转载:http://www.51testing.com/html/16/n-3723016.html   常用的网站性能测试指标有: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

性能测试-并发和QPS 响应时间: cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时 并发: 服务端并发和客户端并发不是同一个概念.客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数.从收到客户端的请求到处理完成发出响应,都是属于并发执行的请求. 客户端并发数不等于服务端并发数.虽然服务端同一时刻执行的线程数等于cpu个数,但是高性能的服务一般是都会使用了异步io:遇到io操作就扔给了操作系统执行,cpu接着干其他的事.所以应用程序同时可以处理多于cpu数目很

全图: 测试目的: 测试范围&性能指标: 测试与生产环境服务器配置不同的处理方法: 实时CPU监控: 实时内存监控: 实时网络监控: 实时磁盘监控: 万能命令:  Linux下的进程追踪命令: Linux监控命令: Linux定时任务: 以下来自百度百科 ---- 软件性能测试 响应时间 我把"响应时间"的概念确定为"对请求作出响应所需要的时间",把响应时间作`为用户视角的软件性能的主要体现.响应时间划分为"呈现时间"和"系统响

一.概述         使用Loadrunner对IBM MQ进行性能测试,需要用到java vuser以及java编码知识.此次先介绍什么是IBM MQ,然后java vuser的使用与配置细节,最后介绍IBM MQ的测试脚本. 二.IBM MQ介绍         IBM MQ(IBM Message Queue)是IBM的一款商业消息中间产品,适用于分布式计算环境或异构系统之中.消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走

        一.概述         Loadrunner拥有极为丰富的工具箱,供予我们制造出各种奇妙魔法的能力.其中就有此次要讨论的socket套接字操作.     二.socket概述         socket是操作系统中I/O系统的网络延伸部分,它扩展了操作系统的基本I/O到网络通信,使进程和机器之间的通信成为可能.如果想完全地理解socket在Loadrunner中如何工作的,熟悉一些关于它的历史会很有帮助.           当前常用的socket,最早起源于BSD UNIX

       <java performance><品悟性能优化 oracle><面向模式的软件架构-模式系统>读书笔记应用调优分享.      性能问题的解决,首先需要有理论和方法论的指导.否则东一耙,西一棒子,那就是二师兄耕地.既没有从总体上把握住性能问题,同时又浪费了大量宝贵的资源和时间.另外,缺乏方法论的指导,很多问题的解决也只会成为隔靴抓痒,无法从根本上解决问题. 一.关于性能优化的误区与反思 1.性能优化就是调参数 简单地认为性能优化就是调系统参数: 系统参

线程池(Thread Pool)在Web应用中线程池的大小决定了在任何一个时间点应用可以处理请求的并发数.如果一个系统收到的请求数超过了线程池的大小,那么超出的请求要么进入等待队列要么被拒绝.请注意,并发和并行是不同的.并发请求是指在任何一个时间点,所有被处理的请求中只有只有很少一部分占用CPU(译者注:轮流使用CPU).并行是指在任何一个时间点,所有被处理的请求同时在CPU上运行.在非阻塞式(NO-Blocking)应用中(如NodeJs),一个单独的线程或进程可以并发处理多个请求.而在多核C

      性能工程师可以具备的专业素养 程序语言原理,包括:C.C++.java及jvm.ASP,因为建站大部分外围应用和中间件都是JAVA编写,大部分的电商平台采用的ASP编写,底层核心系统是C/C++编写: 数据库管理和性能优化,数据库永远的性能要点,包括:传统的关系型数据库oracle.db2.mysql.sql server等,更有对象型新贵数据库mongodb.hadoop.Cassandra等: kernel的实现(比如内存管理.文件系统.系统调用.线程与进程管理),如果不熟悉ke

[珠玑之椟]估算的应用与Little定律 估算的数据主要依赖于所能获得的数据和常识,有时还包括实践而不仅仅是理论.它常常作为一个大问题中的子问题,恰当地估算可以省去精确计算的时间和开销.在计算机领域,所谓常识的内容很宽泛,比如硬盘的传输速度.CPU每秒能执行多少指令.各种数据结构的大小甚至每分钟录入的单词数.有些数据是能够从各种资料中查得的,但仅仅靠记忆总难免遗漏:如果有经过学习而建立起的系统的知识结构,那便能很方便地把这些常识组织起来,除此以外,还可以靠平时经验的积累和一些面试题上的启发了.这

通常而言大家普遍的认知里switch case的效率高于if else.根据我的理解而言switch的查找类似于二叉树,if则是线性查找.按照此逻辑推理对于对比条件数目大于3时switch更优,并且对比条件数目越多时switch的优势越为明显. 一.测试目的 最近与开发同学对于前面提到的性能问题,有着各自不同的见解,为证明我的观点,现设计如下测试场景验证 PS:一个方法里多达65个if else   二.测试策略 利用Junit4执行本次测试,分别设计50个.70个.100个条件式测试,每轮测试

Hint 是Oracle 提供的一种SQL语法,它允许用户在SQL语句中插入相关的语法,从而影响SQL的执行方式. 因为Hint的特殊作用,所以对于开发人员不应该在代码中使用它,Hint 更像是Oracle提供给DBA用来分析问题的工具 .在SQL代码中使用Hint,可能导致非常严重的后果,因为数据库的数据是变化的,在某一时刻使用这个执行计划是最优的,在另一个时刻,却可能很差,这也是CBO 取代RBO的原因之一,规则是死的,而数据是时刻变化的,为了获得最正确的执行计划,只有知道表中数据的实际情况

一.概述       Loadrunner作为HP出品的性能测试工具,拥有太多奇妙魔法甜点供予性能测试人员享用,其中吃起来比较有嚼劲的那就是关联了.当然在关联之后我们还需要一些简单的字符处理,用以生成我们所需要的切糕.煎饼果子等.        ps:在此我只会分享手动关联技巧.   二.为什么要关联        通常而言我们的网络应用软件都需要输入账户密码登陆,在用户验证通过登陆以后,服务器如何确认谁是谁呢?        此时一般而言就是SESSIONID了,如下图所示:        

一.索引概述      索引(index),它是数据库必不可少的一部分.它其实很简单呐!很好理解.      索引好比如一本书的目录,一张地图,一个写字楼里挂在大堂墙上的公司名录,一个地铁站的出口指示牌.      关系型数据库技术的精髓就是通过关系表进行规范化的数据存储,并通过各种表连接技术和各种类型的索引技术来进行信息的检索和处理.合理的索引策略将保证各种操作的高效和快捷,没有合理的索引,将不得不按表进行全部遍历,这意味着退回到文件系统的处理方式,更意味着资源.时间的大量消耗.     二.

     在上一章里,重点分享了命令行SQL分析工具的使用方法.在本章将重点分享PL/SQL的SQL分析工具. 一.如何打开PL/SQL执行计划      开启PL/SQL这工具,推荐如下方法: 点击文件菜单,选择新建子菜单,选中解释计划窗口 键盘快捷方法,先按alt,然后按F,接着按N,最后按E 二.设置PL/SQL执行计划      初次打开“解释计划窗口”,只能看到基数.优化器.耗费等基本信息,其实这个可以在PL/SQL工具里面设置的.可以看到很多其它信息,如下所示:       三.看懂

一.SQL语句到底是怎么执行的? 想了解SQL语句到底是怎么执行的,那就需要进行SQL语句执行计划分析. 那什么是SQL语句执行计划呢? 就是Oracle服务器执行SQL语句的过程.例如确定是否使用索引.表连接顺序.表连接技术等. 深入关注理解SQL语句的执行机制,至少要对关键模块的SQL语句进行Oracle SQL语句的执行计划分析.   分析内容至少包括如下方面:      1.表访问方式      2.表索引类型和策略      3.表连接类型和过程      4.排序过程      5.

自顶向下的性能优化方法论 系统优化是包括系统设计.开发.产品上线.平台优化的全过程,不同阶段的优化工作对全系统所带来的效益是不同的.理想的性能优化论应该采用自顶向下的优化方法,即在项目设计.开发和上线等各项目阶段,均全面贯彻性能优化思想.特别是从头就开始不仅考虑业务功能的实现,而且同时考虑性能和代价. 下图是Oracle公司总结的在不同阶段进行优化工作所带来的效益和代价变化图.   设计阶段囊括的优化相关工作包括: 业务规则的优化设计: 数据库体系结构的优化设计: 数据库逻辑结构设计: 数据库物

  一.性能优化中的角色分工 (1).老外的角色分工         在oracle性能优化方法论中,将IT系统中不同角色需要承担的性能优化工作罗列如下. 各司其职的角色分工 业务分析人员 1.业务需求优化 设计人员 2.数据库逻辑设计优化 3.应用流程设计优化 应用开发人员 4.SQL语句优化 5.数据库物理设计优化 数据库管理人员 6.内存和CPU的优化 7.磁盘I/O系统设计和优化 8.系统资源竞争的监测和优化 操作系统管理员 9.操作系统优化 网络管理员 10.网络配置优化       

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

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

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

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