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<>引言
性能测试的报告，通常会涉及到一些响应时间的考量指标，如 Locust Report ：
我们通常关心的有这几个：RPS， Average， Min， Max， P90， P95， P99
内容提要：
* 响应时间的衡量指标的定义
* 百分位数指标概念，计算方法
* python 如何计算这些性能指标
<>衡量指标的定义
RPS
衡量服务器的吞吐能力,每秒服务器处理的请求数（也称 TPS 每秒处理的事务数）
RPS = 总请求数 / 请求的总耗时
Avg
衡量服务器大体处理情况，平均处理每个请求耗时。
Avg = 请求总耗时 / 请求总数
但是这个指标通常会掩盖一些异常值，不够全面。
Min
从单个请求耗时最小的值
Max
从单个请求耗时最大的值
P90
单个请求响应耗时从小到大排列，顺序处于90%位置的值即为P90 值。
P95
单个请求响应耗时从小到大排列，顺序处于95%位置的值即为P95 值。
P99
单个请求响应耗时从小到大排列，顺序处于99%位置的值即为P99 值。
<>百分位数：
正因为平均值不能反映极端异常情况，所以要借助百分位数值，能更加精确的定位到性能数据的差异化分布。
将一组数值按从小到大的顺序排列，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组 n
个观测值按数值大小排列。如，处于p% 位置的值称第 p 百分位数。
计算第 P 百分位数步骤：
第1步：以递增顺序排列原始数据（即从小到大排列）。
第2步：计算指数 i=np%
第3步：
若 i 不是整数，将 i 向上取整。大于 i 的毗邻整数即为第 p 百分位数的位置。
若i是整数，则第 p 百分位数是第 i 项与第 (i+1) 项数据的平均值。
例 1：
如求数列：3、2、5、4、6、7 的80分位数
* 排序：2、3、4、5、6、7
* 求百分位数的位置：i = 6*0.8 = 4.2
* 确定百分位数的值： i=4.2 不是整数，向上取整 5，那么排在位置为5的值 6 就是该数列的80分位数， 所以 P80 = 6
例 2：
如求数列 L: 2、4、3、5、6 的80分数数
* 排序：2、3、4、5、6
* 求百分位数的位置： i = 5*0.8 = 4
* 确定百分位数的值： i=4 是整数, (L[i] + L[i + 1] ) / 2, 即 (5 + 6 ) / 2 = 5.5, 所以 P80 =
5.5
<>Python 计算各项指标
1. 利用 Excel 公式
AVERAGE(range) PERCENTILE.INC(range, p%) MIN(range) MAX(range)
例如计算 H 列的衡量指标
# Header sheet.cell(2, 14).value = "Average(Second)" sheet.cell(2, 15).value =
"P90(Second)" sheet.cell(2, 16).value = "P95(Second)" sheet.cell(2, 17).value =
"P99(Second)" sheet.cell(2, 18).value = "Min(Second)" sheet.cell(2, 19).value =
"Max(Second)" # Value sheet.cell(3, 14).value = "=ROUND(AVERAGE(H2:H{}),2)".
format(row_index-1) sheet.cell(3, 15).value =
"=ROUND(PERCENTILE.INC(H2:H{},90%),2)".format(row_index-1) sheet.cell(3, 16).
value= "=ROUND(PERCENTILE.INC(H2:H{},95%),2)".format(row_index-1) sheet.cell(3,
17).value = "=ROUND(PERCENTILE.INC(H2:H{},99%),2)".format(row_index-1) sheet.
cell(3, 18).value = "=ROUND(MIN(H2:H{}),2)".format(row_index-1) sheet.cell(3, 19
).value = "=ROUND(MAX(H2:H{}),2)".format(row_index-1)
* numpy 自带计算方法 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) p_90 = np.
percentile(a, 90) p_95 = np.percentile(a, 95) p_99 = np.percentile(a, 99) avg =
np.average(a) min = np.min(a) max = np.max(a) print("p90 = {} p95 = {} p99 = {}
avg = {} min = {} max = {}".format(p_90, p_95, p_99, avg, min, max))
输出：
p90 = 4.6 p95 = 4.8 p99 = 4.96 avg = 3.0 min = 1 max = 5