背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

性能测试指标:TPS,吞吐量,并发数,响应时间 常用的网站性能测试指标有:TPS.吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 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. 响应时间响应时间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.响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间. 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标. QPS(每秒查询数).TPS(每秒事务数)是吞吐量的

首先对吞吐量().QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念一直比较模糊,也不知道哪些指标可以较好的衡量系统的性能.今天特意查了些资料做一些记录:首先看一些概念(来自百度百科) 1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.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

开发的原因,需要对吞吐量(TPS).QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念做下了解,查自百度百科,记录如下:1. 响应时间(RT)  响应时间是指系统对请求作出响应的时间.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

一.概念: 1.响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.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. 对于单机

开发的原因,需要对吞吐量(TPS).QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念做下了解,查自百度百科,记录如下: 1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.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

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

Linunx(本次为ubuntu) apache! 连接数理论上当然是支持越大越好,但要在服务器的能力范围内,这跟服务器的CPU.内存.带宽等都有关系. 查看当前的连接数可以用: ps aux | grep httpd | wc -l 或: pgrep httpd|wc -l 计算httpd占用内存的平均数: ps aux|grep -v grep|awk '/httpd/{sum+=$6;n++};END{print sum/n}' 理论上服务器内存(单位G)*1024*1024*1024/2

Q1: 例如在LR里,我要测100个用户同时并发登陆所用时间,那我是不是在录制好脚本后,需要参数化“用户名”,“密码”以及在那个记事本里构造100个真实的用户名和密码? 然后运行Controller,设置用户数为100? A: 恩,你说的是对的.但是我需要说明的是测并发数的时候,本身就是模拟的虚拟用户,所以我认为不一定非要参数化100个用户,用一个用户跑100遍也是可以的.当然你这样进行设置的话更符合实际情况. Q2:那么这里的迭代次数该怎么设啊,设成1和设成10有什么区别啊?我老是搞不清测试并

并发数 概念 同时承载正常使用系统功能的用户数量:系统能够同时处理请求的数目. 通过问题详解 问题:网站的并发数,究竟指的同时提交请求的用户数目,还是用户同时提交的请求的数目? 答案:根据这句描述"对网站而言,并发数即网站并发用户数,指同时提交请求的用户数目.",并发数指同时提交请求的用户数据,可以知道并发数指的是用户数目,那么这个用户数目和请求数据是什么关系呢?因为一个用户在同一时刻,也就只能提交一个请求,所以,并发的用户数目,也就是并发的请求数目. 并发数计算 根据业务场景不同,需

目录结构: contents structure [+] 1. 下载JMeter 2. 启动JMeter 1) 建立线程. 2) 设置请求服务器.压力链接等信息 3) 查看运行结果 3,分析数据 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域. 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件.Java小服务程序.CGI脚本.Java 对象.数据库, FTP服务器, 等等.JMeter 可以用于对

TPS(Transactions Per Second):每秒事务数 QPS(Query Per Second):每秒请求数,QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求. 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. 峰值QPS: 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 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV(Page View)

跟网站打交道,经常可以听到数据分析之类的专有名词,如pv多少.ip多少.tps多少之类的问题.下面就这些常见的数据给出其释义. PV   即 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.用户对同一页面的多次刷新,访问量累计. UV  即 Unique visitor,独立访客    通过客户端的cookies实现.即同一页面,客户端多次点击只计算一次,访问量不累计. IP   即 Internet Protocol,本意本是指网络协议,在数据统计

吞吐量控制器 场景: 假如有两个业务分别是A, B在同一线程组内有10并发, 7个做A业务, 3个做B业务,吞吐量控制器比较推荐使用. 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80 ​ 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

关于连接数和并发数的设置(针对Innodb引擎) 对于机器本身来说,进程数是说机器正在运行的进程数量,调出任务管理器就可以看到.连接数是指进程接收和发送数据的连接ip的数量.并发数是指进程同时发送数据到各个ip线程的数量. 对于mysql来说,连接数可以my.cnf或者my.ini中通过max_connections 设置.并发数可以通过innodb_thread_concurrency来设置. 我们查看MAX_Connections使用命令show VARIABLES like 'max_co

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

注:这个文章主要是作者一直在研究nginx作为http server和反向代理服务器时候所谓最大的max_clients和 worker_connections的计算公式, 其实最后的结论也没有卡上公式,主要是对worker_connections以及worker_rlimit_nofile概念说的比较清楚. 正文: 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://liuqunying.blog.51cto.com/39842

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

一.前提: 1.最近在做一下压测,但是单台服务器的CPU,内存可能不够支撑压测的项目,这时候,我们可以使用Jmeter分布式压测. 2.本次使用的环境: 1台服务器做master(调度器) 5台服务器做slave (执行器) 二.原理 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave)可以理解成压力机. 2.执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,启动jmeter-

只针对BIO模式,目标请求会sleep两秒再返回结果,通过jmeter测试工具进行并发测试 操作系统:windows && linux tomcat7测试: <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" maxThreads="1" acceptCount="2"  redirectPort=&

Tomcat的最大并发数是可以配置的,实际运用中,最大并发数与硬件性能和CPU数量都有很大关系的.更好的硬件,更多的处理器都会使Tomcat支持更多的并发. Tomcat默认的HTTP实现是采用阻塞式的Socket通信,每个请求都需要创建一个线程处理,当一个进程有500个线程在跑的话,那性能已经是很低很低了.Tomcat 默认配置的最大请求数是150,也就是说同时支持150个并发.具体能承载多少并发,需要看硬件的配置,CPU 越多性能越高,分配给JVM的内存越多性能也就越高,但也会加重GC的负担