集合点：
聚集虚拟用户到达集合点停止下来，当满足触发条件时，集合点上的用户同时开始相同操作，形成并发
参数化：
将用户的输入数据变量化，以便模拟变化的数据测试
关联：
服务器响应包里面符合条件的数据进行变量化，以便保持数据的动态化和相关页面的使用
事务：
一个或多个业务的集合，通常会将几个相关联的接口或者操作划到一个事务里面
思考时间：
为了更真实的模拟用户的实际操作，在事务和事务之间增加思考时间
检查点：
为了判断某个事务是否执行成功，通常会增加预期值与实际值的比较，以判断某个测试步骤是否正确执行
响应时间：
相对用户而言，从请求发出到客户端收到响应所消耗的时间
TPS:
每秒钟处理的请求或事务数量，与并发数容易混淆，它是网络协议层指标
并发数：
指同时处理的请求或事务数量
吞吐量：
性能测试过程中网络上传输的数据量总和，系统的吞吐量反映的是服务器承受的压力，说明了系统的负载能力，吞吐量是数据层以MB为单位
PV/UV：
访问一个URL产生一个PV即页面访问量
UV：独立用户访问量，单个用户访问可以产生多个PV，但算作一个UV
点击率：
网站页面某个内容被点击次数与观看内容人数之比，例如10个人中有1个人点击了网站上的一条广告，点击率即为10%
吞吐率：
单位时间的吞吐量，被用在并发处理上。以比特数为单位bps：指单位时间内通过某个节点传输数据的平均速率。即一个业务系统单位时间内提供的产量或服务量
举例1：
乘坐地铁为例：每天乘坐人数为5万人次，早高峰是7点到9点，晚高峰是6点到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则TPS即每秒到达地铁检票口人数为：
5万*80%/3*60*60*20%=18.5 人/秒
考虑到安检，入口关闭等因素，实际检票口的人数比这个要大，假定每人要2秒进站，实际并发量为：
18.5 人/秒 *2秒 = 37 人/秒
通用计算方法：
每秒并发数=（80%*用户总量*增长百分比/高峰时间段*3600*20%）*影响因子(因子通常为2)
举例2：
比如一个公司有员工1000人，早晨9点上班，晚上6点下班，员工每天通过移动打开上下班，90%的员工高峰时间打卡为早晨8:30-9:00，晚上6:00-7:00打卡，计算并发量？
业务量=1000，时间段=1.5小时*3600=5400秒
根据二八原则：每秒并发数=（80%*业务量）/时间段*20%=800/1080 *影响因子(2)=1600/1080=1.48 人/秒
性能测试知识点
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