一直以来我都是用Loadrunner去做性能测试。Loadrunner实际上是一个很重的性能测试工具。他的功能很全面，是一把很好的牛刀。
如果我们只是需要对一个页面做简单的性能测试，使用Loadruner这把牛刀就不是一个很好的选择了。
所以就找了把小刀－－ab来试试。这把小刀真的是轻巧又锋利，在这里就记录一下对ab测试过程中的一些自己的理解，供大家参考。

我们就拿百度首页来祭刀吧。首先你得有一把刀，也就是安装好Apache，网上教程一大堆就不复述了，本文使用MacBook自带的ab命令进行测试。
测试场景：模拟10个用户，对百度首页发起总共100次请求。
测试命令： ab -n 100 -c 10 https://www.baidu.com/index.html

本文主要针对ab的测试报告进行解析，有关ab的使用方法改天再新开贴交流。
测试报告：
下面来逐行解释我的理解，以下注释部分有查阅网上资料，但所写内容均为自己理解之后手打内容，希望加入自己的理解之后能让读者更容易理解。

bogon:~ tang$ ab -n 100 -c 10 https://www.baidu.com/index.html
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
//以上为apache的版本信息，与本次测试无关

Benchmarking www.baidu.com (be patient)…..done
//以上内容显示测试完成度，本次测试发起请求数量较少，完成较快，无中间过程显示。在请求数量很多时会分行显示当前完成数量。

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)

//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）。

通过以上说明相信大家都能明白这些数据的意义了。如有错误还请留言指正。

转自【古木堂】

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