Redis是一个高性能的内存键值数据库,广泛应用于各种高并发场景。在应用程序上线前,需要对Redis进行压力测试,以验证Redis的性能和稳定性。
如果这个人正在做提交的动作,比如注册,登录这些有数据传向服务器。这样的话才会对服务器造成压力。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好,因为网站页面打开速度越快,就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms,打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果(请行业专家留言告诉我)。
下图是对几个主流的应用服务器使用比率的粗率统计结果做出的一个饼图。这个图的数据也许不够精确,但它还是可以在一定程度上反映我们web项目对各类应用服务器的一些选择趋势。我们可以看到,tomcat占据了主要的地位,但是它并不孤独,有超过一半以上的应用并没有使用tomcat作为web容器。这是针对每个项目自身特点做出的选择,也许我们无法比较出哪一款是最好的应用服务器,但是,我们可以在众多的应用服务器中,做出一些性能上的测试和比较,选择一款最适合自己的项目的应用服务器。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是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
analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告,可以对不同的图表进行合并分析。 在controller里面点击analysis,可以生成分析图表
Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是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。
概念: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请求数,称之为最大吞吐率。
如果有人问,这个系统的性能到底好不好?有什么指标,能够说明系统的性能?且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好?》。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验:
今天我们来讲讲什么是云服务,云计算的三种服务模式有哪三种,我们经常评估服务的性能指标都有哪些,分别是什么意思,平时“那些人”说的QPS是什么,TP是什么,日活又是什么呢?我们下面来一一揭晓。
本文介绍了如何监控应用程序的性能指标,包括用户满意度、平均响应时间、错误率、应用实例计数、请求率、服务器CPU使用率、应用可用性和垃圾回收。作者通过介绍这些指标,旨在帮助读者了解如何监控应用程序的性能,并发现潜在的性能问题。
a)定义:从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
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Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验: 1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。 一天总流量:每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节, 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 (全文完) 附:性能测试基本概念
对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常。
在web性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求,进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面),返回给用户”的过程,一般的响应时间都是针对事务而言的。
原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
总有不少读者私下与我讨论,面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以,今天干脆来一个全面的科普详解。
QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,是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,即每秒的响应请求数, 也就是最大吞吐能力;
(下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义,在评价性能指标时,通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。)
1、PV(Page View): 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
学习需要有大局观,我觉得正确的方式是从开始就对所学的知识有一个系统级别的认识,对这个知识体系有认识,这样才能知道自己学到哪,离自己的目标还有多远,而不是一上来就开始各种编码啊,设计模式啊,算法啊,结果学了些啥,有什么用,一概不知,产生 “我是谁?我在哪?” 这样的错觉,这样对学习积极性甚至是对所学知识产生系统的认识是无益的。
平均数:一系列数字的算术平均值。 中位数:是一组数据的中间值;比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17,中位数为2。
PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。
一、测试需求:测试20个用户访问网站在负载达到30QPS时的平均响应时间 二、QPS:Query Per Second 每秒查询率。(一台查询服务器每秒能够处理的查询次数,作为域名服务器的性能经常用每秒查询率来衡量) 三、测试步骤 1、添加线程组(线程数+准备时长+循环次数) 1)线程数:虚拟用户数,一个虚拟用户占用一个进程或线程(设置多少个虚拟用户=设置多少个线程) 2)准备时长(s):设置的虚拟用户数需要多长时间全部启动。eg:线程数为20,准备时长为10,则说明需要10秒钟启动20个进程。 3)循环次数:每个线程发送请求的次数。eg:线程数为20,循环次数为5,那么每个线程发送5次请求,总请求数为20*5=100
启动jmeter后,jmeter会自动生成一个空的测试计划,用户可以基于该测试计划建立自己的测试计划。
在上一篇文章性能专题:一文搞懂性能测试常见指标中,已经介绍了,在开展性能测试时,各个维度的常见性能指标项有哪些。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
随着项目逐步以微服务开发为趋势,逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题:一个操作先后调用不同的服务,要保证服务间的事务一致性,这就是分布式事务解决的问题。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是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, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。
请求,从客户端-->网络-->服务器,中间的数据传递是需要时间的,所以10000个并发用户不一定同时到达服务器端,即每秒并发用户数 != 每秒并发请求数
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图,检查响应时间,事务成功率,CPU,内存和IO使用率是否达到要求,如果出错率达到了总请求的3%,我们会检查是什么原因导致的,修改好后,重新测试;
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。
从师兄的说法上,瓶颈点指的是响应时间上的瓶颈点,即在该实例下响应时间是异常的,可以通过增加瓶颈点的实例来减少整体的响应时间。 在多层应用(multi-tier applications)中,其中的bottleneck指的是资源层面的,即在某一层增加资源能够最大化的优化服务的性能。
本次测试报告为***系统的压力做测试总结报告,目的在于总结测试结果,分析系统性能,描述系统是否符合预期的性能要求或者客户的其他需求。
面试中,难免会被面试官问到,你们接触过的项目中QPS最高是多少?TPS呢?PV、UV、DAV......
基于Web服务器的应用系统由于提供浏览器界面而无须安装,大大降低了系统部署和升级成本,得以普遍应用。目前,很多企业的核心业务系统均是Web应用,但当Web应用的数据量和访问用户量日益增加,系统不得不面临性能和可靠性方面的挑战。因此,无论是Web应用系统的开发商或最终用户,都要求在上线前对系统进行性能,科学评价系统的性能,从而降低系统上线后的性能风险。
具体的指标定义,如:高并发方面要求QPS 大于10万;高性能方面要求请求延迟小于 100 ms;高可用方面要高于 99.99%。
在当今数字化的世界中,网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性,还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验,理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中,我们经常涉及到一系列关键概念,包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
用户视角的网站性能 在实践中,使用一些前端架构优化时段,通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段,使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容,即使不优化应用程序和架构,也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
罗茂林,携程国际机票后台研发总监,主要负责国际机票引擎的研发工作。致力于系统性能优化和研发效率提升。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云