转:https://blog.csdn.net/luman1991/article/details/70919279 并发数 = QPS*平均响应时间 QPS(TPS):每秒钟request 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

需求 "假设一个系统的业务有登录.浏览帖子.发送新贴.回复帖子,访问高峰是上午10点,日访问高峰PV约5208(含登录1300.浏览2706.发帖526.回帖676).系统响应时间要求小于3s,试计算此系统的tps以及并发数" 每秒的PV量并不直接等同于TPS,因为一次客户请求可能包含了很多资源请求.如果我们不关心页面刷新时请求资源的耗时,此时我们就把每秒PV等同于TPS: 估算tps=5280/3600=1.5吗? 业务量一般要取系统业务高峰的值,才能代表系统的实际处理能力: 可以按

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

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

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值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:访问量即Page

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

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

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值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:访问量即Page

响应时间(RT)reponse time指系统对请求作出响应的时间.一般关注平均响应时间和最大响应时间.对于单机没有并发操作的应用系统而言,普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标,但响应时间并不能直接反应软件的性能高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度.例如,游戏(1s内)和编译系统(几十分钟)的响应时间不在一个数量级 吞吐量(TPS)throughput/sec transaction per second指系统在单位时间内处理请求的数量.事务数/秒.一个事务是指一个客

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值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:访问量即Page

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.  对于单机的没有

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

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

在网上看到一篇文章,tps 与 事务平均响应时间关系对答.可以帮助能更清楚的了解二者之间的关系. 问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中      

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)

问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中 kaku21:每秒还是进10辆车呗,每辆车还是1秒响应啊 问者:对呀 kaku21:继续,现在我把入口扩展到

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

转自:https://www.cnblogs.com/xianlai-huang/p/7795215.html Jmeter的Throughput和平均RT的计算 1.TPS:每秒处理的事务数,jmeter的Throughput为吞吐率(请求数/秒),在加了事务控制器后,TPS=Throughput 宏观上:TPS=并发数/响应时间,jmeter的Throughput = (number of requests) / (total time) ,即 Throughput =(sample样本数)

问题:有一个页面,需要测试一下最大支持多少用户并发? 此时需计算的是最大用户并发数,强调的是同时操作,也可以理解为同时发起请求: 针对这个问题,我们可以通过rps定时器或阶梯加压线程组测试每秒最大的请求数: 首先需要导入jmeter-plugins插件 ,然后去初始化需要用到的插件 在平衡状态下,并发数=RPS*响应时间 a)使用jp@gc - Throughput Shaping Timer(吞吐量成形计时器,调节rps的定时器): 设置线程组中线程数为50,ramp-up时间为1s,永远循环

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