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

jmeter参数化部分参考上一篇 shell参数说明:$1线程数,$2:全部并发数rampup时间,$3:脚本持续运行时间,$4:每次脚本循环持续时间 $5:所以循环持续时间 #!/bin/bash REPORT_TIME=`date '+%Y%m%d%H%M%S'` jmeter_basedir=/Users/lyh/Desktop/dubbo-performance-testing/apache-jmeter-2.13 report_icon=$jmeter_basedir/extras/c

 Class or Enum Year Month Day Hours Minutes Seconds* Zone Offset Zone ID toString Output Where Discussed Instant               2013-08-20T15:16:26.355Z Instant Class LocalDate           2013-08-20 Date Classes LocalDateTime     2013-08-20T08:16:26.93

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拜读了大拿的文章,收藏起来 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0OTk3ODQ3Ng==&mid=2247483791&idx=1&sn=c22fc2a6aedc15eadc819a87fe411401&chksm=fba6e98cccd1609a59fee3ba67494288f58e22dd01c3a024bbc005de1c8f79a76e391e24a991&mpshare=1&scene=1&srcid

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

一般 一个应用程序就对应一个进程,一个进程可有一个或多个线程,而一般有一个主线程.       有的博客上说“至少一个主线程”,这一说法持有怀疑         主线程与子线程之间的关系         **默认情况,在新开启一个子线程的时候,他是前台线程,只有,将线程的IsBackground属性设为true;他才是后台线程         *当子线程是前台线程,则主线程结束并不影响其他线程的执行,只有所有前台线程都结束,程序结束         *当子线程是后台线程,则主线程的结束,会导致子

以前一直没有在程序中写过总结,再翻开程序时却不知所云,所以我决定写总结        一般 一个应用程序就对应一个进程,一个进程可有一个或多个线程,而一般有一个主线程.       有的博客上说“至少一个主线程”,这一说法持有怀疑         主线程与子线程之间的关系         **默认情况,在新开启一个子线程的时候,他是前台线程,只有,将线程的IsBackground属性设为true;他才是后台线程         *当子线程是前台线程,则主线程结束并不影响其他线程的执行,只有所有前

cpu个数.核数.线程数.Java多线程关系的理解 2017年12月08日 15:35:37 一 cpu个数.核数.线程数的关系 cpu个数:是指物理上,也及硬件上的核心数: 核数:是逻辑上的,简单理解为逻辑上模拟出的核心数: 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,线程数=cpu个数 * 核数 二 cpu线程数和Java多线程 首先明白几个概念: (1) 单个cpu线程在同一时刻只能执行单一Java程序,也就是一个线程 (2) 单个线程同时只能在单个cpu线程中执行 (3) 线程是操作系统

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

关于线程池的几个参数,很多人不是很清楚如何配置,他们之间是什么关系,我用代码来证明一下. package www.itbac.com; import java.util.concurrent.*; public class ExecutorTest { public static void main(String[] args) { // 创建线程池 , 参数含义 :(核心线程数,最大线程数,加开线程的存活时间,时间单位,任务队列长度) ThreadPoolExecutor pool = new

前言:作为一个转行java的小白,一直搞不清楚java中的多线程.于是来梳理一下关于CPU核心,线程,进程,并发,并行,及java线程之间的关系, 1.CPU角度来看: 我们以Intel的Core i5-8250U为例来举例,它是四核八线程的CPU , 我认为是一个CPU集成了4个核心,一般来说一个核心对应一个线程,Intel通过超线程技术来实现一个核心对应2个线程,所以它是四核8线程. 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,这里说的线程是CPU级别的,不是java里的线程. 2.操作系统

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

一. 整体说明 揭秘: 通过F12查看Task类的源码(详见下面的截图),发现Task类的构造函数有有一个参数为:TaskCreationOptions类型,本章节可以算作是一个扩展章节,主要就来研究TaskCreationOptions类的作用. 该类主要用来处理父子线程之间的关系,重要的几个参数如下: ①.AttachedToParent:指定将任务附加到任务层次结构中的某个父级,父任务必须等待所有子任务执行完毕才能执行 (下面的例子task线程必须等task1和task2线程执行完毕才能执

近期看了一些JVM和并发编程的专栏,结合自身理解,来做一个关于(线程池线程数与(CPU密集型任务和I/O密集型任务)的关系)的总结: 1.任务类型举例: 1.1: CPU密集型: 例如,一般我们系统的静态资源,比如js,css等,会存在一个版本号,如 main.js?v0,每当用户访问这个资源的时候,会发送一个比对请求到服务端,比对本地静态文件版本和服务端的文件版本是否一致,不一致则更新.这种任务一般不占用大量IO,所以后台服务器可以快速处理,压力落在CPU上. 1.2: I/O密集型: 比方说

最近在写一些东西的时候,把一些内容整理了一下. 在考虑压力工具中的用户数(有些工具中称为线程数,本文后续都用"用户数"来说明).响应时间.TPS三者之间的关系时,想到之前也有人问起过这样的问题,就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢. 这个公式我想谁都能知道了: TPS = ( 1 / RT ) * user  (其中,RT单位是秒,user是用户数) 先来画一下最简单的图(假设前提:每个user的事务定义都是一致的.): 当有五个用户时,响应时间都稳定保持在0.2s,那这个场景的

问题:Tomcat线程数是不是越大越好呢? 答案肯定是否定的. Tomcat的处理速度跟线程数不是完全成正比的,设置不恰当会出现相反的效果.服务的负载计算包括了CPU的使用率和资源等待. 第一种情况,资源等待比较少,那么系统响应时间就是限制在CPU的计算上面了. 这时候线程数应该设置小一点,降低同一时间争抢CPU的线程数,可以提高线程效率,从而提升系统的处理能力. 第二种情况,资源等待比较多,比如文件的读写或者请求数据库等. 这时候线程数就要增加一些,这样子才能提高处理的请求个数,从而提高系统的

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

如题: android开发 系统时间与定时器之间有关系嘛? 答案:有. 看定时器源码: /* * Schedule a task. */ private void scheduleImpl(TimerTask task, long delay, long period, boolean fixed) { synchronized (impl) { if (impl.cancelled) { throw new IllegalStateException("Timer was canceled&q

(一)Main线程是个非守护线程,不能设置成守护线程. 这是因为,main线程是由java虚拟机在启动的时候创建的.main方法开始执行的时候,主线程已经创建好并在运行了.对于运行中的线程,调用Thread.setDaemon()会抛出异常Exception in thread "main"     java.lang.IllegalThreadStateException.测试代码如下: public class MainTest { public static void main(