参数都是可调的。主动测量法能够明确地控制测量中所产生的流量的特征，如流量的大小、抽样方法、发包频率、测量包大小和类型(以仿真各种应用)等，并且实际上利用很小的流量就可以获得很有意义的测量结果。主动测量意味着测量可以按测量者的意图进行，容易进行场景的仿真，检验网络是否满足QoS 或SLA 非常简单明了。总之，主动测量的优点在于可以主动发送测量数据，对测量过程的可控制性比较高，比较灵活机动，并易于对端到端的性能进行直观的统计；其缺点是注入测量流量本身就改变了网络的运行情况，即改变了被测对象本身，使得测量的结果与实际情况存在一定的偏差，而且注入网络的测量流量还可能会增加网络的负担。2.被动测量是指在链路或设备（如路由器，交换机等）上对网络进行监测，而不需要产生流量的测量方法。被动测量利用测量设备监视经过它的流量。这些设备可以是专用的，如Sniffer，也可以是嵌入在其它设备(如路由器、防火墙、交换机和主机)之中的，如RMON, SNMP 和netflow 使能设备等。控制者周期性地轮询被动监测设备并采集信息(在SNMP 方式时，从MIB 中采集)，以判断网络性能和状态。被动测量主要有三种方式：- 通过SNMP 协议采集网络上的数据信息，并提交至服务器进行处理。- 在一条指定的链路上进行数据监测，此时数据的采集和分析是两个独立的处理过程。这种方法的问题是OC48（2.5Gbit/s）以上的链路速度超过了 PCI 总线（64bit，33MHz）的能力，因此对这些高速链路的数据采集只能采用数据压缩，聚合等方式，这样会损失一定的准确性。- 在一台主机上有选择性的进行数据的采集和分析。这种工具只是用来采集分析网络上数据包的内容特性，并不能进行性能参数的测量，如Ethereal 等工具。被动测量非常适合用来测量和统计链路或设备上的流量，但它并不是一个真正的 QoS 参数，因为流量只是当前网络（设备）上负载情况的一个反映，通过它并不能得到网络实际的性能情况，如果要通过被动测量的方法得到终端用户所关心的时延，丢包，时延抖动等性能参数，只能采用在被测路径的两个端点上同时进行被动测量，并进行数据分析，但这种分析将是十分复杂的，并且由于网络上数据流量特征的不确定性，这种分析在一定程度上也是不够准确的。只有链路带宽这个流量参数可以通过被动测量估算出来。被动测量法在测量时并不增加网络上的流量，测量的是网络上的实际业务流量，理论上说不会增加网络的负担。但是被动测量设备需要用轮询的方法采集数据、陷阱(trap)和告警（利用SNMP 时），所有这些都会产生网络流量，因此实际测量中产生的流量开销可能并不小。另外，在做流分析或试图对所有包捕捉信息时，所采集的数据可能会非常大。被动测量的方法在网络排错时特别有价值，但在仿真网络故障或隔离确切的故障位置时其作用会受到限制。总之，被动测量的优点在于理论上它不产生流量，不会增加网络的负担；其缺点在于被动测量基本上是基于对单个设备的监测，很难对网络端到端的性能进行分析，并且可能实时采集的数据量过大，且存在用户数据泄漏等安全性问题。3.主动、被动相结合测试 主动测量与被动测量各有其有缺点，而且对于不同的参数来说，主动测量和被动测量也都有其各自的用途。对端到端的时延，丢包，时延变化等参数比较适于进行主动测量；而对于路径吞吐量等流量参数来说，被动测量则更适用。因此，对网络性能进行全面的测量需要主动测量与被动测量相结合，并对两种测量结果进行对比和分析，以获得更为全面科学的结论。

性能测试包括哪些类型？浏览：5006|更新：2013-06-14 13:18性能测试类型包括负载测试,强度测试,容量测试等。负载测试(LoadTesting):负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标,譬如软件在一定时期内,最大支持多少并发用户数,软件请求出错率等,测试的主要是软件系统的性能。强度测试(StressTesting):强度测试也就是压力测试,压力测试主要是为了测试硬件系统是否达到需求文档设计的性能目标,譬如在一定时期内,系统的cpu利用率,内存使用率,磁盘I/O吞吐率,网络吞吐量等,压力测试和负载测试最大的差别在于测试目的不同。容量测试(Volume Testing):确定系统最大承受量,譬如系统最大用户数,最大存储量,最多处理的数据流量等。

性能测试包括负载测试和压力测试。性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。 性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。
性能测试顾名思义指的是应用软件中各项指标的负载情况。根据百度百科的释义，性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。简而言之，性能测试目标就是为了识别并消除应用程序中的性能瓶颈。今天，我们就以博睿数据的个别产品为例，讲讲性能测试的那些事儿。性能测试的基本常识首先，要想全面的认识性能测试，就要对性能测试的基本常识、术语以及性能测试的基本方法论有基本的认识。性能测试的概念前文已经陈述，在这里我们就不再赘述。我们来看下什么是软件性能。软件测试是软件的一种非功能特性，它关注的不是软件是否能够完成特定的功能，而是在完成该功能时展示出来的及时性。一般而言，性能测试主要包含以下5个术语：响应时间：对请求做出响应需要的时间。并发用户数：在同一时间段内访问系统的用户数量。吞吐量：单位时间内系统处理的客户请求的数量。性能计数器：描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。思考时间：休眠时间。按照类型来划分，性能测试又分为六大类型：负载测试：负载测试用于测试应用程序在正常和峰值情况下的性能。在负载测试中，我们对应用程序性能好坏的判定依据主要源于该应用程序对用户请求的响应情况，以及它在不同负载变化下（可接受的程度内）一致响应的能力来检测的。负载测试中的核心关注点：在应用程序出现异常情况前，该应用程序所能容纳的最大负载量是多少？在系统变慢或出现崩溃之前，数据库所能处理的数据量有多少？是否有任何与网络相关的问题需要解决？验收性能测试：通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合，测试系统性能是否满足生产性能要求。压力测试：压力测试旨在寻找破坏系统的方法。该测试同时还能为我们找到系统可以承受的最大负载范围。通常，压力测试采用增量方法，通过逐步增加负载来观察系统各项性能指标的变化情况。首先，我们可以从应用程序已经测试过的负载开始（例如当前用户数 100 个）；然后慢慢地增加更多的负载来给系统增加压力（例如从 100 个用户数逐步增加到 10000）。当我们发现服务器没有响应请求的那个点开始，这个点就被认为是断点（在一些性能测试报告图表中，往往也视为性能拐点）。在压力测试过程中，我们需要关注的问题有：系统在崩溃前能承受的最大负载是多少？在实施压力测试过程中，系统是如何崩溃的？系统能否在崩溃后自行恢复？被测系统/应用程序在处理异常负载时，有哪几种中断方式？配置测试：通过对被测系统软硬件环境的调整，了解各种不同环境对系统性能的影响程度，从而找到系统各项资源的最优分配原则。可靠性/可恢复测试：可靠性测试或恢复测试用于验证应用程序在出现故障或异常行为后，是否能够恢复到正常状态，以及恢复阶段需要经过多长时间。例如在某线交易站点出现故障，致使用户不能在一天的某个点（高峰时间）买卖股票，但在一两个小时后用户能够进行在线股票交易，我们就可以说该应用程序是可靠的，即有能力从异常行为中自行恢复。并发测试：模拟用户的并发访问，测试多用户并发访问同一个应用、同一个模块或者数据记录时，是否存在死锁或者其他性能问题。了解了这些基本信息后，一个很重要的问题是如何测试性能？博睿数据为大家整理了7个方法论：SEI负载测试计划过程：关注负载测试计划的方法，包括6个关注区域：目标、用户、用例、生成环境、测试环境、测试场景。RBI方法：是Empirix公司提出的一种用于快速识别系统性能瓶颈的方法。RBI方法基于以下事实：1、发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约；2、并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联；3、采用吞吐量测试可以更快速的定位问题。需要注意的是RBI的分析方法是自上而下的：即首先确定是由并发还是吞吐量引发的性能表现限制；然后从网络、数据库、应用服务器和代码4个环节确定系统性能具体瓶颈。性能下降曲线分析：描述的是性能随用户数增加而出现下降趋势的曲线。性能下降曲线可以分为以下几个部分：单用户区域——对系统的单用户响应时间；对建立性能的参考值有帮助；性能平坦区域——在不进行更多性能调优的情况下所能期望达到的最佳性能；该区域可被用作基线。压力区域——应用轻微下降的区域；典型的、最大的建议用户负载，是压力区域的开始。拐点——性能开始急剧下降的点。LoarRunner性能测试过程：计划测试、测试设计、创建VU脚本、创建测试场景、运行测试场景、分析结果。Segue提供的性能测试过程：是Segue公司Silk Performer提供的性能测试过程；适合性能调优和优化。敏捷性能测试：是随着敏捷技术发展而来的一种行的性能测试方法。敏捷性能测试包括如下特点：在每个迭代目标中包含明确的性能目标；建立不同层次的性能测试——端到端、基于接口、面向具体函数；完全或接近完全自动化的性能测试——LoadRunner、JMeter、JUnit；使用测试驱动的方法保证性能与优化性能。PTGM模型：应用于非敏捷过程的性能测试模型；分测试前期准备、测试工具引入、测试计划、测试设计与开发、测试执行与管理、测试分析6个步骤。此外，在应用领域方面，性能测试又可细分为5个领域：能力验证——在给定条件下，系统能否具有预期的能力表现。规划能力——应该如何使系统具有我们要求的性能能力；如：应该如何调整，使系统能够满足增长的用户数的需要。性能调优——主要应用于对系统性能进行调优。发现缺陷——主要时通过性能测试的手段发现系统种存在的缺陷。性能基准比较——通常应用在敏捷开发过程，是在不设定明确目标的情况下，通过比较得到每次迭代中的性能表现的变化，根据这些变化决定迭代是否达到了预期的目标。性能测试怎么做？那么，了解了性能测试的基本常识后，我们接下来就要了解性能测试要怎么做？一般而言，性能测试的流程分为需求分析——测试准备——执行测试——结果分析与调优——报告与总结五个阶段。接下来，我们具体来看下。(1) 需求分析：首先需要明确性能需求分析是整个性能测试工作开展的基础，如果连性能的需求都没弄清楚，后面的性能测试执行其实是没有任何意义的，而且性能需求分析做的好不好直接影响到性能测试的结果。需求分析需要明确倒底要不要做性能测试？性能测试的目的是什么？明确被测系统是什么？被测试系统的相关技术信息如：架构、平台、协议等？明确被测系统的基本业务、关键业务，用户行为？明确性能测试点是什么？哪些需要测，为什么？哪些不需要测，又是为什么？一般而言，需求分析可以从系统信息调研、业务信息调研、性能需求评估、性能测试点、性能指标等五方面入手。以博睿数据的SDK 产品为例。我们在分析需求时首先会从其架构入手分析，然后从业务层面进行分析，例如新增、活跃用户数，第一次使用和启动app（config请求）、启动以后每一分钟上报一次数据（upload请求）、controller接收请求，简单解析封装，发送到kafka、ETL从kafka上获取controller存储的数据，进行解析（解析成不同表数据，封装）、ETL解析数据后，将封装好的数据，再次上传到kafka、druid从kafka获取数据入到库中、web页面从druid中查询数据展示等等业务信息情况，最终从性能测试和性能指标入手，确定性能需求。(2) 性能测试准备：性能测试准备阶段又分为6个阶段：环境准备：a）系统运行环境：这个通常指的是我们的测试环境，有些时候需求比较多，做性能测试担心把环境搞跨了影响其它的功能测试，可能需要重新搭建一套专门用来做性能测试的环境。b）执行机环境：这个就是用来生成负载的执行机，我们每次做性能测试都需要提前准备好执行机环境，建议执行机使用liunx系统，不要使用windows系统。（3）场景设计：根据性能需求分析来设计符合用户使用习惯的场景，场景设计的好不好直接影响到性能测试的效果。（4）工具准备：a）负载工具：根据需求分析和系统特点选择合适的负载工具，比如LR、Jmeter或galting等。b）监控工具：准备性能测试时的服务器资源、JVM、数据库监控工具，以便进行后续的性能测试分析与调优、redis状态监控、kafka消费情况监控。测试脚本：如果性能测试工具不能满足被测系统的要求或只能满足部分要求时，需要我们自己开发脚本配合工具进行性能测试。（5）测试数据：a）用例数据。b）负载测试数据。其他：如果需要其它关联系统或专业人士，如DBA配合的，也需要提前进行沟通。（6）性能结果分析：性能结果分析则主要从两个层面出发：即性能指标与负载的简单关系和结果分析。其中，性能指标与负载的简单关系又可分为响应时间、吞吐量、资源利用率三个层面。首先来看响应时间。响应时间对应的负载的关系从函数的角度理解，可以简单理解为负载随着响应时间的增加而增加的正向关系。也就是说，响应时间突然增加，意味着系统的一种或多种资源利用可能达到的极限。通常可以利用拐点来进行性能测试分析与定位。再来看下吞吐量。吞吐量逐渐达到饱和意味着系统的一种或多种资源利用达到的极限。最后说到资源利用率。与负载对应关系可以理解为服务器某荐资源使用逐渐达到饱和。结果分析需具体问题具体分析，一般是多项指标结合分析，通过单个指标一般得不出结论。结果可以从以下几个方面分析：执行发压机器性能是否正常。被压测程序所在机器，资源是否正常。依赖组件是否正常。依赖组件所在机器资源是否正常。宿主机机器资源是否正常。最后需要注意的是，完整的性能测试报告以简洁为主，不需要任何推导，开发团队需要更多关于分析、比较结果的信息，以及如何获得结果的细节。总结不难发现要成功完成一个性能测试项目，我们需要确保性能测试计划阶段各方面的准确性。即计划、基于测试需求分析的用例开发、场景设计、测试执行和结果分析，这些关键点都必须按照正确的方式进行，加上合理的风险预估。