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。
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。
在小编所经历的两个项目中压测关注的重要指标是平均响应时间和TPS,lr这个软件分析结果给指标有很多,但是检验一个软件运行的速度和负载能力,平均响应时间和TPS是大多数验收人员最为关注的。
我曾经在1月底的时候因为一个随意的想法,去了解了下关于『响应式编程』的一些概念,并且无意间看到了Vert.x
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。
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
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?》。
性能:使用有限的资源在有限的时间内完成工作。 最主要的衡量因素就是时间,所以很多衡量指标,都可以把时间作为横轴。
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。
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)
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。
Apdex 是一种行业标准指标,用于根据您的应用程序响应时间(response time)跟踪和衡量用户满意度(satisfaction)。Apdex 分数提供特定 transaction 或端点中满意(satisfactory)、可容忍(tolerable)和失败(frustrated)请求的比率。该指标为您提供了一个标准来比较 transaction 性能,了解哪些可能需要额外优化或调查,并为性能设定目标。
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。
"Graph Results" 是 JMeter 中的一个监听器,它提供了一种图形化的方式来显示性能测试的结果。
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。
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。
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间,分析访问日志,对相同请求的响应时间进行累加,响应时间的和 除以 这个请求的访问次数,就得到此请求的平均访问时间
基准测试、并发测试、综合场景测试、场景测试、负载测试、疲劳测试、极限测试、吞吐量测试、大数据量测试、内存泄漏测试等。
做技术选型的时候不能单纯的考虑性能,应该优先考虑业务类型,以及团队水平。另外的话,框架只是其中一环,还有配套呢。
我们用jmeter做性能测试,必然需要学会分析测试报告。但是初学者常常因为对概念的不清晰,最后被测试报告带到沟里去。
"Aggregate Graph" 是 JMeter 中的一个监听器,它以图形的形式展示了性能测试的汇总结果。
原文链接:https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。
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。
Web 函数(Web Function)是云函数的一种函数类型,区别于事件函数(Event Function),Web 函数通过支持原生的 HTTP/WebSocket 协议,兼容任意一种原生 Web 框架编写的 Web 服务,无需改造即可将传统项目部署到函数,保证和本地开发服务体验一致。 自 21 年 6 月推出以来,广受欢迎,数万传统 Web 项目轻松迁移到函数上,让老代码也能在 Serverless 基础设施上继续发光。然而,随着 Web 函数在更多场景得到应用,一些问题也逐渐暴露出来。 01 We
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告,我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试,我觉得这份报告会把大众带沟里去,所以,想写下这篇文章,做一点科普。
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。
在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准?
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%。
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。
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)。
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
2)响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况,这是完全错误的。
Charts 介绍 包含了各种详细信息图表,比 GUI 模式的图表好看且易懂多了! 做性能测试,如何发现是否有性能瓶颈?必须从结果图表中找到鸭! 而 html 报告将性能测试可能需要用到的图表都加进去
TP是Top Percentile的首字母缩写,TP99是指“前百分之九十九”,用来表示满足百分之九十九的网络请求所需的最低耗时。
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
–> 返回专栏总目录 <– 代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
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
批量执行完接口测试之后,我们需要查看测试报告,在之前单个接口调试我们是通过查看结果树查看结果,但是当大批量执行接口测试之后依旧这样查看那么肯定会很低效 那么该如何设置呢?
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
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。
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