淘宝搜索的电子商务系统性能测试

　　系统的性能关系到系统的稳定性、客户体验、和企业的运营成本， 对很多系统来说是性能是成败的关键因素之一。 本文以淘宝搜索为案例， 介绍性能测试的基本概念， 性能测试的分类， 和性能数据之间的本质关联。本文是性能测试入门级和中级教程。

　　初学性能测试的同学，经常被性能测试的各种参数搞昏了头。所以我们先框定电子商务系统性能的研究范畴。

　　性能在IEEE的文献中有一个规范的定义：

　　性能是一个系统或模块完成其功能的速度、准确度和内存使用的程度。性能是个抽象的概念，常常用几个量化的参数来表示性能，包括并发用户数量、响应时间和吞吐率[1]。

　　我们发现对于淘宝网的卖家、买家用户来说，他们最关注的是淘宝网的响应速度。 每次点击需要等多久才能看到结果。这个概念在不同的测试工具中会有不同的叫法，Latency(延时)、 Response Time、 响应时间，实质是一样的，都是客户的速度体验。

　　对于产品工程师、也叫运维，即负责日常维护系统的工作人员， 他们关注的是系统是否足够稳定，当要进行一次大促的时候，是否可以部署更多的机器，即可应对成倍的流量。所以运维人员关注的是Stability(稳定性) 、 和 Scalability (可扩展性)。

　　Scalability 又分为两种， Scale Up和 Scale Out。

　　Scale Up(向上扩展) 即使用更好的机器来获得更高的服务能力， 例如CPU频率更高， CPU核心更多，内存大，磁盘更快。

　　Scale Out(向外扩展) 即增加更多机器，依靠分布式计算，来获得更高的服务能力。

　　具有良好扩展性的系统，通过Scale Up 和Scale Out都能获得良好的性能提升。

　　对于老板来说， 他们最关心的是成本，是系统的服务能力， 即能否使用更少的机器来服务更多的客户，更大的流量。 不要以为这个是难事，其实这就是性能测试和优化的目标之一，其中淘宝搜索近年就实现过用一半的机器即可服务往年两倍的流量、两倍的单机数据量。这个服务能力，在同样的硬件条件下，相同负载下， 换成专业的参数即为QPS， 每秒处理的请求数量。

　　所以理解电子商务系统的性能，就要理解改进软件性能实质上为了服务客户，包括系统的用户、产品的运维人员、和关注成本的BOSS们。

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