by:授客 QQ：1033553122 1、 关于系统用户数，并发用户数和在线用户数 系统用户数 侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数 在线用户数...并发用户数 可以分两种： 1）同一时间点，执行同一（业务）操作的用户数 2）同一时间点，执行不同（业务）操作的用户数 注意：服务器实际承受的压力并不完全取决于并发用户数，详情见下面的例子。...Cmax ≈ C + 3 （2） 其中，Cmax 是并发用户数的峰值；C为公式（1）中的并发用户数。...作为性能测试的主要关注指标，吞吐量和并发用户数之间存在一定的联系，在没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量可以采用如下公式计算： ?...注意：虽然吞吐量指标可被看作是系统承受压力的体现，但是不同并发用户数量的情况下，对同一个系统施加相同的吞吐量压力，很可能会得到不同的测试结果。
虽然AtomicLong可以保证结果的正确性，但是在高并发场景下，使用AtomicLong的性能并不好。为了解决性能的问题，jdk1.8中引进了LongAdder。...AtomicLong和LongAdder性能比较 了解了volatile关键字，AtomicLong和LongAdder后，来测试一下AtomicLong和LongAdder性能，两者的功能都差不多，如何选择应该用数据说话...在高并发环境下，N个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，所以在上述测试中，当测试线程数非常多时，使用LongAdder的性能优于使用AtomicLong。...= null) sum += a.value; } } return sum; } | AtomicLong和LongAdder选择 高并发下选择...LongAdder，非高并发下选择AtomicLong。
术语定义 Ø 并发用户数：指的是现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)，注意并发用户数跟注册用户数、在线用户数有很大差别的，并发用户数一定会对服务器产生压力的...如何获取Vu和TPS Ø 并发用户数(Vu)获取 新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。...如何评价系统的性能 针对服务器端的性能，以TPS为主来衡量系统的性能，并发用户数为辅来衡量系统的性能，如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，因为在系统负载不高的情况下...，将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中，并发用户数基本可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。...，响应时间非常长，已经超过了使用者忍受范围内，这样做没有多大的意义，这就好比“有多少钱可以干多少事”一样，需要选择相关的策略。
并发数 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...DAU DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 MAU MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...8、DAU ---- DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
什么是并发 image.png 看上图，如果严格按照逻辑到达系统的话，绝对并发用户数为4；但是如果是用来描述1s内的并发用户数，则是16 但是，实际上用户的分配应该是如下 image.png 所以应该只描述并发就可以了...在线用户数/并发用户数怎么计算 image.png 如上图， 总共有32个系统进入了系统，但是绿色的用户没有任何动作，所以在线用户数是32，并发用户数是16，这时的并发度就是50% 但是，系统通常如下...， image.png 按照这种带缓存的服务，在线用户数取决于缓存服务的容量，最多在加上超时路上的用户数。...如下图，解释一下在线用户数和并发用户数以及压力机并发线程的关系 image.png 如果有10000个在线用户数，同时的并发度为1，则并发用户数就是100 如果每个线程的TPS是20，平均响应时间为50ms...则只需要压力机启动5个线程就ok了 对于server来说，它所处理的为100TPS，平均响应时间为50ms， 计算为1000ms/20TPS 如果server端也有两个线程，那么一个线程的TPS则是50 其中，并发用户数到压力机并发线程数的转换
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...8、DAU ---- DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
并发数(并发度) 指系统同时能处理的请求数量,同时反映了系统的负载能力, 这个数值可以分析机器1s内访问日志数量来得到; 吞吐量 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS,QPS都是吞吐量的常用量化指标...重要参数 QPS(TPS),并发数，响应时间 1 . QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 2 . 并发数：系统同时处理的request/事务数 3 ....响应时间：一般取平均响应时间 关系 QPS(TPS)=并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值..., DAU通常统计一日(统计日)之内, 登录或使用了某个产品用户数(取出重复登录用户),与UV概念相似 MAU 月活跃用户数量, 指网站,app等去重后的月活跃用户数量; 系统吞吐量评估 我们在做系统设计的时候就需要考虑...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C...C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户...那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243 举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统...则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）： n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐量计算为：F = Vu...： 246.92*3=740 四、根据TPS估计： 公式为 C = (Think time + 1)*TPS 五、根据系统用户数计算： 并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 例：一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到...四、性能术语 1、并发用户数的计算公式 系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。...同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论
什么是并发 下面我们就来说一下“并发”这个概念。 ? 我们假设上图中的这些小人是严格按照这个逻辑到达系统的，那显然，系统的绝对并发用户数是 4。如果描述 1 秒内的并发用户数，那就是 16。...那么如何来描述上面的并发用户数呢？在这里我建议用 TPS 来承载“并发”这个概念。 并发数是 16TPS，就是 1 秒内整个系统处理了 16 个事务。 这样描述就够了，别纠结。...在线用户数、并发用户数怎么计算 那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图： ?...但并发用户数不同，他们需要在系统中执行某个动作。我们要测试的重中之重，就是统计这些正在执行动作的并发用户数。 当我们统计生产环境中的在线用户数时，并发用户数也是要同时统计的。...思考题 如果你吸收了今天的内容，不妨思考一下这几个问题： 如何理解“服务端的并发能力”这一描述？我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢？以及，我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数？
图：使用ESB中介和代理之后 各个应用的逻辑很清晰，每个应用都只需要关心如何暴露自己的服务，而调用的应用只需要知道如何调用服务，至于怎么做，去找谁，则完全交给ESB来完成。...如何选择ESB 所有的ESB产品都应该可以构建和部署服务。包括对遗留系统的整理、消息的路由、消息格式的转换、执行协议的调解等。...其实，对于如何选择本身就是一个跟业务相关的问题，以确定你是否选择ESB以及选择什么样的esb来满足你的应用需求。 你选要集成三个或者更多的应用或服务吗？...如果是需要的，那么你可以选择使用ESB。 你是否需要使用不止一种类型的通信协议？如果是多种协议，那么可以选择使用ESB。 你需要象分叉和聚集消息流或者基于内容的路由的消息路由功能吗？...如果需要可以考虑选择ESB。 你拥有多于10个的应用要集成吗？如果需要可以考虑选择ESB。 你真的需要ESB的可扩展性吗？如果需要可以考虑选择ESB。
这个问题在『黑客与画家』里 Paul Graham 已经给出了答案：选择那些具备 可测量性 和 可放大性 的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。蓬勃发展的行业 要优于处于稳定的行业。...优先选择那些拥有 更多优秀队友的团队。优秀的人往往能成为你的标杆，激励你前进。这跟球员要尽可能去欧洲踢球而不是留在国内一样的道理。鹤立鸡群的感觉尽管很好，但久而久之，可能会成为井底之蛙。...E代表你们渐渐相互都不需要，退一步海阔天空，分手是最好的选择。 公司和员工应该都尽量将相互的关系处在区域A。然而，很多人不知道自己身处何地，很多公司也没有第一时间把处在B，C，D的员工往A拽。
如何选择合适的工作 这个问题在『黑客与画家』里Paul已经给出了答案：选择那些具备 可测量性 和 可放大性 的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。蓬勃发展的行业 要优于处于稳定的行业。...优先选择那些拥有 更多优秀队友的团队。优秀的人往往能成为你的标杆，激励你前进。这跟球员要尽可能去欧洲踢球而不是留在国内一样的道理。鹤立鸡群的感觉尽管很好，但久而久之，可能会成为井底之蛙。...E代表你们渐渐相互都不需要，退一步海阔天空，分手是最好的选择。 公司和员工应该都尽量将相互的关系处在区域A。然而，很多人不知道自己身处何地，很多公司也没有第一时间把处在B，C，D的员工往A拽。
我们都知道Golang并发优选channel，但channel不是万能的，Golang为我们提供了另一种选择：sync。...sync包提供了基础的异步操作方法，比如互斥锁（Mutex）、单次执行（Once）和等待组（WaitGroup），这些异步操作主要是为低级库提供，上层的异步/并发操作最好选用通道和通信。...互斥锁 常做并发工作的朋友对互斥锁应该不陌生，Golang里互斥锁需要确保的是某段时间内，不能有多个协程同时访问一段代码（临界区）。...Github中还提供了没有锁的例子，运行多次总能碰到错误： fatal error: concurrent map writes 这是由于并发访问map造成的。...下一篇我以这些主题进行介绍，欢迎关注： 哪个协程先获取锁 一定要用锁吗 锁与通道的选择
金三银四，过完年很多人会有重新找工作的需求。但如果对公司有一点要求，对未来职业发展是会有一定影响的。
我曾经在途客圈跟团队谈过「如何选择工作」和「公司和个人的关系」，我想很多人都有类似的困惑，所以在此和大家探讨一下。...如何选择工作 其实四月六日那篇『为什么卖产品的比做产品的挣得多』已经给出了答案（如果你看了『黑客与画家』的话）：选择那些具备可测量性和可放大性的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。选择蓬勃发展的行业要优于处于稳定的行业。...同样的，要尽量选择处在上升期的公司优于成熟稳定的公司。当公司以火箭般的速度发展时，个人只要充分表现，很大机会能进入职业生涯的快行道。这还是个可放大性的问题。...选择重视个人能力的小团队优于过分强调集体智慧的大团队。如果可能，尽量避免进去就做一颗「螺丝钉」的团队。当然，如果不可避免地做了螺丝钉，也要努力让自己的价值高过一颗螺丝钉。
，这是因为许多系统资源的消耗与并发用户数直接相关。...2 不能令人满意的方法 人们有时用来估计并发用户数的一种方法是假设它等于总用户数的一定百分比。...在本节中，我们提供有关如何估计这些参数的一些建议。 首先应该指出，公式中的C只是一个平均值。在相关时间段内，并发用户数可能会大幅波动。...在此假设下，可以证明任何时刻的并发用户数也具有泊松分布。最令人惊讶的结果是，无论登录会话长度的概率分布如何（登录会话的长度也是随机的，并且可以取一系列不同的值），它的确是真实的。...在登录会话的到达具有泊松分布的假设下，我们还推导出了并发用户峰值的近似上限。 最后，我们展示了如何从我们估计的并发用户的平均数和峰值数中得出请求率和网络带宽利用率。
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