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  • 并发量

    千次阅读 2016-08-09 15:04:53
    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...系统吞吐几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间  QPS(TPS):每秒钟request/事务 

    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

            一个系统吞吐量通常由QPS(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下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

    决定系统响应时间要素

    我们做项目要排计划,可以多人同时并发做多项任务,也可以一个人或者多个人串行工作,始终会有一条关键路径,这条路径就是项目的工期。

    系统一次调用的响应时间跟项目计划一样,也有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;

    关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

    二.系统吞吐量评估:

    我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

    而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来QPS、并发数之外,还有另外一个维度:日PV。

    通过观察系统的访问日志发现,在用户量很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。

    通常的技术方法:

            1. 找出系统的最高TPS和日PV,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外)

            2. 通过压力测试或者经验预估,得出最高TPS,然后跟进1的关系,计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样,这两个客户群的网络行为不应用,他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。

    A)淘宝

    淘宝流量图:

    系统吞吐量评估方法

    淘宝的TPS和PV之间的关系通常为  最高TPS:PV大约为 1 : 11*3600 (相当于按最高TPS访问11个小时,这个是商品详情的场景,不同的应用场景会有一些不同)

    B) B2B中文站

    B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大,粗略估计在1 : 8个小时左右的关系(09年对offerdetail的流量分析数据)。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大,可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。

    在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万

    这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小。

    无论有无思考时间(T_think),测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间(T_response)之间有以下关系(稳定运行情况下):
    TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

    并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系

    系统吞吐量评估方法

    来源:http://www.cnblogs.com/jackei/

    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

    对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?

    我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与,然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么,作为一个软件性能测试工程师,我们又该关注什么?

    首先,开发软件的目的是为了让用户使用,我们先站在用户的角度分析一下,用户需要关注哪些性能。

    对于用户来说,当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始,到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止,这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间,当相应时间较小时,用户体验是很好的,当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间,在设计软件时,我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如:用户在大数据量查询时,我们可以将先提取出来的数据展示给用户,在用户看的过程中继续进行数据检索,这时用户并不知道我们后台在做什么。

    用户关注的是用户操作的相应时间。

    其次,我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

    1、 相应时间
    2、 服务器资源使用情况是否合理
    3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
    4、 系统能否实现扩展
    5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
    6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
    7、 更换那些设备可以提高性能
    8、 系统能否支持7×24小时的业务访问

    再次,站在开发(设计)人员角度去考虑。

    1、 架构设计是否合理
    2、 数据库设计是否合理
    3、 代码是否存在性能方面的问题
    4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
    5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
    6、 系统中是否存在不合理的资源竞争

    那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢?

    一句话,我们要关注以上所有的性能点。

    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

    网络传输时间:N1+N2+N3+N4

    应用服务器处理时间:A1+A3

    数据库服务器处理时间:A2

    响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

    2、并发用户数的计算公式

    系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是5000个,那么这个数量,就是系统用户数。

    同时在线用户数:在一定的时间范围内,最大的同时在线用户数量。
    同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐量)+并发连接数+平均用户思考时间

    平均并发用户数的计算:C=nL / T

    其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数(login session),L是一天内用户从登录到退出的平均时间(login session的平均时间),T是考察时间长度(一天内多长时间有用户使用系统)

    并发用户数峰值计算:C^约等于C + 3*根号C

    其中C^是并发用户峰值,C是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论。

    3、吞吐量的计算公式

    指单位时间内系统处理用户的请求数

    从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量

    从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量

    对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力

    以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。

    当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R /

    其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间

    4、性能计数器

    是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。

    资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。

    5、思考时间的计算公式

    Think Time,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。

    在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R = T / TS

    下面给出一个计算思考时间的一般步骤:

    A、首先计算出系统的并发用户数

    C=nL / T F=R×C

    B、统计出系统平均的吞吐量

    F=VU * R / T R×C = VU * R / T

    C、统计出平均每个用户发出的请求数量

    R=u*C*T/VU

    D、根据公式计算出思考时间

    TS=T/R

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  • 服务器并发量分为:1.业务并发用户数;2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数; 并发的意思是指网站在同一时间访问的人数,人数越大,瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为:1.业务并发用户数;2.最大...

    服务器并发量分为:1.业务并发用户数;2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数;

    并发的意思是指网站在同一时间访问的人数,人数越大,瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为:1.业务并发用户数;2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数;

    假设一个OA系统有1000用户,这是系统用户数;最高峰同时有500人在线,是“同时在线人数”,也称作“最大业务并发用户数”;500个同时使用系统用户中20%查看系统公告,不构成压力;20%填写表格(只在提交时才会请求,填写对服务器不构成压力);40%在发呆(什么都没做);20%用户不停从一个页面跳转另一个页面(只有这20%对服务器产生了压力)。

    说明服务器实际压力,能承受的最大并发访问数,既取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景,这些可以通过对服务器日志的分析得到。

    一般只需要分析出典型业务(用户常用,最关注的业务操作)

    给出一个估算业务并发用户数的公式(测试人员一般只关心业务并发用户数)

    C=nL/T

    C^=C+3×(C的平方根)

    C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。

    该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到。

    假设OA系统有1000用户,每天400个用户发访问,每个登录到退出平均时间2小时,在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。

    C=400×2/8=100

    C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130

    另外,如果知道平均每个用户发出的请求数u,则系统吞吐量可以估算为u×C

    请注意:精确估算,还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性(比如上班后1小时内是OA系统高峰期),采用公式计算仍然会存在偏差。针对例子OA系统可以把1小时设定为考察时间的粒度,将一天8小时划分为8个区间,这样可以解决业务操作存在集中性问题,更趋于精准,偏差更小。

    展开全文
  • 并发量计算公式

    2019-10-06 23:08:11
    并发的基本概念 并发的概念:  指网站在同一时间访问的人数,人数越大...估算业务并发量的公式: C=nL/T C^=C+3×(C的平方根) 其中:C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平...

    并发的基本概念

    并发的概念:

      指网站在同一时间访问的人数,人数越大,瞬间带宽要求更高。

    服务器并发量分为:

      1.业务并发用户数;2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数;    

    估算业务并发量的公式:

      C=nL/T

      C^=C+3×(C的平方根)

      其中:C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。

    例子分析

      假设OA系统有1000用户,每天400个用户发访问,每个登录到退出平均时间2小时,在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。则平均并发量和最大并发量如下:

      C=400×2/8=100
      C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130

      此外,如果知道平均每个用户发出的请求数u,则系统吞吐量可以估算为u×C。

    服务器压力计算(转载:https://www.cnblogs.com/ylcms/p/7738692.html

      你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? 

    PV是什么:
    PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 

    计算模型: 
    每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 。
    其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 

     

    简单计算的结果:
    ((80%*500万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 115.7个请求/秒 
    ((80%*100万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 23.1个请求/秒 

    初步结论: 
    现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。

     

    留足余量:
    以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。
    115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒
    115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒
    23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒
    23.1个请求/秒 *3倍=69.3个请求/秒

     

    最终结论:
    如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。
    如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。

     

    说明:
    这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。

     

    实际经验:
    1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。

     

    2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧)
    3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。
    4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰)

     

    注意机房的网络带宽:
    有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。
    一天总流量:每个页面20k字节*100万个页面/1024=19531M字节=19G字节,
    19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s   如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。
    以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。
    (全文完)

     

    附:性能测试基本概念
    --------------------------------------------------------------------------------------- 
    基本概念: 
    Throughput(吞吐量):按照常规理解网络吞吐量表示在单位时间内通过网卡数据量之和,其中即包括本机网卡发送出去的数据量也包括本机网卡接收到的数据量。 一个100Mb(位)的双工网卡,最大发送数据的速度是12.5M字节/s , 最大接收数据的速度是12.5M字节/s, 可以 同时 收发 数据。 
    并发用户数:是同时执行操作的用户(线程数)。 
    响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间 。

    QPS - Queries Per Second  每秒处理的查询数(如果是数据库,就相当于读取)
    TPS - Transactions Per Second  每秒处理的事务数(如果是数据库,就相当于写入、修改)
    IOPS,每秒磁盘进行的I/O操作次数

    例如对某个数据库测试,分开两次测QPS与TPS。
    QPS(读取)值总是高于TPS(写、改),并且有倍率关系,因为:
    1、数据库对查询可能有缓存。
    2、机械硬盘或SSD硬盘的读就是比写快。 
    --------------------------------------------------------------------------------------- 
    JMeter测试参数说明: 

    Label:每一个测试单元的名字。 

    #Samples:表示一个测试单元一共发出了多少个请求。 

    Average:平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间,当使用了 Transaction Controller 时,也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间。,不重要。 

    Median:中位数,也就是 50% 用户的响应时间,如果把响应时间从小到大顺序排序,那么50%的请求的响应时间在这个范围之内。重要。 

    90% Line:90% 用户的响应时间,如果把响应时间从小到大顺序排序,那么90%的请求的响应时间在这个范围之内。重要 。 

    Min:最小响应时间,不重要。 

    Max:最大响应时间,出现几率只不过是千分之一甚至万分之一,不重要。 

    Error%:本次测试中出现错误的请求的数量 

    Throughput:吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数(Request per Second),当使用了 Transaction Controller 时,也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数 

    KB/Sec:每秒从服务器端接收 到的数据量(只是接收),相当于LoadRunner中的Throughput/Sec 
    --------------------------------------------------------------------------------------- 
    loadrunner测试参数说明: 

    响应时间: 取90%值,如果把响应时间从小到大顺序排序,那么90%的请求的响应时间在这个范围之内。重要。 

    每秒点击数 :hits per Second,每秒钟向服务器提交请求的数量。 

    TPS: Transaction per Second ,每秒事务数,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 

    Throughput(吞吐量): Loadrunner记录的Throughput是接收到服务器返回的所有字节数之和,与本地发出的字节数无关。 

    Throughput/Sec: 每秒的吞吐量。 

    对于BS架构的一般分析 响应时间、点击率、吞吐量、TPS(每秒事务数)。 
    对于CS架构的一般分析 TPS(每秒事务数) 
     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/accumulating/p/11440739.html

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  • QPS和并发量

    2019-06-05 11:09:00
    与服务器的请求处理模型有关,如果是BIO模型,则并发量就受限于最大能支持多少个线程,如果是NIO模型,则并发量与socket连接数相关 平均响应时间(t):单位为毫秒 他们之间的关系是 q = (1000/t)* c 转载于:...

    QPS(q) :每秒处理的请求数量
    并发量 (c):同时支持多少个用户在线。与服务器的请求处理模型有关,如果是BIO模型,则并发量就受限于最大能支持多少个线程,如果是NIO模型,则并发量与socket连接数相关
    平均响应时间(t):单位为毫秒

    他们之间的关系是 q = (1000/t)* c

    转载于:https://www.cnblogs.com/moris5013/p/10978480.html

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    千次阅读 2020-05-07 18:02:23
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  • Nginx安装 安装过程在下面的文章当中,里面详细的介绍了Nginx服务的安装...使用压力测试来对网页进行高并发测试,就能看出WEB服务器的并发量,这里使用Apache自带的ab压力测试工具进行测试。 ab压力测试的安装、使...
  • TPS,QPS,系统吞吐量,并发量,平均响应时间 TPS:每秒处理完的事务数量,在分布式系统中,一次事务可能包含多次请求。 QPS:每秒处理完的请求数量。 并发量:系统能同时处理的请求数。 平均响应时间:一次请求处理...
  • 【golang】限制同一时间的并发量

    千次阅读 2018-06-30 18:28:14
    【golang】限制同一时间的并发量 go的并发量是很厉害的,goroutine创建的代价极小,其中一个重要的原因是因为go采用了分段栈技术,每一个goroutine只占极小的空间。与此同时,goroutine是语言层面的,减少了内核态...
  • 如何解决5万的并发量

    万次阅读 2018-03-09 17:59:48
    类似京东618秒杀活动,数据库中(mysql)只有一条数据,然后有5万并发量,页面要保证正常显示。 问题一:不用redis等分布式框架,就用传统的方法如何解决?如何保证数据库的稳定? 1. 页面商品剩余数量的准确性...
  • mysql最大并发量测试

    万次阅读 2014-05-27 10:32:02
    如果单指查询,那么同环境下有索引的查询一定比没索引的查询并发量小; 如果单指写入,那么同环境下有索引或者触发器的写入一定会比没有这些的并发量小; 网上有业内人士说并发量在500-1000,后面我想做一次测试看...
  • 关于服务器并发量的简单计算

    万次阅读 2018-12-30 17:01:22
     同时并发量的理论值: 10*1024/(8*20) = 64个请求/秒  理论上1秒钟同时可以有64个请求访问页面。  注意:10Mbs是位(b),1个字节8位,所以要除8。 2. 假设进来的人是匀速的增加,  根据”三秒定...

空空如也

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