TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式 基本概念 TPS:每秒同时处理的请求数/事务数 并发数:系统同时处理的请求数/事务数 响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值 吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高   计算公式 TPS=并发数/响应时间 一个系统吞吐量通常由TPS.并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力

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

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

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

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

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

PS:以下是性能測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參数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同一时候处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (非常多人常常会把并发数和TPS理解混淆

  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) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间

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)

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

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

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

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)

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

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

tableZen maxHeight 解决方案 如果数据条数小于N,不进行高度设置,超过N条,直接设置高度,解决原生iview Table 对于右侧固定列,不能计算出正确数值的解决方案 if (this.maxHeight !== 0 && this.innerData.length > this.maxHeightLen) { this.innerHeight = this.maxHeight}

注:这个文章主要是作者一直在研究nginx作为http server和反向代理服务器时候所谓最大的max_clients和 worker_connections的计算公式, 其实最后的结论也没有卡上公式,主要是对worker_connections以及worker_rlimit_nofile概念说的比较清楚. 正文: 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://liuqunying.blog.51cto.com/39842

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

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)