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  • 吞吐量和吞吐率的理解
    千次阅读
    2010-04-28 14:09:00

         首先来说 吞吐量,吞吐量是服务器发给客户端的流量,不包括客户端发给服务器的流量,所以吞吐率 就是 吞吐量/测试时间,用来反映服务器的处理速度和性能。
       再来说点击率,点击率是 点击量/测试时间 ,点击量是客户端发送给服务器的http请求数,可能请求数分多次,比如第一次请求后,服务器受理并给出响应包,客户端接受到后分析得到需要再次请求,于是再次发送http请求,假设服务器性能下降,服务器在客户端的第一次请求就响应不过来了,那么点击率必然下降,所以一定程度上 点击率 能反映服务器的响应速度。。。
        要得到准确的信息。。。还是要多多收集数据。。。呵呵。。

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    吞吐量:是指单位时间内服务器处理的字节数,吞吐量的大小直接体现服务器的承载能力;实际测试过程中,测试前吞吐量是不知道的,必须通过不断的添加虚拟用户数来测试,才能发现吞吐量的拐点,也就是服务器吞吐量的最大值。

    吞吐率:是指单位时间内从服务器返回的字节数,也可以指单位时间内服务器处理客户提交的请求数,他是衡量王黎性能的一个重要指标,通常情况下,吞吐量的值越大,吞吐率的值也越大,吞吐率的值越大系统的负载能力越强。

    总结:
    每个服务的吞吐量都不一样,当找到最佳并发的时候,吞吐量和吞吐率都会达到最佳,并且当吞吐率的值越大,系统的负载越大。

    注意:测试的时候,最好加上检查点,因为有的服务在性能测试下返回为空或者直接http502、504,这样的话监测出来的吞吐量和吞吐率是与实际期望是有差距的。

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    吞吐量 吞吐率是确定系统能承受最大的用户负载的一个重要指标。该指标反映了系统处理请求的能力。

    吞入量Total Throughput (bytes):代表一段时间内服务器返回给客户端的数据量的大小

    吞吐率Average Throughput (bytes/second):代表单位时间内服务器返回给客户的数据量的大小

    loadrunner所统计的数据量Total Throughput (bytes)在整个测试过程中是服务器返回给客户端的所有数据,跟客户端发出的字节数无关!

    正常情况下,该项指标一开始会随着用户的增加,而逐渐增加,但当用户达到一定程度的时候,该值又会逐渐变小。这是因为,用户的越多,发出的请求越多,因为应用程序处理的请求数也会越多,该值就会越大;但当请求用户达到一定数量的时候,已经超负载的时候,虽然用户发出的请求多,但是应用程序已经处理不过来了,甚至处理能力开始下降,因为该值(吞吐率)会越来越小(较前段时间)。

     

    与网络中的吞吐量的含义区别:

    网络中的吞吐量:单位时间内通过网卡数据量之和,其中包括本机网卡发出去的数据量,也包括本机网卡接收到的数据量。

    网络带宽和吞吐量的关系---网络瓶颈不可忽视
    一般网络带宽是Mbps为单位,这里我们举例:网络带宽为100Mbps
    但是我们性能测试出来的吞吐量却只有10MB多一点,这是为什么呢?
    那就是下面这个公式了:
    1MB=8Mb
    1MB/s=8Mb/s
    而Mbps==Mb/s
    B是Byte,b是bit,1B=8b
    M是一样的,都是1024×1024
    p就是“每”的意思,和"/"是一样的,但是如果你要用“MB”来计量的话,就要除以8了

    在summary report中应该能得到Average Throughput (bytes/second)这个数值,假设为T,然后并发用户数是U,这样所需的最小带宽应该用如下公式计算:
    (T/U/1024*1024)*8
    需要注意的是带宽的单位通常为Mbps(M bits per second),所以需要进行以上的换算, 1 bytes=8 bits 所以平时说的100Mbps的带宽实际上传输速率为12.5MB/s

     

    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。

    转载于:https://www.cnblogs.com/hupilan521/p/9634996.html

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    一、吞吐率

    我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力。称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”。吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数。

    比如Apache 的 mod_status 模块提供的如下统计

     

     

     

    另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标。通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量。当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量。其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数。

    二、吞吐量

    吞吐量,是指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。

      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,在容量规划的测试中,吞吐量是一个重点关注的指标,因为它能够说明系统级别的负载能力,另外,在性能调优过程中,吞吐量指标也有重要的价值。如一个大型工厂,他们的生产效率与生产速度很快,一天生产10W吨的货物,结果工厂的运输能力不行,就两辆小型三轮车一天拉2吨的货物,比喻有些夸张,但我想说明的是这个运输能力是整个系统的瓶颈。

      提示,用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的,用个最简单的例子说明,一个水龙头开一天一夜,流出10吨水;10个水龙头开1秒钟,流出0.1吨水。当然是一个水龙头的吞吐量大。你能说1个水龙头的出水能力是10个水龙头的强?所以,我们要加单位时间,看谁1秒钟的出水量大。这就是吞吐率。

    三、事务,TPS(Transaction Per second)

    就是用户某一步或几步操作的集合。不过,我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求,用户对某系统的一次登录,淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念----TPS

    每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统处理能力的重要指标。

    点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。

    每秒钟用户向web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是web 应用特有的一个指标;web应用是“请求-响应”模式,用户发一个申请,服务器就要处理一次,所以点击是web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易,点击率和TPS就是一个概念。容易看出,点击率越大。对服务器的压力也越大,点击率只是一个性能参考指标,重要的是分析点击时产生的影响。

    需要注意的是,这里的点击不是指鼠标的一次“单击”操作,因为一次“单击”操作中,客户端可能向服务器发现多个HTTP请求。

    四、吞吐量、吞吐率的意义

    • 吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式,因此,有针对地对吞吐量设计测试,可以协助尽快定位到性能冰晶所在的位置
    • 80%系统的性能瓶颈都是由吞吐量制约
    • 并发用户和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联
    • 通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈。然后,从网络、数据库、应用服务器和代码本身4个环节确定系统的性能瓶颈。

    五、吞吐率和压力测试

    单从定义来看,吞吐率描述了服务器在实际运行期间单位时间内处理的请求数,然而,我们更加关心的是服务器并发处理能力的上限,也就是单位时间内服务器能够处理的最大请求数,即最大吞吐率。

    所以我们普遍使用“压力测试”的方法,通过模拟足够多数目的并发用户,分别持续发送一定的HTTP请求,并统计测试持续的总时间,计算出基于这种“压力”下的吞吐率,即为一个平均计算值

    !!注意

    • 在Web服务器的实际工作中,其处理的HTTP请求通常包括对很多不同资源的请求,也就是请求不同的URL, 比如这些请求有的是获取图片,有的是获取动态内容,显然服务器处理这些请求所花费的时间各不相同,而这些请求的不同时间组成比例又是不确定的。这就是实际情况下的吞吐率。

    • 所以,我们 对于同一个特定有代表性的请求进行压力测试,然后对多个请求的吞吐率按照比例计算加权平均值。

    • Web服务器并发能力强弱的关键便是在于如何计算针对不同的请求性质来设计最优并发策略。在一定程度上使得Web服务器的性能无法充分发挥,这很容易理解,就像银行对不同业务设立不同的窗口一样,这些窗口的服务员分别熟悉自己的窗口业务。可以未不同的客户分别快速办理业务,但是如果让这些窗口都可以办理所有业务,也就是客户可以去任何窗口办理任何业务,那会是怎么样呢?没有几个银行业务员会对所有业务都轻车熟路,这样势必会影响到整体的业务办理速度。

    六、压力测试的前提

    吞吐率性能测试的前提

    • 并发用户数
    • 总请求数
    • 请求资源描述

    压力测试的描述一般包括两个部分,即并发用户数和总请求数,也就是模拟多少用户同时向服务器发送多少请求。

    请求性质则是对请求的URL所代表的资源的描述,比如1KB大小的静态文件,或者包含10次数据库查询的动态内容等。

    1、 并发用户数

    并发用户数就是指在某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数。

    假如100个用户同时向服务器分别进行10次请求,与1个用户向服务器连续进行1000次请求。两个的效果一样么?

    一个用户向服务器连续进行1000次请求的过程中,任何时刻服务器的网卡接受缓存区中只有来自该用户的1个请求,而100个用户同时向服务器分别进行10次请求的过程中,服务器网卡接收缓冲区中最多有100个等待处理的请求,显然这时候服务器的压力更大。

    经常有人说某个Web服务器能支持多少并发数,除此之外没有任何上下文,这让很多人摸不着头脑,人们常常把并发用户数和吞吐率混淆,他们并不是一回事。

    一个服务器最多支持多少并发用户数呢?

     

     

     

    我们可以说,这个柜台支持的最大并发数为10,因为恰好在这个并发数下,柜台业务开展的非常成功。顾客们都对服务时间非常满意,而此时代表业务办理次数的柜台吞吐率也比较高,商场和顾客们实现双赢。

    可见,通常所讲的最大并发数是有一定利益前提的,那就是服务器和用户双方所期待的最大收益,服务器希望支持高并发数及高吞吐率,而用户不管那么多,只希望等待较少的时间,或者得到更快的下载速度。

    所以得出最大并发数的意义,在于了解服务器的承载能力,并且结合用户规模考虑适当的扩展方案。

    对于同一域名下URL的并发下载数是有最大限制的,具体限制视浏览器的不同而不同。 一个真实的用户可能会给服务器带来两个或更多的并发用户的压力,一些高明的用户还可以通过一些方法来修改浏览器的并发数限制。

     

     

     

     

     

     

    2、请求等待时间

    • 用户平均请求等待时间
    • 服务器平均请求处理时间

    用户平均请求等待时间主要用户衡量服务器在一定并发用户数的情况下,对于单个用户的服务质量 服务器平均请求处理时间与前者相比,则用户衡量服务器的整体服务质量,它其实就是吞吐率的倒数。

    七、压力测试

    Apache 附带的ab,ab可以直接在web服务器本地发起测试请求。

     

     

     

    1、吞吐率随并发用户数变化的曲线图

     

     

    2、服务器平均请求处理时间随并发用户数变化的曲线图
    当并发用户数超过150 之后,请求的平均等待时间大幅度增加,当并发用户达到200后,等待时间开始急剧增加。

     

     

     

    3、用户平均请求等待时间随并发用户数变化的曲线图

     

     

    八、总结

    针对,吞吐量,吞吐率,TPS的测试,都需要指明单位时间。

    以上测试忽略服务器硬件配置,所以性能测试结果也不侧重于它的绝对值意义,我们的目的是探讨如何测量性能以及如何根据不同的场景来优化性能。

    以上测试使用硬件为

    CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU 1.60GHz 内存:4GB 硬盘转速: 15kr/min

    以上几个指标的测试,主要是为了提升服务器的处理效率,为构建高可用的Web站点做准备。

     

    参考:https://www.cnblogs.com/cnmenglang/p/6272762.html

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