在国内性能测试的领域有一篇几乎被奉为大牛之作的经典文章,一个名叫Eric Man Wong 于2004年发表了名为<Method for Estimating the Number of Concurrent Users>,里面介绍了一种对系统并发用户数估算的公式,并较为详细的阐述了过程以及证明方法.这个公式使用非常简单,很多性能测试工程师都在自己的项目中使用或者打算尝试使用,以至于在不分场合以及不具体分析系统用户行为的情况下使用.本文不打算深入探讨该公式的适用范围,我会在以后的文章中探讨这个

一.经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天

TPS.并发用户数.吞吐量关系 摘要 主要描述了在性能测试中,关于TPS.并发用户数.吞吐量之间的关系和一些计算方法. loadrunner TPS 目录[-] 一．系统吞度量要素: 二．系统吞吐量评估: 软件性能测试的基本概念和计算公式 一.软件性能的关注点 二.软件性能的几个主要术语 1.响应时间:对请求作出响应所需要的时间 2.并发用户数的计算公式 3.吞吐量的计算公式 4.性能计数器 5.思考时间的计算公式 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

TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式 基本概念 TPS:每秒同时处理的请求数/事务数 并发数:系统同时处理的请求数/事务数 响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值 吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高   计算公式 TPS=并发数/响应时间 一个系统吞吐量通常由TPS.并发数两个因素决定,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

1.QPS 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. 2.TPS TPS 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.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数, 3.QPS和TPS区别 个人理解如下

1. QPS 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. 2. TPS TPS 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.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. 3. QPS和TPS区别 (1) T

转自:http://www.cnblogs.com/hundredsofyears/p/3360305.html 在国内性能测试的领域有一篇几乎被奉为大牛之作的经典文章,一个名叫Eric Man Wong 于2004年发表了名为<Method for Estimating the Number of Concurrent Users>,里面介绍了一种对系统并发用户数估算的公式,并较为详细的阐述了过程以及证明方法.这个公式使用非常简单,很多性能测试工程师都在自己的项目中使用或者打算尝试使用,以至

并发用户数是指:在某一时间点,与被测目标系统同时进行交互的客户端用户的数量. 并发用户数有以下几种含义: 1. 并发虚拟用户数(Concurrent Virtual Users,Users_CVU) 在使用专用的测试工具(如Loadrunner.Jmeter)时用于模拟客户端用户的进程或线程的数量:该参数是针对客户端(generator)而言的. 2. 有效并发虚拟用户数(Effective Concurrent Virtual Users,Users_ECVU) 被评估目标系统实际感受到的等效

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

首先介绍一下pv量:PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次.UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次.IP(独立IP):即Internet Protocol,指独立IP数.00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次.***************************问题:一个系统的日均pv量是8000,那么并发用户数应该是多少? 1.首先,我觉

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

测试工具:jmeter v_5.2 测试对象:某网站的物料获取接口,需登录后操作 测试目的:快速定位该接口最大并发用户数 思路&步骤: 1.模拟一个场景,某天临近下班,主管突然过来让你测下你们网站,一个获取物料接口的性能,撂下一句“找下它最大的并发数,然后扣扣上跟我说下”.你说你怎么办,要做的很严谨吗(把软件,硬件,网络环境,代码算法逻辑等因素都放进去),可以这么做,但场景设计的越是复杂,影响性能瓶颈的因素就越多,这样就越难找到自己想要的结果,等你测试完成,网站可能已经被用户踩塌了,所以引入RB

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.

1.  背景 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. 2.  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,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

并发用户数与TPS之间的关系 1.  背景 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. 2.  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,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器 不产

1.  背景 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. 2.  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,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_68b7d2f50101ann7.html 服务器配置: 单硬盘,SATA   8MB缓存 测试服务器和loadrunner运行服务器位于同一网段--100MB网络(同一交换机)上,排除网络问题的影响 服务器运行始终,CPU使用率非常低没有超过5% 因此虽然服务器配置低,但是不是性能瓶颈所在 服务器运行在windows server 2003 sp2中文版(正版系统) tomcat内存的设置:1.4GBJVM+256MB的池 s

  微软系统平台上 TOMCAT性能调优后可以稳定支持的最大并发用户数量在300人服务器配置:   单硬盘,SATA 8MB缓存测试服务器和loadrunner运行服务器位于同一网段 100MB网络(同一交换机)上,排除网络问题的影响服务器运行始终,CPU使用率非常低没有超过5%因此虽然服务器配置低,但是不是性能瓶颈所在服务器运行 在windows server 2003 sp2中文版(正版系统)tomcat内存的设置:1.4GBJVM+256MB的池set JAVA_HOME=C:\JAVA\

1.QPS 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. 2.TPS TPS 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.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数, 3.QPS和TPS区别 个人理解如下

Stepping Thread Group马上要被废弃了,废弃原因不知道,官方推荐使用 BlazeMeter Inc.公司贡献的插件Concurrency Thread Group,配合 Throughput Shaping Timer使用,可以达到相同的自定义并发用户的图形效果 1.stepping插件地址  https://jmeter-plugins.org/wiki/SteppingThreadGroup/?utm_source=jmeter&utm_medium=helplink&