在基准测试中衡量用户并发性是指系统在同时进行的用户活动下的表现,这对于评估实际的可伸缩性和可靠性至关重要。并发性是指在同一时间与系统主动交互的用户或进程数量,而不是指总用户数量随时间的变化。通过并发用户测试有助于确定系统处理并行请求、管理 CPU 和内存等资源以及避免瓶颈的能力。例如,一个 Web 服务器每秒可能处理 1,000 个总请求,但如果所有 1,000 个请求同时到达,服务器在不延迟或崩溃的情况下处理它们的能力取决于其并发支持。如果没有并发测试,基准测试可能会高估系统在实际负载下的容量。
并发测试揭示了顺序测试或低用户测试所遗漏的问题。例如,数据库在单线程查询下可能表现良好,但在并发写入时由于锁定或事务冲突而出现问题。同样,一个对单个用户而言运行完美的 API,当 500 个用户同时获取数据时可能会被限流或超时。这些场景突出了模拟现实世界模式的重要性,例如产品发布期间或高峰时段的流量激增。开发人员使用 JMeter 或 Gatling 等工具来模拟并发用户,观察响应时间劣化、错误率和资源利用率等指标。例如,一个电子商务网站可能会测试 10,000 个并发结账请求如何影响支付网关集成和库存管理系统。
对于开发人员而言,理解基准测试中的并发性有助于设计决策。如果系统在并发用户数从 100 增加到 200 时响应时间翻倍,这可能表明资源分配效率低下,例如线程争用或数据库查询未优化。连接池、异步处理或分布式缓存等解决方案可以缓解这些问题。例如,使用连接池重用数据库连接的移动应用后端可以处理更多并发用户而不会使数据库过载。高并发下的测试还能验证容错能力——例如确保在第三方服务负载过高时重试机制能够工作。通过在基准测试中优先考虑并发性,开发人员构建的系统能够在实际使用中实现可预测的扩展并保持性能。