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性能测试吞吐量

你可能从来不关心一个系统的吞吐量,但吞吐量对一个系统来说却非常重要。 吞吐量   指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。    吞吐量指标的作用:   再次将话题回归到吞吐量上,在我们的性能测试中查看吞吐量对我们的测试有什么意义呢。   1.  用户协助设计性能测试场景,以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目标:在设计性能测试场景时,吞吐量可被用户协助设计性能测试场景,根据估算的吞吐量数据,可以对应到测试场景的事务发生频率,事务发生次数等; 用于协助分析性能瓶颈:吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式,因此,有针对性地对吞吐量设计测试,可以协助尽快定位到性能瓶颈所在位置。 通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈。然后,从网络、数据库、应用服务器和代码本身4个环节确定系统的的性能瓶颈。 via:http://www.cnblogs.com/fnng

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系统吞吐量、用户并发量、性能测试的概念和公式

,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 二.系统吞吐量评估: 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。 三、软件性能的几个主要术语 1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间 网络传输时间:N1+N2+N3+N4 应用服务器处理时间:A1+A3 数据库服务器处理时间:A2 响应时间=N1+N2+N3+N4+ 当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R / 其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间 4、性能计数器 是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。

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    系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

    来源:http://www.cnblogs.com/jackei/ 软件性能测试的基本概念和计算公式 一、软件性能的关注点 对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢? 1、 架构设计是否合理 2、 数据库设计是否合理 3、 代码是否存在性能方面的问题 4、 系统中是否有不合理的内存使用方式 5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式 6、 系统中是否存在不合理的资源竞争 那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢? 二、软件性能的几个主要术语 1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间 网络传输时间:N1+N2+N3+N4 应用服务器处理时间:A1+A3 数据库服务器处理时间:A2 响应时间=N1+N2+N3+N4+ 当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R / 其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间

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    网站性能测试指标(QPS,TPS,吞吐量,响应时间)详解

    常用的网站性能测试指标有: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。 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)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞吐量有关的几个重要是:并发数、响应时间。 QPS(TPS),并发数、响应时间它们三者之间的关系是: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 性能计数器 性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着 22284k used, 4106476k free, 637292k cached 所以,一个网站优化的目的即是,最大限度的利用好服务器硬件资源提升资源利用率,减少用户请求的响应时间,提高系统吞吐量

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    网站性能测试指标(QPS,TPS,吞吐量,响应时间)详解

    常用的网站性能测试指标有: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。 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)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞吐量有关的几个重要是:并发数、响应时间。 QPS(TPS),并发数、响应时间它们三者之间的关系是: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 性能计数器 性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着 22284k used, 4106476k free, 637292k cached 所以,一个网站优化的目的即是,最大限度的利用好服务器硬件资源提升资源利用率,减少用户请求的响应时间,提高系统吞吐量

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    系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

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    吞吐量测试与iPerf的使用

    一、吞吐量介绍 1.上行吞吐量测试方法 手机作为client端,PC为server端 2.下行吞吐量测试方法 手机作为server端,PC作为client端 什么是WiFI吞吐量? 测试吞吐量的工具:iPerf iPerf是一个跨平台的网络性能测试工具,它支持Win/Linux/Mac/Android/iOS等平台,iPerf可以测试TCP和UDP带宽质量,iPerf可以测量最大 利用iPerf这一特性,可以用来测试一些网络设备如路由器,防火墙,交换机等的性能。 -t 5 -F 指定需要传输的文件 -T 指定ttl值 二、影响wifi吞吐量的因素 首先,吞吐量属于极限测试、即检验手机在极限状态下的最大网络容量。 这个步骤比较容易,因为一般吞吐量测试属于极限测试、后台不会挂其他应用。 使用magic iperf一般server端口为固定的5001,这样很容易找到对应的tcp长连接。

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    性能测试-Jmeter数据库JDBC请求

    jmeter中,常常需要连接数据库去断言业务是否正确。因此jdbc数据库关联是必须掌握的核心知识。 1、前期准备: 因为用到的是mysql数据库,所以安装时用的mysql-connector-java-5.1.41.zip,如果需要用别的数据库,请找跟对应数据库匹配的驱动包(不同的驱动类对应的jar不同 /soft/45333.html(提供一个不那么清爽,但不需要注册账号的下载地址) 解压之后,将这两个jar包放到Jmeter目录中的lib文件下,然后重启Jmeter 2、将jdbc驱动jar包引入测试计划 >点击测试计划-->点击浏览-->选中mysql驱动jar包-->打开 ? OK,这样就将数据库驱动引进来了。 3、建立线程组 ? 到此基本配置结束了,下面开始添加jdbc请求测试数据库 5、添加jdbc请求 ? ?

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    使用iPerf进行网络吞吐量测试

    iperf是一种命令行工具,用于通过测量服务器可以处理的最大网络吞吐量来诊断网络速度问题。它在遇到网络速度问题时特别有用,通过该工具可以确定哪个服务器无法达到最大吞吐量。 2、但是,如果要测试网络提供商的吞吐量,最好使用另一台服务器作为终点,因为本地ISP可能会施加影响测试结果的网络限制。 UDP连接实现的最大吞吐量,这里我用两台linux服务器做实验。 可以用-b标志更改此值,将数字替换为要测试的最大带宽速率。 5、双向测试 在某些情况下,可能希望测试两台服务器以获得最大吞吐量。使用iperf提供的内置双向测试功能可以轻松完成此测试

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    性能测试-Jmeter性能测试实战

    当启动时间已过,手动只需测试时当前时间也会覆盖它。 结束时间:测试结束时间,持续时间会覆盖它。 因为接口调试需要,我们暂时均使用默认设置,待后面真正执行性能测试时再回来配置。 运行Http请求,修改响应数据格式为“HTML Source Formatted”,可以看到本次搜索返回结果页面标题为”jmeter性能测试_百度搜索“ ? 7、右键点击“线程组” -> “添加” -> “监听器” -> “聚合报告”,用以存放性能测试报告 ? 这样,我们就完成了一个完整Http接口的JMeter性能测试脚本编写。 8、重新配置线程组,做性能测试。 点击线程组,配置本次性能测试相关参数:线程数,循环次数,持续时间等,这里我们配置并发用户数为10,持续时间为50s ? 9、重新执行绿色小箭头并查看报告 ? 一般而言,性能测试中我们需要重点关注的数据有:#Samples 请求数,Average 平均响应时间,Min 最小响应时间,Max 最大响应时间,Error% 错误率及Throughput 吞吐量.

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    性能测试篇:入门性能测试

    性能测试一直是测试行业中比较难的一块,含金量比较高,工作经验越多工资越高,而且最近很多招聘中初级测试都要求会性能测试,要求越来越高了,那我们就一起学习性能测试吧! 负载测试:在一定软件硬件的环境下,不断进行增加负载,来确定满足性能指标情况下能够承受的最大用户数 性能测试:模拟用户在负载环境下,测试系统的响应时间和吞吐量是否满足性能指标的要求 TPS:每秒完成的事务数 RT:响应时间 pv:每秒用户访问页面的次数 三、使用jmeter完成接口测试 要学习性能测试,就不得不先去学习如何使用jmeter测试,下面给大家介绍个简单的案例,后面我会不断更新性能测试合集,这里只是入门

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    高级性能测试系列《4.性能测试的前提、性能测试工具、性能测试流程》

    这个倒是可以把这个环境拿过来用,但是要注意数据库的问题。生产环境做灰度发布环境的时候,一般也会把数据库做2个。 特别是数据库如果有表结构的变更,你没有做两个数据库的话,灰度发布环境是发不了的。 但是也得把灰度发布环境的数据库切换掉,不能用灰度发布环境的数据库,因为用了以后也会有脏数据到灰度发布的环境里面去。 因为灰度发布环境,有一天是会转换成正式环境的。 脏数据到灰度发布环境的数据库里去了,有一天也会成为生产环境的脏数据的。 4、公司有的项目上线了但是没有用户使用,比如3月项目完成了,4月才提供给用户使用。这样的情况下,能用生产环境做性能测试吗? 2)被测系统环境搭建(服务器、服务版本更新、数据库数据准备、监控环境)。 测试前,数据库的数据量级要准备好。 3)网络配置。 3.性能测试脚本开发 选取协议。 制作脚本。 调试脚本。 验证脚本。 2)分析思路:服务器硬件瓶颈>网络瓶颈>服务器os瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)>应用瓶颈(sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法)。 3)调优。 4)修改脚本或场景。

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    软件性能测试方案-性能测试准备

    为了验证系统稳定性,一般用性能峰值并发数(即系统支持的最大并发数)*7天*24小时,系统的吞吐量,平均响应时间等各项性能指标均正常则认为系统稳定性是ok的。 性能测试范围定义 一般考虑的点有如下几点: - 系统中被频繁使用的功能、调用的接口等 - 系统中涉及大量数据库读、写的功能 - 大量读写系统缓存部分的功能,验证缓存是否生效 总得来说应该将用户访问量大的 ,频繁操作数据库的,系统核心功能这些地方考虑到性能测试范围内。 配置一致性 系统(操作系统/数据库/中间件/被测试系统)参数的配置一致,这些系统参数的配置有可能对系统造成巨大的影响。 很简单的一个列子,一个系统的数据库只有10条数据和一条数据库里几千万条数据,我们在对其进行性能测试时,得到的性能指标可能会有非常大的差别。

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    知识图谱数据库读写性能基准测试

    ,TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。 因本测试将3条图数据统一归为1条事件数统计(每条事件包含2个实体1条关系),按照数据库写入性能标准,以上测试结果应该均乘以3即为真实写入速率。 注意:本测试不与AbutionGDB,Neo4j,JanusGraph,TigerGraph已测试过的结果进行比较,因为实时写入涉及的数据库cache和flush的性能性能测试和稳定性测试的重要指标之一 读取性能对比 本测试做了简单的查询测试,就是将插入的数据全部读出并做一度关系计算与过滤出邻居数大于5的人。因为各大数据库性能差异很大,为节省测试时间,我们使用一个客户端查询不同的记录条数并进行计算。 所以从测试结果来看,AbutionGDB的查询吞吐量远高于JanusGraph和Neo4j。

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    Jmeter性能测试 -2 性能测试流程

    性能测试必知名词 QPS:每秒查询率 RPS:每秒用户请求率 HPS:每秒用户点击率 后面的我再介绍 性能测试流程 需求分析——熟悉业务 明确性能测试指标 了解整体软件功能、架构 制定测试计划,做好工作量评估 编辑测试用例 搭建环境(包括监控)、脚本开发 执行测试 测试结果分析与调优 分析依据:结果图表 分析思路:服务器硬件瓶颈->网络瓶颈->服务器OS瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法) 输出测试报告与结果跟踪

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    性能测试--3、性能测试过程

    Windiff、ExamDiff Pro from prestoSoft、WinMerge); 完成针对输入和运行时数据需求的识别,以及所有对脚本必需的修改后,还要确定事务能够在单用户和多用户的条件下正确的回放(数据库更新 关键任务的时间尺度指导: 录制性能测试脚本: 每个事务需要半天的时间; 创建验证测试阶段或者测试场景: 一般需要一到两天; 执行性能测试时间: 需要至少五天时间(验证问题的测试是未知数; 数据库重建也会耗时很多 第四步:创建性能测试场景 考虑如下几点: 你所做的性能测试属于哪种类型的性能测试: 基准测试、负载测试、渗透测试(疲劳测试)、压力测试(峰值测试)、非性能测试; 设置思考时间和步进时间(压力测试除外), 第五步:执行性能测试 执行性能测试仅仅是验证软件的性能目标。 ); 执行负载测试时,下一次负载测试前,执行重置数据库(保证性能基线); 负载测试中发现的问题,需要单独进行测试(考虑计划时,需要安排额外的时间); 渗透测试(疲劳测试)发现内存泄露或者发现与高数据交互事务执行相关的问题

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    性能测试之mysql数据库如何调优?

    一、Mysql性能指标及问题分析和定位 1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver 2、介绍下Grafana 模板中各性能指标的意思 这个是Mysql数据库的连接数 这个图标表示了慢查询 上图就是Mysql数据库的缓存区,展示了最大缓存以及已使用缓存等数据 3、性能分析 一般在产生Mysql瓶颈的时候往往伴随着的是 对于数据库的操作基本上就是大量的查询,会导致数据库出现性能问题。对有问题的场景使用Jmeter模拟场景进行并发,并观察Grafana的图表。 (1)在负载测试中,通过Grafana图表观察Memory Over这个图表,如果发现占用基本占满所分配给Mysql数据库缓存区的内存,然后IO读写时间非常长,读写频率非常高,那基本上是可以判断是缓存区较小导致的问题 9、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。

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    18-读取数据库数据进行性能测试

    用同一个token做性能测试,和1000个token随机取一个做性能测试,对服务器性能指标一样吗? 系统是否允许一个账号被同时登录多次? 如果有互踢功能,那是不能使用同一个账号 有没有缓存机制(数据库缓存) 如果有,不能使用同一个账号 造多个账号进行性能测试 尽可能的在运行过程中,造足够量的账号 如果只有固定的一些账号可用时,做这种性能测试时 ,要记得带上「退出登录」接口 如果只有固定的一些账号可用时,不关心登录接口的信息,可用不用退出 直接使用数据库中数据进行性能测试 数据连接 ? 数据连接 数据库查询 select user,password from zx limit 10 ? 数据库查询 循环设置属性 添加计数器 ? 查看结果 小结 线程1:从本地sqlite数据库中获取数据,设置为属性 线程2:从属性中,直接获取值,进行性能测试 监控 监控被测服务器的软件、硬件资源,收集这些资源的使用情况的数据,用于后续的性能分析

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    性能测试

    ; (4)验证稳定性和可靠性; 5.2 性能应该关注的指标 一般来说,性能测试要统一考虑这么几个因素:Thoughput吞吐量,Latency响应时间,资源利用(CPU/MEM/IO/Bandwidth 观察超过性能拐点后,系统是否会出现假死、崩溃等高风险事件。 (5)系统稳定性:保持最高吞吐量(目标响应时间下的最高吞吐量),持续运行7*24小时。 那么,这个值就是系统的性能。 (6)极限吞吐量 :阶梯式增加并发压力,找到系统的极限值。比如:在成功率100%的情况下(不考虑响应时间的长短),系统能坚持10分钟的吞吐量。 (8)低吞吐量和网络小包的测试:有时候,在低吞吐量的时候,可能会导致latency上升,比如TCP_NODELAY的参数没有开启会导致latency上升(详见TCP的那些事),而网络小包会导致带宽用不满也会导致性能上不去 至于性能问题的分析、定位或者调优,很大程度是一种技术问题,需要多方面的专业知识。数据库、操作系统、网络、开发都是一个合格的性能测试人员需要拥有的技能,只有这样,才能从多角度全方位的去考虑分析问题。

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    性能测试

    @[TOC]# 0 测试指标 总时间 = Class transformation time(类转换时间 一次性) + Test程序运行时间(同一段代码执行一次 * 执行次数) 1 Test 程序 10

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