blocks|key|ac5o6|type|unstyled|text|VU（Virtual+User）：虚拟用户数。用来模拟真实场景中，在同时执行操作的用户数量，所以也叫“并发用户数”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|fusev|在+PTS+中，VU+的数值是在场景的施压配置中提前设置好的。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

VU（并发用户数）

entityMap|blocks|key|5jfpv|text|什么是云压测？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|9bi02|云压测是一款基于云计算的性能测试解决方案。压力是指通过模拟大量的用户数据和请求，对Web、移动应用、API等系统进行负载测试，以评估系统的性能、稳定性和可扩展性，从而指导优化和升级方案。云压测提供了可靠的测试模拟器和数据生成器，支持模拟海量用户并发访问，测试系统的各项指标如请求响应时间、吞吐量、并发数等，提供详细的性能分析和诊断报告，帮助用户快速发现和定位性能瓶颈，指导优化。可以应用于多种场景，例如电商促销活动前的负载测试、直播应用的并发测试、移动应用API的压力测试、企业内部系统性能测试等。|unstyled|4nm2a|云压测可以模拟哪些场景？|ag7b3|电商活动场景：模拟大量用户同时访问电商网站，在特定时间里进行秒杀和抢购等活动，测试系统的数据处理速度和吞吐量。|9ntqf|直播场景：模拟大量用户同时观看直播视频并参与互动，测试直播系统的并发能力和稳定性。|14tql|移动应用API场景：模拟移动应用的API接口被大量访问，测试API的并发能力和响应速度。|uccd|企业内部系统场景：模拟大量员工在同一时间内使用企业内部系统，测试系统的稳定性、吞吐量和响应时间等。|62fq0|游戏场景：模拟大量用户同时访问游戏服务器，测试游戏的服务器性能和稳定性。|e8apd|金融场景：模拟交易系统中的大量并发交易，测试系统的并发处理能力和响应速度。|9pfes|社交场景：模拟多个用户同时使用社交平台进行互动和通信，测试平台的稳定性和响应速度。|d1bu0|云压测的主要功能是什么？|offset|length|style|BOLD|8psn7|压力测试：对网站、移动应用、API、游戏服务器等系统进行压力测试，模拟大量用户访问和请求，测试系统在高负载下的各项指标如响应时间、吞吐量、并发数等。|1uk9n|性能分析：对测试结果进行详细分析，提供全方位的性能评估，包括系统负载能力、响应速度、吞吐量、并发数、错误率等。用户可以通过这些数据快速定位性能瓶颈和优化点，制定优化方案。|c21ds|统计报告：自动生成测试报告，包括测试结果、测试配置、测试日志等，用户可以随时查看和下载。|e0m0m|安全测试：提供常见的Web安全漏洞检测功能，如XSS、SQL注入、信息泄露等，帮助用户发现安全风险并提供解决方案。|1l2hs|可扩展性测试：模拟不同规模的用户和请求，测试系统的可扩展性和弹性。|1dv5t|运维监控：结合腾讯云的监控服务，实时监控和展示测试机器和被测系统的运行状态，方便用户及时发现和解决问题。|aakc8|云压测如何进行压力测试？|480ql|创建测试任务：在腾讯云控制台创建压测任务，在任务设置中设置测试的URL、测试类型、虚拟用户数、压测时间等参数。|ordered-list-item|oaae|配置虚拟用户：在任务设置中配置虚拟用户，可设置虚拟用户的访问行为和访问方式，如访问路径、HTTP方法、参数等。根据自己的需求，可以选择手动编写自定义脚本，也可以通过录制脚本自动生成虚拟用户行为。|55lk9|配置测试机：在任务设置中配置测试机器，选择测试机的地域和实例类型等，也可以选择自己的云服务器作为测试机器。|agu5b|开始测试：配置完成后，点击开始测试按钮，在指定的时间内对测试URL进行压力测试，腾讯云压测会自动模拟大量虚拟用户访问该URL，并对系统各项指标进行监控和统计。|7re7d|获取测试结果：测试完成后，可以在控制台中查看测试结果，包括各项指标的报告和分析，如平均响应时间、吞吐量、错误率、并发数等。通过观察和分析测试结果，可以发现系统的瓶颈和性能问题，制定优化方案，提高系统的性能和稳定性。|be2p6|云压测如何识别性能问题？|6ufr5|响应时间：测试系统的平均响应时间和百分位响应时间，方便用户发现耗时操作和慢查询等问题。|831po|吞吐量：测试系统的吞吐量，即单位时间内能处理的请求的数量，发现系统的瓶颈和性能极限。|1c542|并发数：测试系统的最大并发数和并发活跃数，发现系统的并发瓶颈及资源利用效率问题。|91ekc|错误率：测试系统的错误率，包括服务端错误和客户端错误等，发现系统在高负载下的容错能力和稳定性问题。|4pbjn|配置分析：对任务配置进行分析，发现任务配置中可能存在的问题，包括线程数量、请求间隔、请求数据量等。|d6k82|日志分析：提供系统的请求日志和性能日志，方便用户深入分析系统性能问题。|9082t|云压测如何优化性能？|7b5v|定位性能问题：在压力测试过程中，通过对测试数据的分析和可视化展示，可以定位系统存在的性能问题，如响应时间过长、并发能力不足等。|112nd|分析测试数据：根据测试结果，结合系统架构和业务需求，进行数据分析，确定性能瓶颈和优化方向，处理网络带宽、CPU使用率、I/O负载等问题。|4g3v7|优化代码设计：对系统中的瓶颈代码进行优化，包括优化SQL语句、使用缓存技术、优化文件上传下载、提高代码执行效率和稳定性等。|gnus|调整服务器设置：调整服务器的资源分配，包括调整CPU、内存、磁盘等资源的分配比例，开启内置缓存等。|ap5j7|微服务改造：将单体架构改造为微服务架构，拆分服务端口，分离业务和数据存储，提高并发能力和性能。|ab9he|测试优化方案：在测试过程中，通过调整不同的测试参数，如请求速率、并发数量、地域位置等，来测试系统在不同负载下的性能和稳定性，找到最优的压力测试方案。^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|C|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|2I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|2J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|7|8|2K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|H|4|I|6|E|8|2L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|2M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|2N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|E|8|2O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|P|4|Q|6|E|8|2P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|R|4|S|6|E|8|2Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|E|8|2R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|V|4|W|6|7|8|2S|9|@$X|2T|Y|2U|Z|10]]|A|@]|B|$]]|$2|11|4|12|6|E|8|2V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|13|4|14|6|E|8|2W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|15|4|16|6|E|8|2X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|17|4|18|6|E|8|2Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|19|4|1A|6|E|8|2Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|E|8|30|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|7|8|31|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|1H|8|32|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1I|4|1J|6|1H|8|33|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1K|4|1L|6|1H|8|34|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1M|4|1N|6|1H|8|35|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1O|4|1P|6|1H|8|36|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Q|4|1R|6|7|8|37|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1S|4|1T|6|E|8|38|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1U|4|1V|6|E|8|39|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1W|4|1X|6|E|8|3A|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Y|4|1Z|6|E|8|3B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|20|4|21|6|E|8|3C|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|22|4|23|6|E|8|3D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|24|4|25|6|7|8|3E|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|26|4|27|6|E|8|3F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|28|4|29|6|E|8|3G|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2A|4|2B|6|E|8|3H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2C|4|2D|6|E|8|3I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2E|4|2F|6|E|8|3J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2G|4|2H|6|E|8|3K|9|@]|A|@]|B|$]]]]

PTS 调试失败/没有日志，如何去定位问题？

测试报表会在云压测中保存多久？

如何保护被压端服务，防止被压端服务异常影响业务可用性？

HTTP 服务请求失败率高，返回大量的 

PTS 报表显示 VU = 0，或者跟施压配置的值对应不上？

导入的 csv 出现乱码，如何解决？

状态码 999 是什么错误，如何排查？

调试模式下，为什么我的请求只执行了一部分？

压测结束时，概览里的并发数（VUs）为什么突然下降了？

blocks|key|e1ud3|type|unstyled|text|从客户端发出请求，到客户端完全接收服务器响应的时间消耗。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|cf2t3|为了衡量+RT+指标，施压端会采集一个时间窗口内的所有请求从发出到收到响应的耗时，再聚合计算这批数据，得到多种维度的特征值，例如：平均值、最大值、最小值、分位值（50/90/95/99+百分位）。|95erj|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RT（响应时间）

blocks|key|eqddt|type|unstyled|text|RPS（Requests+per+Second），每秒请求数，也叫“吞吐量”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|3ap4o|RPS+可以指发请求的速度，用作施压调速参数；也可以指收响应的速度，用作性能指标报告。|8ft04|受限于被压系统的处理能力是否平稳、网络状况是否平稳、带宽资源是否充足等条件，客户端发出请求的速度，不一定等于客户端收到服务端响应的速度。因此，压测报告里的+RPS+性能指标，不一定等于施压配置里的+RPS+调速参数。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RPS（每秒请求数）

blocks|key|3skdh|type|unstyled|text|VU+=+RPS+×+RT（也即：并发数+=+吞吐量+×+响应时间）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|f427o|此公式基于+Little+定律得出。Little+定律的完整表述是：在系统的稳定状态下（尚未达到系统资源过载的拐点、响应时间基本稳定、到达系统的+RPS+=+离开系统的+RPS），系统中平均同时服务的用户数量++=+用户请求到达系统的速度+×+每个用户请求平均在系统中呆的时间。|8hldi|例如：假设系统某接口的响应时间为100ms，那么在+1+秒内，施压端的+1+个VU+能连发10个请求并获得响应，反映了被压端的系统吞吐量是10个请求每秒（RPS+为+10）；那么，当同时做操作的用户数翻了100倍，也即100个+VU+同时并发施压，如果被压接口的响应耗时仍为100ms，则在+1+秒内，每个+VU+都能发送10次请求并获得响应，反映了被压端在+1+秒内处理了+1000+个请求，也即+RPS+达到+1000。|du0mp|以上换算建立在被压系统表现稳定、响应时间保持不变的理想状况下。然而实际上，随着并发数增大、系统负载升高，被压接口的响应时间不一定能保持在100+ms，而可能呈现以下的增大趋势：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

VU、RPS、RT 的关系

blocks|key|971rf|type|unstyled|text|一批请求中结果出错的请求所占比例，以校验响应结果是否符合期望。（不同系统对错误率的要求不同，但一般不超出千分之六，即成功率不低于99.4%25。）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|8fjsl|PTS+通过统计一批请求中失败响应码所占比例，来计算请求失败率。（响应码大于或等于+400，视为请求失败。）|6bqve|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

失败率

blocks|key|6lbj|type|unstyled|text|PTS+提供了全面的日志定位手段，分别为引擎日志/用户日志/请求日志，主要有三个阶段：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|639o|type|unstyled|text|测试报表包含指标数据及日志数据，默认保留45天，45天后将自动清理过期数据。在过期前，用户可下载测试报表，在本地进行保存。用户也可将测试报表设置为基线报表，基线报表将永久保存。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|3de4a|type|unstyled|text|当被压端服务异常时，通过实时测试报表，您可以看到请求+RT+变高，甚至出现请求失败。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6to7i|为了防止服务异常，您可以在测试场景编排中，设置被压服务+SLA（服务可用性指标），例如：限制响应+RT<100ms，请求失败率<0.1%25。当压测指标触发被压服务+SLA+水位线时，可通过告警通知到您，也可根据设置自动停止压测任务。|5r2ta|另外为避免服务异常，也建议您：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|9viec|type|unstyled|text|用户只需要在场景编排中导入+jmx+文件，即可以原生方式运行+JMeter+压测。PTS+支持以分布式方式运行+JMeter+引擎，提供便捷的横向扩容能力和实时测试报表。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 支持 JMeter 压测吗？

blocks|key|26m6k|type|unstyled|text|在压测报告可以看到详细的错误率，用户可以在采样日志看具体的耗时分布，如果是服务端返回超时，可自定义配置全局+option+http+timeout+参数，默认为+10s。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|c0v9c|type|unstyled|text|两种解决方案，第一种全局配置参数+insecureSkipVerify:true，第二种上传单独+TLS+证书。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

HTTP 请求出现 

blocks|key|ffdie|type|unstyled|text|PTS+支持+dataset+读取测试数据，用户在压测场景完成文件上传，引擎会解析+csv+文件并按行轮询进行读取，具体的语法如下：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 如何从测试文件读取数据？

blocks|key|9d1iv|type|unstyled|text|VU=0：PTS+报表显示请求的+VU（并发用户数）+为瞬时指标，当处于任务结束时，其瞬时值有可能为+0。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6llhu|跟施压配置的值对应不上：由于大部分用户设置的是梯度发压模型，VU+值会随时间梯度变化，其瞬时值应以图表显示的+VU+曲线变化为准。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

blocks|key|9dabo|type|unstyled|text|含中文的+csv+导入后乱码的问题：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2bkop|因为+Windows+默认导出的+csv+使用的是+GBK+编码，并且旧版本的+Excel+2016+前会不保存+Bom+(byte+order+mark)。|7bjf9|解决方法：将+csv+导出为+utf-8+格式：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|9ut3h|type|unstyled|text|施压端没能从被压服务端得到有效的+HTTP+响应状态码，则会将状态码置为+999+Unknown。这些请求会被视为错误请求，计入压测报告的错误率。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|9ivco|错误原因可能是请求本身的协议/地址等有误，或者是网络原因、服务端的+DNS/防火墙/SSL+证书/超时断连等原因，导致服务不可达。|bttr3|如需排查，可参考请求采样里的错误信息、施压机日志里的报错信息，还可使用调试模式调试请求。|h8og|常见原因如下：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

blocks|key|a4bjq|type|unstyled|text|PTS+在调试模式下，压测引擎最多执行+10+秒，之后会自动退出。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|a128s|如果您场景里编排的请求无法在+10+秒内全部完成，则会表现为只执行了部分请求。|1o7r4|建议直接以较小的+VU+数运行压测任务，来代替调试模式，避免其+10+秒无法执行全部请求的问题。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|5mc9j|type|unstyled|text|压测运行时，在报告页的概览栏里，并发数（VUs）的数值是实时值，与图表里代表并发数的蓝色梯度线在每个时刻的值是一致的。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|56aio|压测结束时，PTS+会将资源回收，所以实时+VU+可能表现为瞬间下降，这是符合预期的正常的行为。|4k532|您可参考图表里的蓝色线，观察并发数（VUs）随时间轴的变化，可以发现它是在将您配置的梯度发压如期完成后，在压测结束时刻才下降的。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

云压测

云服务器

测试服务

云计算

微服务架构

日志分析

数据分析

安全测试

数据存储

性能测试

压力测试

负载测试

并发测试

游戏服务器

服务器

数据处理

关于系统用户数，并发用户数，在线用户数，吞吐量(摘)。假设在这10万已登陆会员中，某个时间点，有2万会员正在提交新帖子，有3万会员正在编写帖子(假设编写帖子不会产生服务器请求操作)；计算公式： 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；其中，F表示吞吐量， Nvu表示虚拟用户数，R表示每个虚拟用户数发起的请求数，T表示性能测试所用的时间。

by:授客 QQ：1033553122
 1、 关于系统用户数，并发用户数和在线用户数
 系统用户数
 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
 在线用户数 并发用户数
 可以分两种：
1）同一时间点，执行同一（业务）操作的用户数
2）同一时间点，执行不同（业务）操作的用户数
 注意：服务器实际承受的压力并不完全取决于并发用户数，详情见下面的例子。 Cmax ≈ C + 3 （2）
 其中，Cmax 是并发用户数的峰值；C为公式（1）中的并发用户数。 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。

关于系统用户数，并发用户数，在线用户数，吞吐量(摘)

 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

关于系统用户数，并发用户数，在线用户数，吞吐量(摘)

那幺第j个事务的TPS = Vui/Rti 针对服务器端的性能，以TPS为主来衡量系统的性能，并发用户数为辅来衡量系统的性能，如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，因为在系统负载不高的情况下，将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中，并发用户数基本可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。对于中小型系统，1000用户并发就足够了。7. 性能测试策略 

术语定义
Ø 并发用户数：指的是现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)，注意并发用户数跟注册用户数、在线用户数有很大差别的，并发用户数一定会对服务器产生压力的 Vu和TPS换算
Ø 简单例子：在术语中解释了TPS是每秒事务数，但是事务时要靠虚拟用户做出来的，假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务，那么TPS明显就是1；如果某笔业务响应时间是1ms,那么1个用户在 如何获取Vu和TPS
Ø 并发用户数(Vu)获取
新系统：没有历史数据作参考，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，并发用户数取10%就可以了，例如在半个小时内，使用系统的用户数为10000，那么取10%作为并发用户数基本就够了 ，将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中，并发用户数基本可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。

并发用户数与TPS之间的关系

在做性能测试的时候，很多人都用并发用户数来衡量系统的性能，觉得系统能支撑的并发用户数越多，系统的性能就越好；对TPS不是非常理解，也根本不知道它们之间的关系，因此非常有必要进行解释。

并发用户数与TPS之间的关系

并发数
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。 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
关系
QPS(TPS)=并发数 UV
UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。 DAU
DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。 DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似
MAU
MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量

QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系

面试中，难免会被面试官问到，你们接触过的项目中QPS最高是多少？TPS呢？PV、UV、DAV......

QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系

4、并发数
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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。 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
关系
QPS(TPS)=并发数 7、UV 
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UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。 8、DAU
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DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。 DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 

9、MAU
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MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app

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。

并发数(并发度)
指系统同时能处理的请求数量,同时反映了系统的负载能力, 这个数值可以分析机器1s内访问日志数量来得到;
吞吐量
吞吐量
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 重要参数
QPS(TPS),并发数，响应时间
1 . QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量
2 . 并发数：系统同时处理的request/事务数
3 . 响应时间：一般取平均响应时间
关系
QPS(TPS)=并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个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 PV
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,可以统计服务一天的访问日志得到;
UV
独立访客,统计1天内访问某站点的用户数,可以统计服务器一天的访问日志并根据用户的唯一标识得到, , DAU通常统计一日(统计日)之内, 登录或使用了某个产品用户数(取出重复登录用户),与UV概念相似
MAU
月活跃用户数量, 指网站,app等去重后的月活跃用户数量;
系统吞吐量评估
我们在做系统设计的时候就需要考虑

QPS,TPS,并发用户数,吞吐量关系

QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,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, 也就是最大吞吐能力;

QPS,TPS,并发用户数,吞吐量关系

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VU（Virtual User）：虚拟用户数。用来模拟真实场景中，在同时执行操作的用户数量，所以也叫“并发用户数”。在 PTS 中，VU 的数值是在场景的施压配置中提前设置好的。

VU（并发用户数）

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