原文:聊聊QPS/TPS/并发量/系统吞吐量的概念 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/cainiao_user/article/details/77146049   我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数:   QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数: QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果.可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS. TPS:每秒钟处理完的事务次数,一般TPS是对整个系统来讲的.一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式

PS:以下是性能測试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢.系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要參数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同一时候处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (非常多人常常会把并发数和TPS理解混淆

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

QPS/TPS QPS:Queries Per Second意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tps即每秒处理事务数,包括了三步: 1)用

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

系统吞度量要素 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量并发数: 系统同时处理的request/事务数响应时间: 一般取平均响应时间QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间一个系统吞吐量通常由QPS(TPS).并发数两个因素决定,每套系统这两个值

系统吞度量要素 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间(很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS

QPS(Query per second) 每秒查询量 TPS(Transaction per second)每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标,需要经常查看,和Mysql基准测试的结果对比,如果值过高,就要尽快处理了 计算方法 01 QPS QPS = Queries / Seconds Queries 是系统状态值--总查询次数,可以通过 show status 查询得出 Seconds 是监控的时间区间,单位为秒 例如采样10秒内的查询次数,那么先查询一次Queries值(Q1)

为什么不要问我DB极限QPS/TPS 背景 相信很多开发都会有这个疑问,DB到底可以支撑多大的业务量,如何去评估?对于这个很专业的问题,DBA也没有办法直接告诉你,更多的都是靠经验提供一个看似靠谱的结果,这里主要说明数据库容量评估的难点. 定性分析 借用学校时候做物理题的一个思考方法 -- 极限法:我们假设两种极限场景: 极限场景一,所有SQL 都是主键等值查询.极限场景二,所有SQL 都是走不上索引的全表扫描.这两种场景下大家都能够一眼看出数据库的支撑能力,在场景一和场景二下会有很大的差别.当

  一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

运行中的mysql状态查看   对正在运行的mysql进行监控,其中一个方式就是查看mysql运行状态.    (1)QPS(每秒Query量)  QPS = Questions(or Queries) / seconds  mysql > show  global  status like 'Question%';    (2)TPS(每秒事务量)  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds  mysql > show global status

测算Redis处理实际生产请求的QPS/TPS Benchmark工具 redis发布版本中自带了redis-benchmark性能测试工具; 示例: 使用50个并发连接,发出100000个请求,每个请求的数据为2kb, 测试host为127.0.0.1 端口为6379的redis服务器性能: ./redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 100000 -d 2 ... ====== SADD ====== 100000 requests com

spring-data-mongodb一个系统xml文件里面配置两个数据源 参考文档如下: http://www.iteye.com/problems/92789 http://stackoverflow.com/questions/12078669/spring-data-mongodb-connect-to-multiple-databases-in-one-mongo-instance http://forum.spring.io/forum/spring-projects/data/no

springmvc在处理请求过程中出现异常信息交由异常处理器进行处理,自定义异常处理器可以实现一个系统的异常处理逻辑. 1.1 异常处理思路 系统中异常包括两类:预期异常和运行时异常RuntimeException,前者通过捕获异常从而获取异常信息,后者主要通过规范代码开发.测试通过手段减少运行时异常的发生. 系统的dao.service.controller出现都通过throws Exception向上抛出,最后由springmvc前端控制器交由异常处理器进行异常处理,如下图: 1.2 自定义

2021年新年第一篇:博主@李宗盛-关于在Windwos下使用TOMCAT发布一个系统的完成配置案列. 之前写过关于TOMCAT的小篇幅文档,比较分散,可以作为对照与参考. 此篇整合在一起,一篇文档写完TOMCAT的基础配置,以一台新服务器举例开始说明. 文章可能比较冗长,根据自己需要来吸取,博主在这块分享下自己的经验,有不足之处欢迎大家点评. 前言: 此次针对windwos系统,因为生产环境是这个系统,与LINUX区别开,千万别搞错了. 服务器使用一台全新的虚拟机来模拟,直接安装纯净版镜像,不