写这篇文章是为了帮自己理清一下性能测试中最最基本,却总是被人忽略的一些概念. 并发: 什么叫并发?并发不是我们理解的在loadrunner场景中设置并发数,而是正在系统中执行操作或者在系统的队列中排队的用户数,当然在lr的世界里,我们也会粗略的认为二者相等. 响应时间: 严格意义上说是从客户端发送请求开始,到客户端接受到服务器的返回结束.在我们测试环境中,客户端和被测服务器往往在一个机房一个网段甚至同一个交换机, 所以我们通常把响应时间认为是服务器处理请求所耗费的实际 RPS:每秒请求数,这里还

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

Linunx(本次为ubuntu) apache! 连接数理论上当然是支持越大越好,但要在服务器的能力范围内,这跟服务器的CPU.内存.带宽等都有关系. 查看当前的连接数可以用: ps aux | grep httpd | wc -l 或: pgrep httpd|wc -l 计算httpd占用内存的平均数: ps aux|grep -v grep|awk '/httpd/{sum+=$6;n++};END{print sum/n}' 理论上服务器内存(单位G)*1024*1024*1024/2

Q1: 例如在LR里,我要测100个用户同时并发登陆所用时间,那我是不是在录制好脚本后,需要参数化“用户名”,“密码”以及在那个记事本里构造100个真实的用户名和密码? 然后运行Controller,设置用户数为100? A: 恩,你说的是对的.但是我需要说明的是测并发数的时候,本身就是模拟的虚拟用户,所以我认为不一定非要参数化100个用户,用一个用户跑100遍也是可以的.当然你这样进行设置的话更符合实际情况. Q2:那么这里的迭代次数该怎么设啊,设成1和设成10有什么区别啊?我老是搞不清测试并

首先对吞吐量().QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念一直比较模糊,也不知道哪些指标可以较好的衡量系统的性能.今天特意查了些资料做一些记录:首先看一些概念(来自百度百科) 1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时 间.由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间 也不相同.所以

关于连接数和并发数的设置(针对Innodb引擎) 对于机器本身来说,进程数是说机器正在运行的进程数量,调出任务管理器就可以看到.连接数是指进程接收和发送数据的连接ip的数量.并发数是指进程同时发送数据到各个ip线程的数量. 对于mysql来说,连接数可以my.cnf或者my.ini中通过max_connections 设置.并发数可以通过innodb_thread_concurrency来设置. 我们查看MAX_Connections使用命令show VARIABLES like 'max_co

注:这个文章主要是作者一直在研究nginx作为http server和反向代理服务器时候所谓最大的max_clients和 worker_connections的计算公式, 其实最后的结论也没有卡上公式,主要是对worker_connections以及worker_rlimit_nofile概念说的比较清楚. 正文: 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://liuqunying.blog.51cto.com/39842

开发的原因,需要对吞吐量(TPS).QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念做下了解,查自百度百科,记录如下:1. 响应时间(RT)  响应时间是指系统对请求作出响应的时间.直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间.由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同.所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或

TPS(Transactions Per Second):每秒事务数 QPS(Query Per Second):每秒请求数,QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求. 并发数:并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 峰值QPS: 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV(Page View)

一.概念: 1.响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间.由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同.所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间.当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间. 对于单机

在正式讲设计模式之前, 介绍一下UML类图之间的关系还是非常有必要的, 由于一些教程, 书籍, 包含我之后的文章, 都会大量使用类图, 去描写叙述各个类之间的关系.这是一种非常直观, 简约的方式. 当然, 能力, 精力有限, 这里的UML的介绍也仅仅局限与几种常见的类间关系. 包含: 继承.实现.依赖.关联.聚合.组合 在次之前, 假设看不懂类图, 能够先看一下我之前写的一篇文章 : 具体解释八大UML类图符号的表示法 iOS - UML类间关系精解           by Colin丶 转载

一,为什么要对IP并发数,下载流量进行控制 说正题之前,先给大家讲个故事,那是在2007年,我进了一家公司,当时我们正在给达芙妮做电子商务网,www.idaphne.com.从三月份开始做的吧,九月份正式上线,上线后没多长时间,有一天服务器老是死,后来查了一下,一个IP访问是特别大,然后运维人员把这个IP给封了就好了,但是过了一会,这种情况又出现了,然后又把新出的这个IP也封了.我当时就想肯定是别人买鞋,买的不爽,退钱又搞的人家不爽,人家才想起来搞你的网站了,像这种功击很低级了,刚上线,运维人员

Tomcat的最大并发数是可以配置的,实际运用中,最大并发数与硬件性能和CPU数量都有很大关系的.更好的硬件,更多的处理器都会使Tomcat支持更多的并发. Tomcat默认的HTTP实现是采用阻塞式的Socket通信,每个请求都需要创建一个线程处理,当一个进程有500个线程在跑的话,那性能已经是很低很低了.Tomcat 默认配置的最大请求数是150,也就是说同时支持150个并发.具体能承载多少并发,需要看硬件的配置,CPU 越多性能越高,分配给JVM的内存越多性能也就越高,但也会加重GC的负担

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

性能测试指标:TPS,吞吐量,并发数,响应时间 常用的网站性能测试指标有:TPS.吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 响应时间响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢.响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间. 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标. QPS(每秒查询数).TPS(每秒事务数)是吞吐量的

小结: 1.内存优化1.一个消息一定只有一块内存使用 Job 聚合消息,Comet 指针引用. 2.一个用户的内存尽量放到栈上内存创建在对应的用户 Goroutine(Go 程)中. 3.内存由自己控制主要是针对 Comet 模块所做的优化,可以查看模块中各个分配内存的地方,使用内存池. 2.模块优化1.消息分发一定是并行的并且互不干扰要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的,保证消息分发必须是完全并列的,并且彼此之间互不干扰. 2.并发数一定是可以进行控制的每个需要异步处理开启的

开发的原因,需要对吞吐量(TPS).QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念做下了解,查自百度百科,记录如下: 1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间.由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同.所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或

并发数 概念 同时承载正常使用系统功能的用户数量:系统能够同时处理请求的数目. 通过问题详解 问题:网站的并发数,究竟指的同时提交请求的用户数目,还是用户同时提交的请求的数目? 答案:根据这句描述"对网站而言,并发数即网站并发用户数,指同时提交请求的用户数目.",并发数指同时提交请求的用户数据,可以知道并发数指的是用户数目,那么这个用户数目和请求数据是什么关系呢?因为一个用户在同一时刻,也就只能提交一个请求,所以,并发的用户数目,也就是并发的请求数目. 并发数计算 根据业务场景不同,需

BERT @ 目录 BERT 程序步骤 程序步骤 设置基本变量值,数据预处理 构建输入样本 在样本集中随机选取a和b两个句子 把ab两个句子合并为1个模型输入句,在句首加入分类符CLS,在ab中间和句末加入分隔符SEP 在模型输入句中随机选取15%单词准备用于mask, 再在这个些选中的单词中,按照论文策略进行mask 把所有存储单词的变量都填充至最大长度(有利于统一处理) 判断句间关系(ab是否相邻) 构建BERT模型 按照论文图2构建输入encoder的嵌入矩阵, Embedding: in

PV: Page View UV: Unique Visitor 在一些已经上线的项目中,运营会统计每日的PV,UV,IP 等数据 而根据PV量,可以推算出一个相对较科学的并发数,来作为负载测试的一个试水数据 最极端的情况: 所有的PV量都在同一个点上产生,那么并发量 = PV 最理想的情况: PV量平均分布,那么并发量 = PV/3600*24 最实际的情况: 比较科学现实的情况是有分布曲线的,可以80-20原则来推算出一个相对靠谱的并发数 PV*80% / 3600*24*20%