考虑时间Thinking Time指的是在性能测试脚本中,事务与事务之间,会有一些短暂的停顿,好像真实用户在操作时,两次操作之间需要考虑一下。比如用户注册的时候,在打开注册页面到提交注册页面之间,是有一段考虑时间的(用户在填写个人信息)。
  下面讨论一下在性能测试实战中,为什么要设置考虑时间。
  先说一个概念:吞吐量,这指的是服务器系统(包括软件和硬件)单位时间内处理业务的数量。我们现在做一个小试验,写一个小程序,执行一个简单的业务,并且在程序中进行计时,计算每分钟能执行多少次。然后当我们运行1路这个程序的时候,每分钟能完成约6万次。好,现在问一个问题,如果我们起2路,是不是每一路都能达到 6万/分钟 的吞吐量?
  试验发现,当运行2路的时候,两个程序的数值都降了下来,但是它们的总和仍然是6万次。而且不管我们起多少路,这些程序的性能总和都接近于6万。
  这好像一个人1分钟快能吃1个馒头,你让他一个一个吃,他两分钟能吃2个,如果你让他一手拿一个,同时吃,他两分钟吃不了4个,还是只能吃两个。
  我们不是在说“考虑时间”么,哈哈,别急,因为上面的问题必须要先说清楚。
  如果我们需要进行性能测试的业务是一个单纯的业务,好像上面举的那个例子一样,那么测试脚本中不需要设置“考虑时间”,因为不管你用什么方法测试,一个服务系统处理单一业务的吞吐量总是一个定值。
  但是在实际环境里面,往往一个系统都是要处理多种业务,并且这些业务之间是有逻辑关系的。举例说明,比如一个论坛系统,每天常处理的业务有两个:A打开帖子、B回复帖子。那么每天系统处理AB业务的总数是不是一样的呢,答案很明显,看帖子多,回复的少一些。假设A:B=2:1。
  好,如果我们不设置考虑时间,起2路A的脚本,1路B的脚本进行性能测试,我们会得到什么结果呢?我们会得到这两个业务的吞吐量,并且能算出每个小时系统完成A、B业务的总数,吞吐量 × 时间 = 总数。
  这时我们发现,同样时间,AB业务的处理总数却不是2:1的关系,这是为什么呢?原因是这样的,我们在跑AB脚本的时候,这两组脚本都在尽全力争夺服务器的资源,他们的并发路数虽然是2:1,但是给服务器的压力却不一定是2:1,可能会出现偏差,测试结果是好的证据。A查看帖子由于响应时间短,因此跑的次数更多,后的比例可能是4:1。
  那么这样的结果有什么问题呢。总结为一句话:测试环境的业务和真实环境不符,这样测出的数据没有价值。即使测试通过,也不能证明真实环境是ok的;或者即使测试不通过,也不能说明真实环境不ok,呵呵。
  比如上面的例子,如果我们测出的结果是B回复帖子的吞吐量不够,响应时间太长,那可能是因为A业务抢走了过多的,本不属于A的资源,而引起了B的性能降低。
  说到这里,大家应该明白了,我们设置考虑时间,是为了保证测试复合业务的时候,各个业务之间的比例关系符合我们的真实生产环境。