分享一个概念: http://www.ha97.com/5095.html

看到51上三个高手Zee, 大漠飞鹰,xingcyx的一场非常精彩的关于并发用户数和集合点的讨论,很有意义.如果对这两个概念不清楚的朋友,一定要仔细领悟了. 故事开始于xingcyx的一番话: 声明:以下的问答是我根据实际工作经验和通过各种途径得到的信息而整理的,其回答内容主要代表我个人观点,并非标准答案,读者如有不同意见,欢迎批评指教. Q:并发用户数和集合点有必然联系吗?在性能测试中必须使用集合点来测试吗? A: 并发用户数,顾名思义,就是同时操作的用户,这里的“操作”可以指对系统真正的操作

近来跟踪一个项目,发现同事们在执行性能测试时,比较热衷于使用集合点,从概念上认为要得到并发用户就必须设置集合点,认为在执行一个压力测试脚本时,设置了集合点才算是有效的并发用户,没有设置结合点,就认为可能这个就不能准确的代表并发用户数.当前我并反对这个观点,不过却让我有一种疑虑,促使我想更深入的理解并发用户和集合点,我相信大多数进入性能测试研究领域的朋友都应该有疑惑,主要原因我觉得还是由于不能深入理解LoadRunner的实现原理,而且缺乏对系统整个过程的分析,其中这里面涉及到的知识包括网络.协议

并发用户数与TPS之间的关系 1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器 不产

业务场景 假设公司领导现在给你分配了一个性能测试需求如下: 1:公司有1000人在上班时间段会登录平台进行打卡操作,可能会登录打卡多次2:业务高峰时间段在8:00-8:30,半小时3:需要保证90%用户的响应时间在1s以内4:保证在半小时内支撑5000笔打卡业务完成,同时90%业务时间不超过1s,半小时内最大系统并发数能达到多少?每秒最大用户并发能达到多少? 我们拿到需求首先进行需求分析-->模型构架&用例设计-->编写脚本-->执行脚本(结合实际应用场景调试脚本)-->分

简介: Lambda Probe(以前称为Tomcat Probe)是一款实时监控和管理的Apache Tomcat实例的基本工具. Lambda Probe 是基于 Web + AJAX 的强大的免费开源工具,可以用来实时管理一个单独的host.LambdaProbe拥有几乎所有Tomcat Manager的功能,可以说是一个增强版本的 Tomcat Manager.除此之外,Tomcat Probe 还拥有很多让开发者和系统管理者更方便的性能.从而使得Tomcat对开发者和管理者更加透明.包

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

你的理解的虚拟用户应该是 迭代次数 ,录制脚本时只会有1个虚拟用户,1个虚拟用户可以有多次 迭代,也就是 重复执行 Action里面的内容,在场景设置的时候,如果你说的10时在runtime-setting的Run Logic里面设置的,那就是1个虚拟用户 迭代 10次,并且要求你设置的场景Duration的类型为Run until Completion 时,这个设置才会起作用,如果Duration的类型是Run for <时间>, 这个意思就是1个用户在这段时间内不停执行Action里面的操

最近项目中遇到相关性能测试不同方法产生的争议,我这就这个问题在测试环境做了个实验,得出一些指标数据间的有趣关系,供大家讨论学习: 预备知识点: 业界有个TPS ,ART和实际并发量三者间的模拟换算公式:U实际并发量=TPS*ART均值 LR有个.net4.0的计数器Request Current能反应实际的测试过程中实际的PV/s量 设置迭代pacing time情况: 请求用户数:15;     pacing time:3s;   理论PV:15/3=5; TPS:3.4;  ART:1.4 

性能测试中TPS上不去的几种原因 什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位.     TPS上不去的可能原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器

MathType中如何批量修改公式字体和大小 关于MathType : MathType 是由美国Design Science公司开发的功能强大的数学公式编辑器,它同时支持Windows和Macintosh 操作系统,与常见的文字处理软件和演示程序配合使用,能够在各种文档中加入复杂的数学公式和符号.MathType 实现“所见即所得”的工作模式,是一个强大的数学公式编辑器.它可以将编辑好的公式保存成多种图片格式或透明图片模式,可以很方便的添加或移除符号.表达式等模板(只需要简单地用鼠标拖进拖出即

PHP(外文名: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言.语法吸收了C语言.Java和Perl的特点,入门门槛较低,易于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域.PHP的文件后缀名为php. 本文为大家讲解的是php中并发读写文件冲突的解决方案(文件锁应用示例),感兴趣的同学参考下. 在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这

在LR工具做性能测试中,最关键的一步是Controller场景的设计,因为场景的设计与测试用例的设计相关联,而测试用例的执行,直接影响最终的测试结果是怎么的,因此,我们每设计一种场景,就有可能是一个测试用例的执行(一个场景设计里面可以有多个脚本,场景计划方式可以按组方式,也可以按场景方式),如果场景的设计不正确或不合理,那也无谓在Analysis中结果分析了,对吧? 下面分享一下,在Controller设计场景时需要注意和理解的问题: 1.  在场景中持续时间设置将覆盖Vuser迭代设置.这意味

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

本文将从负载测试的角度,描述了做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情. 你可以在本文的结尾部分看到讨论的记录. 快速的步骤概要 编写你的脚本 使用JMeter进行本地测试 BlazeMeter沙箱测试 使用一个控制台和一个引擎设置Users-per-Engine的数量 设置并测试你的集合 (1个控制台和10-14 引擎) 使用 Master / Slave 特性来达成你的最大CC目标 步骤一1 : 编写你的脚本 开始之前,请确定从JMeter的Apache社区jmeter.apache.org

MathType应用在论文中时,有时会因为排版问题批量修改公式字体和大小,一个一个的修改不仅费时费力,还容易出现错误,本教程将详解如何在MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小. MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小的操作步骤: 步骤一 双击论文中的任意一个公式,打开MathType公式编辑器软件. 步骤二 点击菜单栏中的大小->定义,打开“定义尺寸”对话框.如果使用的是英文版MathType,点击size->define即可. 步骤三 在“定义尺寸”对话框中,通过更改

每秒查询率QPS: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,即每秒请求数,即最大谈吐能力. 并发数:并发数和QPS是不同的概念,一般说QPS会说多少并发用户下QPS,当QPS相同时,并发用户数越大,网站并发处理能力越好.当并发用户数过大时,会造成进程(线程)频繁切换,反正真正用于处理请求的时间变少,每秒能够处理的请求数反而变少,同时用户的请求等待时间也会变大. 找到最佳线程数能够让web系统更稳定,效率更高. 通过QPS和pv计算部署服务器台数:  单台服务器每天PV计算 公式

性能测试中的TPS与HPS TPS(Transaction per second) 是估算应用系统性能的重要依据.其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量.一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量. 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS 值.依据经验,应用系统的处理能力一般要求在10-100左右.不同应用系统的TPS有着十分大的差别,一般需要通过性能测试进行准确估算. HPS:Hits per Second 每秒点击次数是指在一秒钟的时间内用户对Web页面的链接.提交按

Java生鲜电商平台-OMS订单系统中并发问题和锁机制的探讨与解决方案 说明:Java开源生鲜电商中OMS订单系统中并发问题和锁机制的探讨与解决方案: 问题由来     假设在一个订单系统中(以火车票订单系统为例),用户A,用户B都要预定从成都到北京的火车票,A.B在不同的售票窗口均同时查询到了某车厢卧铺中.下铺位有空位.用户A正在犹豫订中铺还是下铺,这时用户B果断订购了下铺.当用户A决定订下铺时,系统提示下铺已经被预订,请重新选择铺位.在这个系统场景中,我们来探讨一下,火车票系统是怎样处理并发

OC中并发编程的相关API和面临的挑战(1) 小引 http://www.objc.io/站点主要以杂志的形式,深入挖掘在OC中的最佳编程实践和高级技术,每个月探讨一个主题,每个主题都会有几篇相关的文章出炉,2013年7月份的主题是并发编程,今天挑选其中的第2篇文章(Concurrent Programming: APIs and Challenges)进行翻译,与大家分享一下主要内容.由于内容比较多,我将分两部分翻译(API和难点)完成,翻译中,如有错误,还请指正.   目录 1.介绍 2.O

来自:http://t.cn/ES7KBkW 本文将从负载测试的角度,描述了做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情. 你可以在本文的结尾部分看到讨论的记录. 快速的步骤概要 编写你的脚本 使用JMeter进行本地测试 BlazeMeter沙箱测试 使用一个控制台和一个引擎设置Users-per-Engine的数量 设置并测试你的集合 (1个控制台和10-14 引擎) 使用 Master / Slave 特性来达成你的最大CC目标 步骤1 : 编写你的脚本 开始之前,请确定从JMeter的Apa