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关键词

TPS与QPS概念

QPS是一种特殊的TPSTPS指的是服务器每秒处理事务数,而QPS是针对查询服务器的每秒事务处理数也即每秒查询数 一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数) TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPSTPS是软件测试结果的测量单位。 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。

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QPS、TPS计算

QPS (Query per second) (每秒查询量) TPS(Transaction per second) (每秒事务量,如果是InnoDB会显示,没有InnoDB就不会显示) 计算方法 QPS SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; QPS=Questions/Uptime TPS ; Com_rollback = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; TPS QPS mysqladmin -h192.168.160.100 -uroot -p extended-status --relative --sleep=1|grep -w Questions TPS = $Com_commit + $Com_rollback 统计QPS、TPS的脚本 #!

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    (200 万 PV 才有 100 峰值 QPS) TPS TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。 TPS 包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。 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。 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量,系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的 TPS 值。 RT(响应时长) 响应时间是指:系统对请求作出响应的时间(一次请求耗时)。

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    性能TPS 瓶颈定位

    100并发用户下的负载测试,TPS最大升到570左右,然后跌到400,并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加 ? 从监听到的服务器指标来看,cpu利用率一直处于低迷的状态,大约只有40%左右。 因为tcp连接故障导致的系统频繁中断 解决问题 1:调整tcp的keepalive时间,从1200加到了3000 2:增加tcp缓冲和内存共享 3:日志问题开发暂时不想解决 结果 tcp调整之后,最大tps 因为上下文切换过快导致了cpu无法正常工作,所以tps无法从根本上提升

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    并发数和TPS

    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 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:没有历史数据做参考,只能通过业务部门进行评估 旧系统:对于已经上线的系统,可以选取高峰时刻,在一定时间内使用系统的人数,这些人数认为属于在线用户数, TPS获取 新系统:没有历史数据做参考,只能通过业务部门进行评估 旧系统:对于已经上线的系统,可以选取高峰时刻,在5分钟或者10分钟内,获取系统每笔交易的业务总量和总业务量,按照单位时间内完成的笔数计算出 TPS,即业务笔数/单位时间(560或1060) 资源占用 1、并发连接数的计算 1234567 如果一个论坛的总用户是3000人,同时在线的用户数是300人,每个用户在一个小时内发起30次的请求,每次请求花费

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    TPS92692QPWPRQ1

    最小工作温度: - 40 C 最大工作温度: + 125 C 安装风格: SMD/SMT 封装 / 箱体: HTSSOP-20 资格: AEC-Q100 系列: TPS92692

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    UV、PV、TPS、QPS、DAU

    吐吞量:吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标。 并发数:指系统同时能处理的请求数量,同样反应了系统的负载能力。 TPS(Transactions Per Second) 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。 TPS 的过程包括:客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。

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    QPS TPS

    什么是TPSTPS :Transactions Per Second 也就是事务数/秒。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。 讲白了:每秒中 用户请求与服务器响应回去 的数量 怎么理解 QPS 与 TPS? 场景:用户访问一个页面 这个页面发送了N个请求。 更进一步理解:服务器如果只处理这个用户的情况:那么服务器在刚才的场景(如果都在1秒内响应了)TPS 就是1 ,QPS就是N 其他知识 QPS(TPS) = 并发数 / 平均响应时间 服务器响应的快慢,用户是第一时间感知的

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    性能测试学习之三—— PV->TPS转换模型&TPS波动模型

    PV->TPS转换模型 由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 转换需要注意: 1.性能测试脚本中 TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TPS有明显的大幅波动,不稳定。例如TPS轨迹缓慢下降,缓慢上升后骤降,呈瀑布型,呈矩形,分时间段有规律的波动,无规律的波动等。 这些TPS的波动轨迹反映出被测试的性能点存在性能瓶颈,需要性能测试工程师与开发工程师查找性能瓶颈的原因。 2. TPS轨迹比较平稳,但是也存在波动现象。该类波动不明显,很难直接确定是否存在性能瓶颈。 对于第二类,判断其波动的范围: Loadrunner TPS分析图中涉及到了4个重要的参数,最大值、平均值、最小值和标准差值; 平均值和标准差是衡量TPS是否稳定的重要因子。 (xn-x)^2]/n (x为平均数), 也就是说对于一组数值与平均数分散开的程度,越分散表示与平均数相差越大,标准差越大) t (TPS波动范围) = TPS标准差/TPS平均值×100% 可接受波动范围

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    Bystack的高TPS共识算法

    如比特币的峰值TPS为3.87, 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32,平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。 Layer1的TPS问题则通过跨链技术将资产转移到Layer2上来解决. 侧链(既Layer2)使用创新的BBFT共识算法使单条侧链的TPS达到20000以上,多条侧链配合可使TPS线性增长。 所以在BFT的共识算法中网络延迟成为了高TPS的瓶颈。 TPS 实现高TPS的核心点是每个共识节点连续出m个区块。因为当每个节点只出一个块的话那么下一个共识节点出块需要等待上一个共识节点出的块,这里就需要考虑一个网络延迟带来的问题。 出块间隔时间明面上是高tps的保证,理论上当出块间隔为200毫秒时比Bytom的tps可达25000。但s设置的过小可能导致区块最终确认时间的延长。

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    QPS和TPS的区别

    TPS:事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。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。

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    (200 万 PV 才有 100 峰值 QPS) TPS TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。 TPS 包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。 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。 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量,系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的 TPS 值。 RT(响应时长) 响应时间是指:系统对请求作出响应的时间(一次请求耗时)。

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    秒懂 QPS、TPS、PV、UV!

    TPS(Transactions Per Second):每秒事务数 QPS(Query Per Second):每秒请求数,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 QPS于TPS的概念很类似,本人很多时候甚至不做两者的详细区分。QPS的数值需要通过下面的指标得到。 吐吞量:吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标 并发数(并发度):指系统同时能处理的请求数量,同样反应了系统的负载能力。

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    【精解】EOS TPS 多维实测

    这一节我们将加深理解tps的意义,tps的计算方法,讨论单节点与多节点环境对tps的影响。 单节点环境 单节点的搭建这里不再赘述,直接使用脚本执行, . 这里采用的tps计算方式为: tps = BlockTxs*2 因为eos是半秒出块,所以两个块的打包交易量之和就是tps,为确保数值可靠性,每个块的打包交易量我们要通过大量区块取平均值的方式。 1001 blocks average tps = 39.2727 所以1000个块统计tps为 39.2727 二、python脚本 由于tps的结果不理想,我也有过很多思考,下面我们换一种计算方式来看 : tps = trxs/time 这里通过一种简单的方式来计算tps:即统计共发出了trxs笔交易所耗费的时间,以秒为单位,然后相除即可得到tps。 txn_test_gen_plugin插件测试 我对eos的高tps有了深深地怀疑,于是找来了官方的tps测试插件,要亲自感受一下tps的“洗礼”。

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    Bystack的高TPS共识算法

    如比特币的峰值TPS为3.87, 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32,平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。 Layer1的TPS问题则通过跨链技术将资产转移到Layer2上来解决. 侧链(既Layer2)使用创新的BBFT共识算法使单条侧链的TPS达到20000以上,多条侧链配合可使TPS线性增长。 在未达到节点带宽与性能瓶颈的前提下,TPS = 区块交易数 *每秒确认的区块数。由于区块可以容纳的最大交易数可以通过简单的修改代码参数实现,所以提高每秒确认的区块数就成了提高TPS的关键方式。 所以在BFT的共识算法中网络延迟成为了高TPS的瓶颈。 TPS 实现高TPS的核心点是每个共识节点连续出m个区块。因为当每个节点只出一个块的话那么下一个共识节点出块需要等待上一个共识节点出的块,这里就需要考虑一个网络延迟带来的问题。

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    别再拿TPS说事了!说实在的,有些场景3000TPS就够用了 | 人物志

    TPS要分场景,一味求高不是好事 区块链大本营:区块链与物联网等相应技术的结合,要想真正达到一个可用的程度,技术上还存在哪些挑战? 韦安:存在很大的挑战。 区块链大本营:你有一个观点,就是TPS不能一概而论,要看它用在什么场景,这句话该怎么理解? 韦安:我的观点是加密算法决定了共识机制,共识机制决定了performace。一味追求TPS并不是好事。 我们知道现在Hyperledger Fabric TPS比较高。但它为什么高? 反过来,在私链和联盟链中,我不认为你需要达到很高的TPS,而是要研究对于某个行业来说,要达到什么样的TPS,这差着一个数量级的。 但是在物流追踪的场景下,TPS的要求就必须高了。比如我们跟中国物流合作,他们提出能不能对茅台酒进行追踪。从仓库拉出来到交付地的仓库,数据是实时上传的,这就对TPS有了新的要求。

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    聊聊TPS、QPS、CPS概念和区别

    TPS 概念 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。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。 TPS 与 QPS 区别 TPS 即每秒处理事务数,包括以下部分: 1、用户请求服务器 2、服务器自己的内部处理 3、服务器返回给用户 这三个过程,每秒能够完成N个这三个过程,TPS也就是N。 QPS 基本类似于TPS,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个TPS。但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入QPS之中。 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 理解了上面三个要素的意义之后 ,就能推算出它们之间的关系: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 参考链接 https://blog.csdn.net/u010889616/article

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    查看RocketMQ Tps命令【实战笔记】

    1.查看所有Topic吞吐Tps bin/mqadmin statsAll -n localhost:9876 Topic Consumer Group InTPS OutTPS InMsg24Hour 79.98 310165682 29896917 T_SCANRECORD_NEW AdpMqCluster_consumer2 5480.10 0.00 310165682 0 2.查看特定Topic的吞吐Tps

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    TPS、RT、吞吐量 详解

    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。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。 QPS vs TPS:QPS基本类似于TPS,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个TPS;但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入“QPS”之中。 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间。 QPS(TPS):(Query Per Second)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 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系 : QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 并发数 = QPS*平均响应时间 六、实际举例 我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。

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