聚合报告 Average:平均响应时间(毫秒ms) Median:中值时间,N个数据从小到大排列,第N/2个数 9x%Line:N个数据从小到大排列,第9x%N个数.所有数据中9x%的响应时间都小于9x.具体下面详解 Min:最短响应时间 Max:最长响应时间 Error:出错的百分率 Throughput:吞吐率(请求数/秒) KB/sec:接收速率(千字节/秒) 90%Line的含义 90% Line (90 th Percentile) is the value below which 9

一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数联系:都是性能指标,都是以秒为单位

针对吞吐率和TPS的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. TPS:transaction per second 服务器每秒处理的事务数. 吞吐率:测试过程中每秒从服务器返回的字节数. 从定义上来看,如果TPS很小,但是吞吐率比较大,说明服务器的返回的页面文件(字节数)是比较大的,此时根据页面细分图,如果存在页面问题,考虑页面压缩. 还应根据A1---A3,N1---N3实际考虑. 如果A1或者A3比较大,说明webserver处理可能存在问题,

老李分享知识:性能测试之TPS和吞吐率        当增大系统的压力(或添加并发用户数)时,吞吐率和TPS的改变曲线呈大体一致,则系统基本稳定. 若压力增大时,吞吐率的曲线添加到一定程度后出现改变缓慢,甚至平坦,同时TPS也趋于平坦,查看系统资源运用,假如资源运用率比较低,说明服务器硬件资源不存在疑问,查看网络流量,估计网络带宽存在疑问. 同理若点击率/TPS曲线出现改变缓慢或者平坦, 点击率(用户每秒发出的请求数)假如在压力添加时,趋于平坦,很可能是服务器响应时间添加,观察服务器资源运用情况

内容参考:构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是"req/s".吞吐率特指WEB服务器单位时间内处理的请求数. 另一种描述,吞吐率是单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据

内容参考: 构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数. 比如Apache 的 mod_status 模块提供的如下统计   另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量

Kafka是如何实现高吞吐率的 原创 2016-02-27 杜亦舒 性能与架构 Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写Kafka官方给出

一:最佳用户数.最大用户数 转:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html 二:  事务.TPS 1:事务:就是用户某一步或几步操作的集合.不过,我们要保证它有一个完整意义.比如用户对某一个页面的一次请求,用户对某系统的一次登录,淘宝用户对商品的一次确认支付过程.这些我们都可以看作一个事务.那么如何衡量服务器对事务的处理能力.又引出一个概念----TPS. 2:TPS :每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第二部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对RabbitMQ技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了

jmeter 中 浮点数计算精度问题解决方法: 编写 beanshell 时使用 java.math.BigDecimal 方法构造,使用 BigDecimal 并且一定要用 String 来够造. 代码如下: import java.math.BigDecimal; /** * 提供精确的加法运算. * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1,double v2){

计算公式:   吞吐率 = 总请求数 / 处理这些请求的总完成时间   Requests per second = Complete requests / Time taken for tests 吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数,称之为最大吞吐率. QPS.每秒查询率(Query Per Second) 计算公式:   qps = 请求查询数 / 秒   qps = fetch

Linux 网络协议栈是根据 TCP/IP 模型来实现的,TCP/IP 模型由应用层.传输层.网络层和网络接口层,共四层组成,每一层都有各自的职责. 应用程序要发送数据包时,通常是通过 socket 接口,于是就会发生系统调用,把应用层的数据拷贝到内核里的 socket 层,接着由网络协议栈从上到下逐层处理后,最后才会送到网卡发送出去. 而对于接收网络包时,同样也要经过网络协议逐层处理,不过处理的方向与发送数据时是相反的,也就是从下到上的逐层处理,最后才送到应用程序. 网络的速度往往跟用户体验是

Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失.kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率: 顺序读写: 零拷贝 文件分段 批量发送 数据压缩.

一.LCD显示图像的过程如下: 其中,VSYNC和HSYNC是有宽度的,加上后如下: 参数解释: HBP(Horizontal Back Porch)水平后沿:在每行或每列的象素数据开始输出时要插入的象 素时钟周期数 HFP(Horizontal Front Porch )水平前沿:在每行或每列的象素结束到LCD 行时钟输出脉冲 之间的象素时钟数 VBP(Vertical Back Porch)垂直后沿:在垂直同步周期之后帧开头时的无效行数 VFP(Vertical Front Porch)垂直

一个多月没更新博客园了,这里继续分享关于PCB工程相关一些知识,做过PCB工程都知道用使用genesis或incam是可以非常方便的计算得到铜皮面积这个参数[下图],但实际这个软件是通过什么算法计算出铜面积的呢,这个我们不得而知,但接下来这里介绍一种可以将[线路铜皮面积(残铜率)]计算得出来的方法.   一.计算铜皮面积----公式与参数 1.铜面积公式 公式=[铜面的多边形面积]+[铜的多边形周长*铜厚]-[孔的底面积]+[孔的圆柱面积] 注:看看计算公式是多么简单呀,是吧.下面重点讲[铜面的

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似

最近在开发的时候,发现之前APP客户端的一部分页面用的是webview交互,这些页面请求很多,打开一套试卷,将会产生100+的请求量,导致系统性能下降.于是考虑在最靠近客户端的Nginx服务器上做Redis缓存.综合了下网上对于php缓存的资料,经过一番改动,终于搭建成功.由于网上的是针对php的,而且没有说明,对于我这种完全不动运维的人来说,研究下来还是挺痛苦的.所以整理一份比较完整的,供大家参考. 以下的配置中,可能有不适合或者写的有问题的.请留言指出,谢谢! 最终缓存以后,整个项目结构图如

mini newifi 电脑端: iperf3 -s 路由器: root@OpenWrt:/# iperf3 -c 10.10.10.3 -t 20 Connecting to host 10.10.10.3, port 5201 [ 4] local 10.10.10.1 port 48615 connected to 10.10.10.3 port 5201 [ ID] Interval Transfer Bandwidth Retr Cwnd [ 4] 0.00-1.00 sec 12.1

1: #NS2_有线部分\ForGnuplot.plot 2: 3: #gnuplot> 4: #set xtics 0, 1, 10 5: set grid 6: set xrange [0:10] 7: set yrange [0:1000] 8: set key top left set key bottom right 9: set key box 10: set title "TCP Throughput" 11: set xlabel "Time(s)&qu

1: #NS2_有线部分\Throughput.awk 2: 3: BEGIN { 4: #Initialize the variable 5: init = 0; 6: i = 0; 7: } 8: 9: { 10: #Event Abbreviation Type Value 11: #%g %d %d %s %d %s %d %d.%d %d.%d %d %d 12: #Normal Event 13: #r: Receive 14: #d: Drop 15: #e: Error 16:

前言 本文内容仅仅是针对Jmeter的部分功能名词的介绍和解释,以及初学者不易理解的问题的整理.部分内容来自别人做的整理,为了更好地整理自己的思路,所以可耻的整理一下发到博客上. 标题[1-6]和[参考网站]写于2016年8月3日:标题[7]营销活动管理压力测试分析写于2016年12月21日. 今天是冬至,希望我喜欢但不喜欢我的那个女孩冬至暖暖的. 2016年7月11日入职至今,经历了很多.不论怎么样,要保持对技术的追求. 正文 1.  JMeter 测试计划 测试计划 使用 JMeter 进行