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

老李分享知识:性能测试之TPS和吞吐率        当增大系统的压力(或添加并发用户数)时,吞吐率和TPS的改变曲线呈大体一致,则系统基本稳定. 若压力增大时,吞吐率的曲线添加到一定程度后出现改变缓慢,甚至平坦,同时TPS也趋于平坦,查看系统资源运用,假如资源运用率比较低,说明服务器硬件资源不存在疑问,查看网络流量,估计网络带宽存在疑问. 同理若点击率/TPS曲线出现改变缓慢或者平坦, 点击率(用户每秒发出的请求数)假如在压力添加时,趋于平坦,很可能是服务器响应时间添加,观察服务器资源运用情况

针对吞吐率和TPS的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. TPS:transaction per second 服务器每秒处理的事务数. 吞吐率:测试过程中每秒从服务器返回的字节数. 从定义上来看,如果TPS很小,但是吞吐率比较大,说明服务器的返回的页面文件(字节数)是比较大的,此时根据页面细分图,如果存在页面问题,考虑页面压缩. 还应根据A1---A3,N1---N3实际考虑. 如果A1或者A3比较大,说明webserver处理可能存在问题,

一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数联系:都是性能指标,都是以秒为单位

一:最佳用户数.最大用户数 转:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html 二:  事务.TPS 1:事务:就是用户某一步或几步操作的集合.不过,我们要保证它有一个完整意义.比如用户对某一个页面的一次请求,用户对某系统的一次登录,淘宝用户对商品的一次确认支付过程.这些我们都可以看作一个事务.那么如何衡量服务器对事务的处理能力.又引出一个概念----TPS. 2:TPS :每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统

内容参考:构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是"req/s".吞吐率特指WEB服务器单位时间内处理的请求数. 另一种描述,吞吐率是单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据

内容参考: 构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数. 比如Apache 的 mod_status 模块提供的如下统计   另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量

计算公式:   吞吐率 = 总请求数 / 处理这些请求的总完成时间   Requests per second = Complete requests / Time taken for tests 吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数,称之为最大吞吐率. QPS.每秒查询率(Query Per Second) 计算公式:   qps = 请求查询数 / 秒   qps = fetch

Linux 网络协议栈是根据 TCP/IP 模型来实现的,TCP/IP 模型由应用层.传输层.网络层和网络接口层,共四层组成,每一层都有各自的职责. 应用程序要发送数据包时,通常是通过 socket 接口,于是就会发生系统调用,把应用层的数据拷贝到内核里的 socket 层,接着由网络协议栈从上到下逐层处理后,最后才会送到网卡发送出去. 而对于接收网络包时,同样也要经过网络协议逐层处理,不过处理的方向与发送数据时是相反的,也就是从下到上的逐层处理,最后才送到应用程序. 网络的速度往往跟用户体验是

Kafka是如何实现高吞吐率的 原创 2016-02-27 杜亦舒 性能与架构 Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写Kafka官方给出

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第二部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对RabbitMQ技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了

Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失.kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率: 顺序读写: 零拷贝 文件分段 批量发送 数据压缩.

最近在开发的时候,发现之前APP客户端的一部分页面用的是webview交互,这些页面请求很多,打开一套试卷,将会产生100+的请求量,导致系统性能下降.于是考虑在最靠近客户端的Nginx服务器上做Redis缓存.综合了下网上对于php缓存的资料,经过一番改动,终于搭建成功.由于网上的是针对php的,而且没有说明,对于我这种完全不动运维的人来说,研究下来还是挺痛苦的.所以整理一份比较完整的,供大家参考. 以下的配置中,可能有不适合或者写的有问题的.请留言指出,谢谢! 最终缓存以后,整个项目结构图如

mini newifi 电脑端: iperf3 -s 路由器: root@OpenWrt:/# iperf3 -c 10.10.10.3 -t 20 Connecting to host 10.10.10.3, port 5201 [ 4] local 10.10.10.1 port 48615 connected to 10.10.10.3 port 5201 [ ID] Interval Transfer Bandwidth Retr Cwnd [ 4] 0.00-1.00 sec 12.1

1: #NS2_有线部分\ForGnuplot.plot 2: 3: #gnuplot> 4: #set xtics 0, 1, 10 5: set grid 6: set xrange [0:10] 7: set yrange [0:1000] 8: set key top left set key bottom right 9: set key box 10: set title "TCP Throughput" 11: set xlabel "Time(s)&qu

1: #NS2_有线部分\Throughput.awk 2: 3: BEGIN { 4: #Initialize the variable 5: init = 0; 6: i = 0; 7: } 8: 9: { 10: #Event Abbreviation Type Value 11: #%g %d %d %s %d %s %d %d.%d %d.%d %d %d 12: #Normal Event 13: #r: Receive 14: #d: Drop 15: #e: Error 16:

[性能测试] LoadRunner结果分析 – TPS 针对吞吐率和 TPS 的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. 相关定义 响应时间 = 网络响应时间 + 应用程序响应时间 响应时间 =(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3) TPS :Trasaction per second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

性能测试中除了需要做好性能测试外,我们还需要做性能测试后的,性能调优,需要发现性能问题,也需要做性能调优,在做性能调优中,jvm的性能调优是经常遇到的一个. 随着jdk版本的迅速变化,jdk里面的GC算法也是发生了很多变化,新版的jdk中,G1的已经成了jdk的默认算法了,性能测试中,我们经常关注的比较多的就是tps,吞吐率,内存占用,CPU占用,响应时间,其中GC 的回收对响应时间有非常大的影响,早期的GC回收,基本都会造成很长时间的Stop-The-World 的暂停,新GC算法很多都是围绕

1. Cache 的工作方式 Web Cache 作为一种网页缓存技术,可以在用户访问网站服务器的任何一个中间网元上实现.根据 HTTP 协议的定义,在一次网页访问中,用户从客户端发出请求到网站服务器响应请求内容的交互过程中,通常会涉及 4 个关键的网元:用户.代理.网关和 Web 服务器.当 Web Cache 作为代理使用时,通常工作在正向代理或者透明代理的模式,Web Cache 可以在这两种模式下实现访问内容副本的缓存和服务:Web Cache 应用最多的地方还是在网关上,这也是 CDN

略 适用 Lifeix 所有后台应用. 1.事务(Transaction) 在web性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求,进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面),返回给用户”的过程,一般的响应时间都是针对事务而言的. 请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,这个过程所耗费的时间,在某些工具中,响应通常会称为“TTLB”,即"Time To Last

这篇文章将对LoadRunner测试工具的性能指标从以下三点进行详解. 第一点.Web资源分析是从服务器入手对Web服务器的性能分析. 1.Hits per Second "每秒点击次数",即使运行场景过程中虚拟用户每秒向Web服务器提交的HTTP请求数. 通过它可以评估虚拟用户产生的负载量,如将其和"平均事务响应时间"图比较,可以查看点击次数对事务性能产生的影响.通过对查看"每秒点击次数",可以判断系统是否稳定.系统点击率下降通常表明服务器的响