性能指标在性能测试中起着非常重要的作用,它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义:
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
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。
性能测试中有很多非常重要的概念,如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心,如何针对自身的系统确定当前系统,在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢?
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
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?》。
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。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考(一)今天我们来看下,性能测试的术语介绍。
究竟什么样的系统算是高并发系统?今天,我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构,结合高并发专题下的其他文章,学以致用。关于爬虫和大数据技术,下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流,我QQ:1742396457
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
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。
性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。
jmeterGUI模式下,性能测试的结果往往误差很大,因为GUI本身就会消耗一部分资源。所以我们常常用命令行去跑性能脚本,得出结果
TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
串行收集器 Serial 和 Serial Old 只能有一个垃圾回收线程执行,用户线程暂停。(适用于内存较小的嵌入式设备)
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。
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
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
TPS 即Transactions Per Second的缩写,每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程**(完整处理,即客户端发起请求到得到响应)**。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求,可以参考下数据库的事务操作。
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)
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。
https://juejin.im/post/5c3aa3c86fb9a04a0e2d6c9f
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
(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。)
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。
性能是一个网站的重要指标。通常所说的“这个网站好卡啊”,“小米的手机好慢啊”,“苹果系统运行好快啊”这些问题就是说的性能。除非是没得选择,否则用户无法忍受一个响应缓慢的网站。一个打开缓慢的网站会导致严重的用户流失,很多时候网站的性能决定了网站的竞争力。淘宝网是一个我们经常访问的网站,它的性能就非常高,所以大家都去淘宝网买东西。
首先我们要先了解到如何判断一个的性能上限是多少,这就为我们引入了压测工具的了解和使用,常用的压测工具当然就是Apache 开源基金会的 ab工具了。
大多数人面试的时候经常会被问到:你简历上有高负载高并发的经验,那到底你的系统是怎样设计的?
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。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即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。
DataFactory是一种强大的数据产生器,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
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。
定义:性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
在性能测试中,"并发"通常指的是在同一时间内同时在线或同时活跃的用户数量。这些用户可能正在等待响应,也可能正在发送请求,但关键是他们都在同一时间内在线。
原文链接:https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
高并发(High Concurrency)是使用技术手段使系统可以并行处理很多请求。
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标,系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题,高并发访问的情况下,系统因为资源不足,处理每个请求的时间都会变慢,看起来就是性能的变差。
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。
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
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
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。
答案:系统在一定的压力情况下,查看cpu,内存,磁盘,网络带宽,TPS、响应时间、并发用户数、等各项指标,通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合,测试系统的性能是否满足生产性能要求,就是在特定的运行条件下验证系统的能力状况。
《并发扣款,如何保证一致性?》一文,描述了高并发情况下,并发扣款的一致性,幂等性,以及ABA问题。
我们的负载服务器使用的是A10,商业的负载均衡硬件,相比Nginx,虽然花不少钱,但在使用配置等方面简单,便于维护,Web服务器自然是Tomcat。这里我们优化了两件事情。
https://blog.csdn.net/a303549861/article/details/88744333
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值,那可读性才是第一,性能在需要的地方是no.1,但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去,没有这种及时响应诉求的地方,削峰下慢慢跑就是了。(但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步,并发编程,逻辑缓存,算法真的会加剧系统的复杂度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道)。
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