您好，今天的分享主题是性能测试包括哪些方面。同时，我们也将探讨一下性能测试包含了哪些测试的相关问题。如果你对这两个话题有任何疑问，这篇文章将为你一一解答，希望我们的分享能帮到你。下面，就让我们开始这趟知识的学习之旅吧！
软件性能测试主要关注响应时间、并发用户数、吞吐量、性能计算数，下面给你例举几种性能测试：
第一，验证软件的性能在正常或者特定环境和系统条件下使用是否还能满足性能指标。例如一款游戏在运行时cpu和内存占用率、启动速度、显示帧率（流畅性）、某操作所需要的响应延时等都属于性能测试的范畴。通常会使用一些专用工具来获取软件执行过程中的各种参数。
第二，通过模拟真实的业务场景和海量的用户请求及数据对业务系统进行多种场景的测试，来验证各个服务的性能表现是否满足实际的业务需要。例如，某网站需要考虑系统在100个、1万个、1千万个请求的时候相应速度能否满足业务需要，或者需要模拟XXX万个用户同时登录时服务器会不会相应速度变慢甚至挂掉。常见的工具有Loadrunner等。

第三，模拟一些极端场景，对软件性能进行测试，判断其极限性能和在极限性能边界上的运行状态。提前发现软件的瓶颈，从而可以进行评估和改进。

概括来讲好的系统性能能带来如下收益：
1.性能越好，执行速度越快，用户使用系统的体验就越好。
2.性能越好，等待的延时越短，越有利于提高软件的操作效率，不管是游戏还是应用软件，都是一样的收益。
3.性能越好，并发处理的能力越大，单位时间处理业务量越大，大量请求时的系统稳定性更好。
由于不清楚你所说的是什么类型的软件，以上是我的个人理解可能跟你要解决的问题不一定完全匹配，有什么问题可以跟我详细交流可以帮你做一些性能测试相关的测试设计。
性能测试的执行过程是由轻到重，逐渐对系统施压。通常用户最关心的性能指标包括：响应时间、吞吐量、资源利用率和最大用户数。我们可以将这张图分成3个区域，即：轻负载区域、重负载区域和负载失效区域。
轻负载区域
在这个区域您可以看到随着虚拟用户数量的增加，系统资源利用率和吞吐量也随之增加，而响应时间没有特别明显的变化；
重负载区域
在这个区域您可以发现随着虚拟用户数量的增加，系统资源利用率随之缓慢增加，吞吐量开始也缓慢增加，随着虚拟用户数量的增长，资源利用率保持相对的稳定（满足系统资源利用率指标），吞吐量也基本保持平稳，后续则略有降低，但幅度不大，响应时间会有相对较大幅度的增长；
负载失效区域
在这个区域系统资源利用率随之增加并达到饱和，如CPU利用率达到95％甚至100%，并长时间保持该状态，而吞吐量急剧下降和响应时间大幅度增长（即：出现拐点）。
两个交界点
在轻负载区域和重负载区域交界处的用户数，我们称为"最佳用户数"。而重负载区域和负载失效区域交界处的用户数则称为"最大用户数"。
当系统的负载等于最佳用户数时，系统的整体效率最高，系统资源利用率适中，用户请求能够得到快速响应；
性能测试类型包括负载测试，强度测试，容量测试。
负载测试-核实在保持配置不变的情况下，测试对象在不同操作条件（如不同用户数、事务数等）下性能行为的可接受性。
强度测试-核实测试对象性能行为在异常或极端条件（如资源减少或用户数过多）之下的可接受性。
容量测试-核实测试用户同时使用软件程序的最大数量。
扩展资料：
性能评价通常是和用户代表一起协作并且以多级方法执行的。
性能分析的第一级涉及单一主角/用例实例的结果评价和多个测试执行的结果比较。例如，在测试对象上没有其他活动的情况下，记录单一主角执行单一用例的性能行为，并将结果与相同主角/用例的其他几个测试执行进行比较。
第一级分析有助于确定可以表明系统资源中存在争用的趋势，该趋势将影响从其他性能测试结果所得出的结论的有效性。
分析的第二级检查特定主角/用例执行的摘要统计信息和实际数据值，以及测试对象的性能行为。摘要统计信息包括响应时间的标准偏差和百分位分布，这些信息显示了系统响应的变动情况，正如每个主角所见到的一样。
分析的第三级有助于理解性能问题的起因和加权值。该详细分析采用低级数据并且使用统计方法，帮助测试员从数据中得出正确的结论。详细分析为决策提供客观和定量的标准，但是它耗时较长，并且要求对统计学有基本的理解。
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