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吞吐量消息系统—kafka

比如购物网站,前端需要快速返回给用户,后端需要处理一系列的动作(查库存,扣费,发货等等,很有可能需要依赖其他第三方系统),所以如果前端和后端如果没有一个消息队列,前端的流量可能会压垮后端。 CAP原则,kafka提供了充分的参数让用户选择,数据一致性越强吞吐量越低,需要根据业务场景评估。 3.数据可以重复消费 不同于传统的消息队列,队列中的数据只能消费一次。 Integer.toString(i), Integer.toString(i))); producer.close(); 这里acks指定了all,即需要等待所有的ISR拉取到record之后再返回,是kafka吞吐量最低但是数据一致性最高的做法

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系统吞吐量、用户并发量、性能测试的概念和公式

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 ,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统吞吐量反而会下降,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。 3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量 对于交互式应用来说 ,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数

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    系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

    ,每套系统这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,系统吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统吞吐量反而会下降,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。 在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万 这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小 3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量 对于交互式应用来说 ,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数

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    TPS、RT、吞吐量 详解

    互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。 响应时间RT(Response-time),是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。 四、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。 五、吞吐量 系统吞吐量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO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。 139 / 58 = 3 七、最佳线程数、QPS、RT 1、单线程QPS公式:QPS=1000ms/RT 对同一个系统而言,支持的线程数越多,QPS越高。

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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

    ,每套系统这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,系统吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统吞吐量反而会下降,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 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。 在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万 这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小 3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量 对于交互式应用来说 ,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数

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    JMeter吞吐量误差分析

    JMeter吞吐量可能是个假数据,因为它计算的是本机而不是服务端。 593ms,100并发,计算得到的吞吐量为:168.63,JMeter给出的吞吐量为166.4,误差几乎可以忽略。 再看第三个案例:100并发,平均响应时间791ms,计算得到的吞吐量为126.422,JMeter给出的吞吐量为92.3,误差已经很大了。 看结果,平均响应时间193ms,跟第一次结果差不多,JMeter给出的吞吐量值为1.5,误差巨大。 那么1.5的吞吐量是怎么来的呢? 如果JMeter在整个请求过程中平均响应时间是正常统计请求发出到接收到响应的时间,但是吞吐量缺失用本机的整个线程一次循环的时间作为吞吐量计算的依据。

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    并行、延迟与吞吐量

    “性能”这个词过于含糊,更准确的说应该是:延迟(latency)和吞吐量(throughput)。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下,不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。 吞吐量对比 吞吐量的计算公式:吞吐量 = task数量 / 最慢的task所花费的时间。 下面是吞吐量对比图: ? 图中吞吐量线条的锯齿不用在意,因为这和是否用足了线程池中的线程有关。 拿不拆分task举例,当工作集=1时,吞吐量 = 1 / 2 = 0.5 tasks/sec,当工作集=6时 吞吐量 = 6 / 2 = 3 tasks/sec。 在如何估算吞吐量以及线程池大小提到计算吞吐量的公式: ? 在我们这个场景中,Tw=0,所以公式就变成了 C / Tc,我们的C=6,而Tc=2s,所以吞吐量就是3 tasks/sec。 同时可以看到,当6个CPU用满的情况下,无论任务如何做并行化处理,其吞吐量峰值维持不变。 当然你也不可能通过扩大线程池来提高吞吐量,因为CPU的数量是固定的。

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    性能测试之吞吐量

    你可能从来不关心一个系统吞吐量,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。    对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,在容量规划的测试中,吞吐量是一个重点关注的指标,因为它能够说明系统级别的负载能力,另外,在性能调优过程中,吞吐量指标也有重要的价值。 提示,用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的,用个最简单的例子说明,一个水龙头开一天一夜,流出10吨水;10个水龙头开1秒钟,流出0.1吨水。当然是一个水龙头的吞吐量大。 发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约;     2. 并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联;     3. 采用吞吐量测试可以更快速定位问题。  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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    7 种提升 SpringBoot 吞吐量神技!

    这两个方法如果在不指定线程池的情况下,都是在 ForkJoinPool.common 线程池中执行,而这个线程池中的所有线程都是 Daemon(守护)线程,所以,当主线程结束时,这些线程无论执行完毕都会退出系统 4 默认 Tomcat 容器改为 Undertow 默认 Tomcat 容器改为 Undertow(Jboss 下的服务器,Tomcat 吞吐量 5000,Undertow 吞吐量 8000) <exclusions

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    消息队列吞吐量调整

    关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 * 网络带宽 * 消息队列(比如Kafka)写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满,而一般情况下内网带宽都会非常高,不太可能被打满,所以自然就是讲消息队列的写入速度打满 这就就有两个点需要平衡 * 批量写入的消息量大小或者字节数多少 * 延迟多久写入 go-zero 的 PeriodicalExecutor 和 ChunkExecutor 就是为了这种情况设计的 从消息队列里消费消息的吞吐量取决于以下两个方面 启动 queue,有了这些我们就可以通过控制 producer/consumer 的数量来达到吞吐量的调优了 func (q *Queue) Start() { q.startProducers

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    spring boot--Deferred方式实现异步调用,提高系统吞吐量

    要是我们在请求耗时服务的时候,能够异步请求(请求到controller中时,则容器线程直接返回,然后使用系统内部的线程来执行耗时的服务,等到服务有返回的时候,再将请求返回给客户端),那么系统吞吐量就会得到很大程度的提升了

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    Jmeter吞吐量控制器

    吞吐量控制器 场景: 在同一个线程组里, 有10个并发, 7个做A业务, 3个做B业务,要模拟这种场景,可以通过吞吐量模拟器来实现. 添加吞吐量控制器 ? 用法1: Percent Executions 在一个线程组内分别建立两个吞吐量控制器, 分别放业务A和业务B 吞吐量控制器采用percent Executions 百分比控制, Throughput设为 同时添加业务百度搜索 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的80% 第二个吞吐量控制器同样选择百分比控制 ? 同时添加业务csdn的一个接口 Throughput设为20, 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的20% 设置线程组并发数10个 ?

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    如何提升springboot服务吞吐量

    背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,吞吐量下降,下面介绍几种优化建议。 taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量

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    关于系统用户数,并发用户数,在线用户数,吞吐量(摘)

    一般情况,吞吐量用请求数/秒、页面数/秒来衡量,从业务的角度,吞吐量也可用单位时间内的访问人数、处理的业务数等进行衡量。从网络角度来,也可以单位时间内的处理的数据量等进行衡量。 例如, 对于一个Web应用系统来说,从系统的处理能力考虑,可以以页面数/秒作为吞吐量的标准;对一个银行的前台业务来说,可以以其单位时间内处理的业务数作为吞吐量的标准。 通常,对于交互式应用,用户直接的体验是“响应时间”,通过“并发用户数”和“响应时间”可以确定系统的性能规划;但对于非交互式应用,用“吞吐量”来描述我们对系统性能的期望可能更加合理。 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。

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    看虚拟线程如何大幅提高系统吞吐量

    为了增加系统吞吐量,我们要不断增加线程的数量,但机器的线程是昂贵的、可用线程数量也是有限的。 虚拟线程的存在是为了提供更高的吞吐量,而不是速度(更低的延迟)。如果你的应用程序符合下面两点特征,使用虚拟线程可以显著提高程序吞吐量:程序并发任务数量很高。IO密集型、工作负载不受 CPU 约束。 虚拟线程被固定不会影响程序运行的正确性,但它可能会影响系统的并发度和吞吐量。 在异步编程中,我们可以降低系统的响应延迟,但由于硬件限制,平台线程的数量仍然有限,因此我们的系统吞吐量仍有瓶颈。另一个问题是,异步程序在不同的线程中执行,很难调试或分析它们。 虚拟线程通过较小的语法调整来提高代码质量(降低编码、调试、分析代码的难度),同时具有响应式编程的优点,能大幅提高系统吞吐量

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    如何提升springboot服务吞吐量

    背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,吞吐量下降,下面介绍几种优化建议。 taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量

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    kafka分区数和吞吐量的关系

    Partition能水平扩展客户端的读写性能,是高吞吐量的保障。 kafka就是通过使用分区的设计将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量吞吐量关系 ? 在producer和broker端,向每一个分区写入数据是可以完全并行化的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统吞吐量,例如对数据进行压缩。 因此,通常情况下,在一个 Kafka 集群中,partition的数量越多,意味着可以到达的吞吐量越大。 我们可以粗略地通过吞吐量来计算kafka集群的分区数量。 假设对于单个partition,producer端的可达吞吐量为 p,Consumer端的可达吞吐量为 c,期望的目标吞吐量为 t,那么集群所需要的partition数量至少为max(t/p,t/c)。

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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? 吞吐量是指在没有帧丢失的情况下,设备能够接受的最大速率。 也可以说吞吐量表示在单位时间内通过某个网络或接口的数据量 ,包括全部上传和下载的流量。 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。 竞争,RTS、CTS帧等 息屏省电模式 2.硬件 发射端:发射功率,杂散等 接收侧:接收灵敏度,多天线接收差,板间干扰等 3.环境因素 同频干扰 邻频干扰 低速率设备NAV 4.其他系统性能 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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    Jmeter吞吐量控制器详解

    之前把所有逻辑控制器整理了一遍Jmeter史上最全12种逻辑控制器详解 今天详细吧吞吐量控制器介绍下: 一、吞吐量控制器 吞吐量控制器(Throughput Controller)用来控制其下元件的执行次数 ,并无控制吞吐量的功能。 吞吐量控制器2设置为:选Total Executions,吞吐量2 ? 查看结果树,A业务跑5个,B业务跑2个 ? 吞吐量控制器2设置为:选percent Executions,吞吐量40% ? 查看结果树,A业务跑6个,B业务跑4个 ? 场景四:线程组-线程数2,循环5,A业务跑6个,B业务跑所有线程数 吞吐量控制器1设置为:选percent Executions,吞吐量60% ?

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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。 如果在个人计算机上使用基于Unix或 Linux的操作系统,则可以在本地计算机上安装iPerf。 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。 3、TCP客户端和服务器 iperf需要两个系统,因为一个系统必须充当服务端,另外一个系统充当客户端,客户端连接到需要测试速度的服务端。 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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