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。
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。
T客汇官网:tikehui.com 编译 | 徐婧欣 本文对关于云平台上 ERP 软件进行了比较并提出了综合性观点,参与比较的有 24 种产品,分别从常规数据(如价格和财务模式)、材料管理、销售订单
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 并发数和TPS 术语定义: 并发用户数:指的是现实系统中操作系统业务的用户,一般测试指的是虚拟用户(Vu),并发用户和注册用户数、在线用户数是有很大区别的,并发用户数一定会 对服务器产生压力的,而在线用户只是”挂”在系统上,对服务器不会产生压力,注册用户数一般指的是数据中存在的用户数。 TPS:Transaction Per Second,每秒事务数,是衡量系统性能的一个非常重要的指标. 如何获取Vu和TPS 并发用户数(Vu)获取 新系统:没
对于咱们远程维护者来说,不仅要做好服务器等硬件设备的监测,发现问题后,还需要第一时间处理故障,如果是在质保期内的服务器,咱们当然有义务第一时间为客户联系原厂的服务。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 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
一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
多–并发量 快–延时、响应时间 好–稳定性(长时间运行) 省–资源利用率
并发量 1.什么是并发量? 并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
通常先检查现有的服务器硬件并验证与Windows server 2012 R2的兼容性。现有的64位x86(x64)服务器应该不会出现问题,因为几乎所有的64位x86服务器硬件都能顺利支持最新版本的Windows服务器。然而,基于ARM、Power或其他非x86处理器(或32位x86系统)的服务器不支持Windows Server 2012 R2。出现这种情况时,可能需要需要大量的硬件投资来支持Linux向Windows服务器的迁移过程。
悬镜安全自研的开源组件投毒检测平台通过对主流开源软件仓库(包括Pypi、NPM、Ruby等)发布的组件包进行持续性监控和自动化代码安全分析,同时结合专家安全经验复审,能够及时发现组件包投毒事件并精确定位恶意代码片段,捕获潜在的供应链投毒攻击行为。
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。
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。
在做后端服务器性能测试中,我们会经常听到'分布式'。但你是否了解分布式呢?今天,我们就来给大家讲讲,在企业实战中,如何使用分布式进行性能测试,实战过程中,又有哪些地方要特别注意?
最近有新手做性能测试,不停地来问我问题,感觉他连很基本的概念都不清楚,就开始轰轰烈烈的干起来了,出了问题,就指望我手把手来解决。
说明:任务分布主要是基于时间的考虑,当然也可能是地区之类的,如果是基于时间即高峰期,则,可以通过场景中的持续时间设置,选择运行一段时间来模拟
随着软件行业的快速发展,现代的软件系统越来越复杂,功能越来越多,测试人员除了需要保证基本的功能测试质量,性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试,很多人就直接连想到Loadrunner。认为LR就等于性能测试,其实这是不对的。LR只是性能测试的一个工具,但性能测试不仅仅是LR。本文会从以下几个方面介绍基础的性能测试理论,后续也会持续更新相关文章,尽量理论结合实践,让性能测试学习不在是工具的学习。
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 系统吞吐量几个重要参数: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 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理
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。
通过对某业务用户登录接口进行并发测试,模拟用户真实场景,发现服务器存在的服务瓶颈,辅助提升产品稳定性。
负载测试(Load Testing):负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标,譬如软件在一定时期内,最大支持多少并发用户数,软件请求出错率等,测试的主要是软件系统的性能。
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。
上一篇 "大型网站架构概述,我们必须要理解的这五个架构要素" ,我们主要一起理解了大型网站架构设计中高性能,高可用,可伸缩,可扩展和安全性这五大要素,知道了怎么通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣。
一般,我们做性能测试的目标是,在大用户量、数据量的超负荷下,获得服务器运行时的相关数据,从而分析出系统瓶颈,提高系统的稳定性。
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 系统吞吐量几个重要参数: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 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)
高并发(High Concurrency)是系统运行过程中遇到的一种“短时间内大量操作请求”的情况,主要发生在web系统中通过大量访问收到大量请求时(例如12306的抢票情况;双十一活动)。这种情况的发生会导致系统在此期间执行大量的操作,比如请求资源、数据库操作等。
例如我的虚拟机虚拟出50g的硬盘,实际上我的本机的磁盘空间只用了5g。其余的都是虚拟出来的。
性能测试服务(Performance Test Service,简称PTS)是全球领先SAAS化性能测试平台,具有强大的分布式压测能力,可模拟海量用户真实的业务操作场景,让应用的性能问题无所遁形。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代,服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题;但不经过实际需求的评估,轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器,无疑是会带来成本上的浪费;因此,不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈,或者没有充分考虑数据冗余的服务器,都是会影响正常的业务运行,你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。
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。
京东全球年中购物节火热进行中,2018年6月1日0点到6月18日24点累计下单金额达1592亿元,出库订单金额同比增长超过37%!618期间,90%以上自营订单实现当日达或次日达。在这要为物流研发系统高性能、高稳定点赞!这离不开备战阶段必做的一件事:对系统持续压测和优化。你的系统做了吗?
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。
第一个问题:如何理解“服务端的并发能力”这一描述? 首先我们从数据视角来理解,可以把服务端程序用一个模型来看待,即由「网络 API 请求」所驱动的。 服务端的领域特征是大规模的用户请求,以及 24 小时不间断的服务。但某种意义上来说更重要的原则是:坚决不能丢失用户的数据,即他认为已经完成的业务状态。服务端必须保证其业务状态的可靠性,这时业务状态才持久化写入到外存。所以对于服务端来说,存储至关重要。它不只是极大地解放了处理效率,也是服务端的性能瓶颈所在。几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 在衡量服务端的性能,我们还是要服务端视角来看,主要以 TPS 为主来衡量系统的吞吐量,如果有必要用并发用户数来衡量的话,需要一个前提,即响应时间(RT),因为在系统压力不高的情况下,将思考时间(等待时间)加到场景链路中,并发用户数基本还可以增加一倍,因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义,也不专业。 第二个问题:我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢? 我觉得一切的前提是业务价值需要。如果没有足够的价值,那么可读性才是第一,对这种难懂的概念很反感,要知道的其会加重内部沟通的难度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道。 第三个问题:我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数? 比如单核CPU情况,实际上是只有一个的,在一个特定时刻也只可能有一个程序跑在一个CPU上(因为寄存器只有一组),但是我们在上层观察到的却是系统上好像同时运行着那么多的程序,这实际上是操作系统用进程这个概念对CPU做的抽象。 同时如果你了解「阿姆达尔定律」,就知道多处理器并行加速,总体程序受限于程序所需的串行时间百分比,超过一定的并行度后,就很难进行进一步的速度提升了。并不符合线性关系,也无法估算的。 再说服务端程序性能依赖不仅仅是底层的硬件,其依赖的基础软件还包括:操作系统、编程语言、负载均衡、中间件、数据库或其他形式的存储等。在第一个问题中提到了几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 最后,还是需要回到第一个问题,即由「网络 API 请求」所驱动的模型上来。
当我需要进行性能优化时,说明我们服务器无法满足日益增长的业务。性能优化是一个比较大的课题,需要从以下几个方面进行探讨
根据Cybernews的研究,娱乐业巨头Lionsgate公司泄露了用户的IP地址和他们在其电影流媒体平台上观看的内容的信息。 在调查过程中,研究人员发现,视频流平台Lionsgate Play通过一个开放的ElasticSearch实例泄露了用户数据。 Cybernews研究团队发现了一个未受保护的20GB的服务器日志,其中包含近3000万个条目,其中最早的是2022年5月。这些日志暴露了用户的IP地址、操作系统和网络浏览记录等用户数据。 研究人员还发现了记录在案的HTTP GET请求的不明哈希值,这
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
服务器如何发送数据? 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中; 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用; 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去,然后通知网卡过来取;此后CPU转而做其他处理; 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中; 网卡将字节转换成二进制位,再以电信号的形式输出至网络。 注意:数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中,数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路,数据在计算机中是以0/1的形
注册用户数指软件中已经注册的用户,这些用户是系统的潜在用户,随时都有可能上线。这个指标的意义在于让测试工程师了解系统数据中的数据总量和系统最大可能有多少用户同时在线。
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。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
关注“应用程序”的性能,此处的“应用程序”指的是应用程序的所有部分(硬件、操作系统、系统架构、中间件、应用程序、网络等),而非指某一部分。
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