并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转

在具备了volatile.CAS和模板方法设计模式的知识之后,我们可以来深入学习下AbstractQueuedSynchronizer(AQS),本文主要想从AQS的产生背景.设计和结构.源代码实现及AQS应用这4个方面来学习下AQS,文章耗时一个月,所以篇幅有点长,需要一点耐心. 1.AQS产生背景 通过JCP的JSR166规范,Jdk1.5开始引入了j.u.c包,这个包提供了一系列支持并发的组件.这些组件是一系列的同步器,这些同步器主要维护着以下几个功能:内部同步状态的管理(例如表示一个锁的

在我们可以深入学习AbstractQueuedSynchronizer(AQS)之前,必须具备了volatile.CAS和模板方法设计模式的知识,本文主要想从AQS的产生背景.设计和结构.源代码实现及AQS应用这4个方面来学习下AQS 如果想学习Java工程化.高性能及分布式.深入浅出.微服务.Spring,MyBatis,Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流:854630135,群里有阿里大牛直播讲解技术,以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家. 1.AQS产生背景 通过

在使用 JMeter 进行性能测试时,难免遇到要求并发请求数比较的场景,此时单台测试机的配置(CPU.内存.带宽等)可能无法支持此性能测试场景.因而,此时 JMeter 提供的分布式测试功能就有了用武之地. 下面就以 JMeter 3.0 版本进行实例讲解,敬请参阅! 一.JMeter分布式执行原理 JMeter分布式执行原理如下图所示:

jmeter什么要做分布式部署? jmeter是运行在JVM虚拟机上的,当模拟大量并发时,对运行机器的性能/网络负载会很大. 此时就需要使用jmeter的分布式部署功能,实现多台被控机器同时并发访问被测系统.   原理图:   准备工作: 1.在所有机器上,安装相同版本的jmeter和JDK. 2.所有机器连接同一个网络. 3.把所有机器的防火墙关闭,否则很可能会连接失败.   步骤1: 修改master控制端: 1.修改master控制端的jmeter的bin目录下的jmeter.proper

转载(记录) http://www.cnblogs.com/fengpingfan/p/5583954.html http://www.cnblogs.com/puresoul/p/4844539.html

好了,今天接着来学习性能,在今天开始前,我今天在网上又看到了理发师经典模型,这里稍微提一下,详情可以百度哈,下面这张图是网上找到的经典场景性能相关的图,大致说明下: 这张图中展示的是1个标准的软件性能模型.在图中有三条曲线,分别表示资源的利用情况(Utilization,包括硬件资源和软件资源).吞吐量(Throughput,这里是指每秒事务数)以及响应时间(Response Time).图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数(Number of Concurrent Users)的不断增长.

一. 性能测试术语解释 1. 响应时间 响应时间即从应用系统发出请求开始,到客户端接收到最后一个字节数据为止所消耗的时间.响应时间按软件的特点再可以细分,如对于一个 C/S 软件的响应时间可以细分为网络传输时间.应用服务器处理时间.数据库服务器处理时间.另外客户端自身也存在着解析时间.界面绘制呈现时间等. 响应时间主要站在客户端角度来看的一个性能指标,它是用户最关心.并且容易感知到的一个性能指标. 2. 吞吐率 吞吐率指单位时间内系统处理用户的请求数,从业务角度看,吞吐率可以用每秒请求数.每秒事

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

返回<8天掌握EF的Code First开发>总目录 本篇目录 理解并发 理解积极并发 理解消极并发 使用EF实现积极并发 EF的默认并发 设计处理字段级别的并发应用 实现RowVersion 理解事务 创建测试环境 EF的默认事务处理 使用TransactionScope处理事务 使用EF6管理事务 使用已存在的事务 选择合适的事务管理 本章小结 自我测试 本系列的源码本人已托管于Coding上:点击查看,想要注册Coding的可以点击该连接注册. 先附上codeplex上EF的源码:ent

如何评价性能的优劣: 用户视角 vs. 系统视角 对于最终用户(End-User)来说,评价系统的性能好坏只有一个字——“快”.最终用户并不需要关心系统当前的状态——即使系统这时正在处理着成千上万的请求,对于用户来说,由他所发出的这个请求是他唯一需要关心的,系统对用户请求的响应速度决定了用户对系统性能的评价. 而对于系统的运营商和开发商来说,期望的是能够让尽可能多的用户在任意时刻都拥有最好的体验,这就要确保系统能够在同一时间内处理更多的用户请求.正如在<理发店模型>一文中所描述的:系统的负载(

转自:http://www.cnblogs.com/farb/p/ConcurrencyAndTransctionManagement.html 返回<8天掌握EF的Code First开发>总目录 本篇目录 理解并发 理解积极并发 理解消极并发 使用EF实现积极并发 EF的默认并发 设计处理字段级别的并发应用 实现RowVersion 理解事务 创建测试环境 EF的默认事务处理 使用TransactionScope处理事务 使用EF6管理事务 使用已存在的事务 选择合适的事务管理 本章小结

一.线程理论 1.什么是线程 ​ 多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存在多个线程,多个线程共享该进程的地址空间,相当于一个车间内有多条流水线,都共用一个车间的资源. 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. ​ 2.进程与线程的区别 同一进程内的多个线程共享该进程内的地址资源 创建线程的开销要远小于创建进程的开销(创建一个进程,就是创建一个车间,涉及到申请空间,而且在该空间内建至少一条流水线,但创建线程,就只是在一个车

一.http_load 程序非常小,解压后也不到100K http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载.但是它不同于大多数压力测试工 具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死.还可以测试HTTPS类的网站请求. 下载地址:http://soft.vpser.net/test/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 安装很简单 tar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http_load

本节我们先会来复习一下java.util.concurrent下面的一些并发容器,然后再会来简单看一下各种同步器. ConcurrentHashMap和ConcurrentSkipListMap的性能 首先,我们来测试一下ConcurrentHashMap和ConcurrentSkipListMap的性能. 前者对应的非并发版本是HashMap,后者是跳表实现,Map按照Key顺序排序(当然也可以提供一个Comparator进行排序). 在这个例子里,我们不是简单的测试Map读写Key的性能,而

GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 多进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势 1.cpu到底是用来做计算的,还是用来做I/O的? 2.多个cpu,意味着可以有多个核并行完成计算,所以多核提升的是计算性能,cpu越多计算性能越高 3.无论是多核还是单核CPU ,每个cpu一旦遇到I/O阻塞,仍然需要等待,所以多核对I/O操作没什么用处 CPU用来计算 结论: 1.对计算来说,cpu越多越好,但是对于I/O来说,再多的cp

谈到性能测试,大家一定会联想到Jmeter和LoadRunner,这两款工具目前在国内使用的相当广泛,主要原因是Jmeter是开源免费,LoadRunner 11在现网中存在破解版本.商用型性能测试工具对于中小型企业很难承担相关的费用.国内的性能测试工具有:CTPS(华为).kylinTOP(奇林).PTS(阿里)等,国外的性能测试工具LoadRunner相对比较出名.Loadrunner在国内出名的原因主要还是因为LoadRunner 进入中国的市场比较早,而且网上还存在破解版本.现在我们主要

通过 Fiddler 可以简单的模拟性能测试的并发测试,此方法非常的简单,直接讲述如何使用,敬请参阅! 首先我们要获取需要并发的 HTTP请求,此操作非常简单,则在此不再赘述.获取到响应的 HTTP请求后,在 Fiddler 界面按下快捷键[Shift + R](在大写状态下),会弹出设置模拟并发次数的页面,如下所示:

这两天把testerhome上的关于Android 性能测试的精品文章看了一遍,很有收获,学习到了Android 性能测试该关注的一些细节.我所说的“精品”是指对我自己有启发的文章,可以被自己运用起来的实践,还有很多分析原理和自动化的实践现在还看不太懂,就没有贴上来,以后逐渐更新. 文章列表: https://testerhome.com/topics/506(<Android 性能测试初探>合集) https://testerhome.com/topics/4012(Android 过度绘制

一.守护进程和守护线程 1)守护进程的概念 什么是守护进程: 守护: 在主进程代码结束情况下,就立即死掉 守护进程本质就是一个子进程,该子进程守护着主进程 为何要用守护进程 守护进程本质就是一个子进程,所以在主进程需要将任务并发执行的时候需要开启子进程 当该子进程执行的任务生命周期伴随主进程整个生命周期的时候,就需要将该子进程做成守护的进程 2)创建守护进程 from multiprocessing import Process import time def task(x): print('%

理解并发 并发管理解决的是允许多个实体同时更新,实际上这意味着允许多个用户同时在相同的数据上执行多个数据库操作.并发是在一个数据库上管理多个操作的一种方式,同时遵守了数据库操作的ACID属性(原子性.一致性.隔离性和持久性). 想象一下下面几种可能发生并发的场景: 1.用户甲和乙都尝试修改相同的实体. 2.用户甲和乙都尝试删除相同的实体. 3.用户甲正在尝试修改一个实体时,用户乙已经删除了该实体. 4.用户甲已经请求读取一个实体,用户乙读完该实体之后更新了它. 这些场景可能会潜在地产生错误的数据