一.90%响应时间(参考虫师博客) 90%Line  一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个数(假如是12),那么这个数组中有90%的数将小于等于12 . 用在性能测试的响应时间,也就是90%请求响应时间不会超过12 秒. 例如: 某一次测试结果,每个sample的响应时间分别是:1.3.4.9.2.8.5.7.6.10,将其按由小到大将其排列为: 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10 那么它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是9 ,那么他的90%Line 就是9 .即90%响应时间是

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

转自:http://www.cnblogs.com/coldplayerest/archive/2012/06/28/2567656.html 1. 计算网络的QPS时,必须要指定并发度,否则没有意义. 2. 等式关系: QPS = 并发度 / 用户平均等待时间 QPS = 1 / 服务器平均请求处理时间 用户平均等待时间 / 并发度 = 服务器平均请求处理时间 3. QPS是指在一定并发度下,服务器每秒可以处理多少请求.这是从服务器的角度来说的,而不是从每个用户的角度再乘以并发度来说的. 4.

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)

今天下班时公司安排了一个同事来对项目做集群性能测试,怀着对性能测试的好奇心,下班后没有着急离开,而是等待 那位同事的到来,然后在旁边学习了下如何使用Badboy和jmeter做性能测试. 1. 软件介绍 1.1 Badboy Badboy,第一眼看见这个单词,以为是坏孩子的意思,后来一想,它是专门用来给项目找茬来的,取名为Badboy 倒是平添了几分可爱,呵呵. Badboy是用来录制操作过程的,它录制的结果是被jmeter做并发测试的素材使用. Badboy首页:http://www.badb

JMeter并发性测试 一.JMeter简介 JMeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单.因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以.JMeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用. Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于W

测试图数据库:边的插入,递增并发量,6000并发平均响应时间比7000的并发的平均响应时间还要大?    7000并发的99%用户响应时间是70.99,平均响应时间怎么就是38.59了?    一共两个问题 老哥告诉我是网络的原因. 我打算晚上重新跑一次.反正这组数据不可用 这个结果是跑另一个API的结果

目录 1.什么是WebSocket接口 2.为什么需要WebSocket 3.测试WebService接口前的准备 4.WebSocket Sampler组件界面详解 5.使用JMeter测试WebSocket接口示例 (1)测试计划内包含的元件 (2)WebSocket Sampler组件内容 (3)运行查看结果 因为我之前对WebSocket接口也不是很了解,所以本篇文章先简单的概括的说明一下WebSocket的相关概念.在文章的后半部分,进行测试WebSocket接口的步骤说明. 1.什么

Summary Report中的时间说明 Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90

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      

今天在项目中测试发现,其实LR才是实际意义上的并发测试,JMeter不算并发 记录用户登录日志: LR脚本: 1.登录操作放在init初始化中,用5个虚拟用户并发测试:

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

Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90%的时间小于或等于它 举例2:假设有10个

目录 简介 广义并发 绝对并发 简介 ​ 性能测试过程中是否需要进行同步定时器的设置,需要根据实际情况来考虑. ​ 举个栗子来讲是我们的双十一秒杀活动,这时候就必须实现请求数量达到一定数量后同时向服务器进行发送实现绝对并发,这时候就需要我们进行设置同步定时器. ​ 在正常的使用场景下一般是单位时间内满足达到业务量即可,只需要设置线程组的Ramp-up的时间即可,不需要设置同步定时器进行同时发送,举个栗子来讲,比如我们的要求是30min内满足100w订单的支付,我们来分析一下,如果订单支付时间需要

jmeter并发定时器

目录 1.用户参数组件介绍 2.用户参数界面介绍 3.使用"用户参数"组件实现参数化 (1)测试计划内包含的元件 (2)线程组元件内容 (3)HTTP请求组件内容 (4)用户参数组件内容 (5)脚本运行结果 4.总结 1.用户参数组件介绍 用户参数(User Parameter)组件在前置处理器元件中添加,前置处理器的作用是在取样器发出请求之前,执行一些操作. 即:如果将前置处理器附加到取样器元件中,则它将在该取样器元件运行之前执行.常用操作如:取样器参数设置.环境变量设置.脚本预处理

一.项目介绍(本项目用的编程语言是jdk8,项目源码:https://github.com/zhzhair/spring-boot-druid.git) 1.引入pom依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <

参考 http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/11/557972.html 我的理解是: 在4.08秒响应时间内有50%的用户达到这个4.08的标准: 在4.57秒响应时间内有70%的用户达到这个4.57的标准: 在4.87秒响应时间内有80%的用户达到这个4.87的标准: 也就是原文中“50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从小到大顺序排序,那么50%的请求的响应时间在这个范围之内.后面的60/70/80/90/95

背景 虽然可以请求相同的接口做测试,但是请求参数每次都是相同的.为了模拟不同的用户,请求不同的参数,所以要自定义参数来做多线程并发压力测试. 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 下载Jmeter https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 上官网,找最新的版本,找到zip格式的压缩文件,便于在

最近负责公司的 Gateway 项目,我们用 Spring Zuul 来做 HTTP 转发,但是发现请求多的时候,AWS 的健康检查就失败了,但是实际上程序还在跑,在日志上也没有任何东西错误打印出来出来.通过本身上报的性能数据发现,backend_processing_time 非常高,正常的情况下,这个数据约等于下游服务的响应时间.但是下游服务的响应时间都在500毫秒左右,所以问题出在 Zuul 本身上. 我们的 backend_processing_time 实际上就是取的 Zuul 本身的

0x00 背景 今天下午看新闻时,无意看到一条关于facebook虚假帐号(fake account)消息: 一下子就被这标题吸引了眼球,因为作为一个第三方机构,能够对facebook这样如此海量的帐号中的fake account进行测量,并得出这样一个比较具体的结果.非常非常好奇是怎么做到的,数据都是怎么来的.于是,在CCN原文中找到了这份75页的研究报告,地址:https://www.plainsite.org/realitycheck/fb.pdf. 0x01 探索 等待下载报告的时候,脑