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  • 并发量和吞吐量 chrisapotek问。 您如何定义测试的吞吐量和延迟? 没有一个简单的问题,所以我回复了一个帖子。 持续吞吐量 我认为吞吐量是一个流程可以在10秒到一天之间的持续时间内执行的操作数。 (假设您有...

    并发量和吞吐量

    chrisapotek问。 您如何定义测试的吞吐量和延迟?

    没有一个简单的问题,所以我回复了一个帖子。

    持续吞吐量

    我认为吞吐量是一个流程可以在10秒到一天之间的持续时间内执行的操作数。 (假设您有一个相当长的夜晚需要赶上来),我将其度量为每秒的操作数或每秒的兆字节(MB),但是我认为测试需要运行一秒钟以上才能保持健壮。 较短的测试仍然可以报告X / s的吞吐量,但这可能是不现实的,因为系统被设计为使用缓存和缓冲区主动处理突发事件。 如果仅测试一种行为,则会得到一个数字,该数字假定系统上没有其他东西在运行,并且这些缓冲区的限制并不重要。 当您在执行其他操作的真实计算机上运行真实应用程序时,它们将无法充分利用高速缓存,缓冲区,内存和带宽,并且您可能无法获得2-3倍的持续吞吐量,更不用说更乐观的突发吞吐量了。 SATA HDD可以报告500 MB /秒的突发吞吐量,但它可能只能达到40 MB / s的持续速度。 运行真实程序时,您可能会希望获得15-25 MB /秒的速度。

    潜伏

    有两种报告延迟的方法。 单向延迟和往返延迟(或往返时间)。 通常会报告第一个,因为它较少,但是由于两端都需要同步时钟,因此很难准确测量。 因此,您经常测量往返延迟(因为您只能使用一个准确的时钟),并且可能将其减半以推断单向延迟。 我倾向于对实际应用程序的期望感兴趣,而较高的往返延迟通常是更好的指示。

    延迟的一种常见度量是取吞吐量的倒数。 尽管这更容易计算,但只能与以这种方式测量的其他测试相比较,因为它只能为您提供最乐观的延迟视图。 例如,如果您通过环回上的TCP异步发送消息,则每秒可能能够发送200万条消息,并且您可能会推断出延迟是每个500 ns的倒数。 如果在每个消息中都放置一个时间戳,您可能会发现发送接收消息之间的典型时间实际上接近20微秒。 您可以从这种差异中推断出什么? 随时有40条(20 us / 500 ns)消息在飞行中。

    典型,平均和百分位数延迟

    典型的延迟可以通过将各个延迟进行排序,排序并取中间值来计算。 这可能是一个相当乐观的值,但是由于它是最低的,因此它可能是您希望报告的值。 平均延迟是延迟之和除以计数。 通常会报告此错误,因为它最容易计算和理解其含义。 因为它考虑了所有值,所以它比典型的延迟更现实。 较为保守的观点是报告延迟百分比,例如90%,99%,99.9%甚至99.99%的延迟。 这是通过对各个延迟进行排序并采用最高的10%,1%,0.1%或0.01%来计算的。 由于这代表了您将在大多数时间获得的延迟,因此是更好的选择。 典型的延迟实际上是50%百分位。 比较典型延迟和平均延迟以了解分布的“平坦度”可能很有用。 如果典型延迟和平均延迟在10%以内,则我认为这是相当平坦的。 必须高于此值表示优化性能的机会。 在性能良好的系统中,我寻找90%,99%和99.9%之间的大约2倍的延迟。

    延迟的分布通常具有所谓的“胖尾巴”。 每隔一段时间,您将获得比所有其他值都大得多的值。 这些可能会高出10 – 1000倍。 这就是查看平均或百分位数延迟的重要性,因为这些延迟会给您带来麻烦。 典型的等待时间对于确定系统是否可以优化更有用。

    报告这些延迟和吞吐量的测试

    测试线程亲和力可以带来多大的差异 ,我称之为回声或ping测试。 一个线程或进程发送一条包含时间戳的短消息。 该服务接收消息并将其发送回去。 原始发件人读取消息,并将消息中的时间戳与读取消息时所用的另一个时间戳进行比较。 区别在于以纳秒(或某些测试中的微秒)为单位测量的延迟

    延迟减少不会导致更多的吞吐量吗? 你能用凡人的方式来解释这个概念吗?

    有许多技术可以同时改善延迟和吞吐量。 例如使用更快的硬件,优化代码以使其更快。 但是,某些技术只能提高吞吐量或延迟。 例如,使用缓冲,批处理或异步通信(在NIO2中)可以提高吞吐量,但要以等待时间为代价。 相反地​​,使代码尽可能简单并减少跳数往往会减少等待时间,但可能不会提供高吞吐量。 例如,一次发送一个字节,而不使用缓冲流。 可以以较低的延迟接收每个字节,但吞吐量会受到影响。

    你能用凡人的方式来解释这个概念吗?

    用最简单的术语来说,延迟是每个动作的时间,吞吐量是每个时间的动作数。

    我使用的另一个概念是“飞行中”或“并发度”的数量,即并发=吞吐量*延迟

    并发度示例

    如果任务花费1毫秒并且吞吐量为每秒1,000,则并发度为1(1/1000 * 1000)。 换句话说,任务是单线程的。
    如果一项任务花费20微秒,并且吞吐量为每秒2百万条消息,则“进行中”的数目为40(2e6 * 20e-6)
    如果HDD的延迟为8毫秒,但可以写入40 MB / s,则每次搜索写入的数据量约为320 KB(40e6 B / s * 8e-3 s = 3.2e5 B)

    参考: 什么是延迟,吞吐量和并发度? 来自我们的JCG合作伙伴 Peter Lawrey,来自Vanilla Java博客。


    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/05/latency-throughput-and-degree-of.html

    并发量和吞吐量

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  • 下面的都是整理别人的加上自己的一些思考,有什么不对请多多指教。 1.公式: 响应时间(RT)是指系统对请求作出响应的时间。...吞吐量一般指相当一段时间内测量出来的系统单位时间处理的任务数或事务数(我的理解,...

    下面的都是整理别人的加上自己的一些思考,有什么不对请多多指教。

    1.公式:

    响应时间(RT)是指系统对请求作出响应的时间。

    吞吐量(Throughput) 是指系统在单位时间内处理请求的数量。

    并发用户数(Maximum concurrent user )是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。

    吞吐量一般指相当一段时间内测量出来的系统单位时间处理的任务数或事务数(我的理解,请求无非是读或者写。写可以参考TPS、读可以参考QPS)

    TPS:是Transactions Per Second的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。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。

    QPS:是Queries Per Second的缩写,意思是每秒查询率,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。

    QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

    ps:并发一定,响应时间小,吞吐量大,所以读写吞吐量是要区分的。并发超过一定数字后,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。

    2.优化(两者都可以通过缓存,优化sql等减少响应时间来优化,除了这个还有下面的方案)

    吞吐量

    1、增加硬件设备

    2、提高程序处理能力

    Master-Worker模式是常用的多任务并行处理模式,它的核心思想是,系统由两类进程协作工作:Master进程和 Worker进程。Master-Worker模式是一种将串行任务并行化的方法,被分解的子任务在系统中可以被并行处理。同时,如果有需要,Master进程不需要等待所有子任务都完成计算,就可以根据已有的部分结果集计算最终结果。

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1615663057253029648&wfr=spider&for=pc

    并发

    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,当然了,也可以将其改大。操作系统对于进程中的线程数有一定的限制:
    Windows 每个进程中的线程数不允许超过 2000
    Linux 每个进程中的线程数不允许超过 1000
    另外,在 Java 中每开启一个线程需要耗用 1MB 的 JVM 内存空间用于作为线程栈之用。
    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。这种模式下的并发量受到线程数的限制,但对于 Tomcat 来说几乎没有 BUG 存在了。
    Tomcat 还可以配置 NIO 方式的 Socket 通信,在性能上高于阻塞式的,每个请求也不需要创建一个线程进行处理,并发能力比前者高。但没有阻塞式的成熟。
    这个并发能力还与应用的逻辑密切相关,如果逻辑很复杂需要大量的计算,那并发能力势必会下降。如果每个请求都含有很多的数据库操作,那么对于数据库的性能也是非常高的。
    对于单台数据库服务器来说,允许客户端的连接数量是有限制的。
    并发能力问题涉及整个系统架构和业务逻辑。
    系统环境不同,Tomcat版本不同、JDK版本不同、以及修改的设定参数不同。并发量的差异还是满大的。
    maxThreads="1000" 最大并发数 
    minSpareThreads="100"///初始化时创建的线程数
    maxSpareThreads="500"///一旦创建的线程超过这个值,Tomcat就会关闭不再需要的socket线程。
    acceptCount="700"// 指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时,可以放到处理队列中的请求数,超过这个数的请求将不予处理

    https://blog.csdn.net/Jacabe/article/details/53747289

     

    3.参考值

    吞吐量

    这里就大致根据理论最大QPS,给网站做几个分类

    50QPS以下——小网站

    没什么好说的,简单的小网站而已,就如同本站这样,你可以用最简单的方法快速搭建,短期没有太多的技术瓶颈,只要服务器不要太烂就好。

    50~100QPS——DB极限型

    大部分的关系型数据库的每次请求大多都能控制在0.01秒左右,即便你的网站每页面只有一次DB请求,那么页面请求无法保证在1秒钟内完成100个请求,这个阶段要考虑做Cache或者多DB负载。无论那种方案,网站重构是不可避免的。

    300~800QPS——带宽极限型

    目前服务器大多用了IDC提供的“百兆带宽”,这意味着网站出口的实际带宽是8M Byte左右。假定每个页面只有10K Byte,在这个并发条件下,百兆带宽已经吃完。首要考虑是CDN加速/异地缓存,多机负载等技术。

    500~1000QPS——内网带宽极限+Memcache极限型

    由于Key/value的特性,每个页面对memcache的请求远大于直接对DB的请求,Memcache的悲观并发数在2w左右,看似很高,但事实上大多数情况下,首先是有可能在次之前内网的带宽就已经吃光,接着是在8K QPS左右的情况下,Memcache已经表现出了不稳定,如果代码上没有足够的优化,可能直接将压力转嫁到了DB层上,这就最终导致整个系统在达到某个阀值之上,性能迅速下滑。

    1000~2000QPS——FORK/SELECT,锁模式极限型

    好吧,一句话:线程模型决定吞吐量。不管你系统中最常见的锁是什么锁,这个级别下,文件系统访问锁都成为了灾难。这就要求系统中不能存在中央节点,所有的数据都必须分布存储,数据需要分布处理。总之,关键词:分布

    2000QPS以上——C10K极限

    尽管现在很多应用已经实现了C25K,但短板理论告诉我们,决定网站整体并发的永远是最低效的那个环节。我承认我生涯中从未遇到过2000QPS以上,甚至1.5K以上的网站,希望有此经验的哥们可以一起交流下

    http://www.litrin.net/2013/03/27/web%E7%BD%91%E7%AB%99%E7%9A%84%E5%87%A0%E4%B8%AA%E5%B9%B6%E5%8F%91%E9%87%8F%E7%BA%A7/

     

    并发

    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,当然了,也可以将其改大。

    当某个应用拥有 250 个以上并发的时候,应考虑应用服务器的集群。

    https://blog.csdn.net/Jacabe/article/details/53747289

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  • 吞吐量并发量以及响应时间之间的关系可以理解为高速公路的通行状况: 吞吐量是每天通过收费站的车辆总数(可换算成收费站收取的高速费);QPS(TPS) 每秒钟request/事务的总数量 并发量是高速公路上的正在行驶的...

    吞吐量和并发量以及响应时间之间的关系可以理解为高速公路的通行状况:

    吞吐量是每天通过收费站的车辆总数(可换算成收费站收取的高速费);QPS(TPS) 每秒钟request/事务的总数量

    并发量是高速公路上的正在行驶的车辆数目;系统同时处理request/事务数

    响应时间是车速。

    三者之间的关系:吞吐量(QPS) = 并发数/响应时间

     

    车辆很少的时候,车速很快,但是收到的费用也很少;

    随着车越来越多,车速略受影响,但是收到的高速费增加很快;

    随着车辆继续增加,车速越来越慢,高速公路越来越堵,收费的不增反降;

    如果车流量继续增加,超过某个值以后,任何偶然因素都将导致高速瘫痪,车辆走不动,费用也收不着了,而高速公路变成了停车场(资源耗尽)。

     

     

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  • wcf并发吞吐量

    2018-02-10 10:50:50
    但是在业务逻辑层和数据访问层对象还需要其他的多线程保护3种并发性模式(ConcurrencyMode枚举在ServiceBehaviorAttribute中设置)Single(默认)ReentrantMultiple吞吐量:在单位时间内,wcf能...

    并发性

    当多个线程同时访问相同的资源时,将产生并发问题

    wcf服务缺省会保护并发访问

    通过设置并发模型

    在Persession和single的时候的起到很大作用,但是在业务逻辑层和数据访问层对象还需要其他的多线程保护


    3种并发性模式(ConcurrencyMode枚举在ServiceBehaviorAttribute中设置)

    Single(默认)

    Reentrant

    Multiple


    吞吐量:在单位时间内,wcf能够处理客户端请求的数量

    Single并发与PerCall

    对于PerCall服务,每个线程都将分配新的服务实例

    不会产生并发性问题

    Single模式不会对吞吐量产生影响

    可以处理并发访问


    Single并发与Perssion

    对于PerSession服务,会保护服务实例不会受到多线程客户端的影响

    Single模式对单一客户客户端的吞吐量产生影响。

    说明:如果同一客户端的2个线程同时对调用服务,那么一个线程可以执行,另一个线程则处理等待状态

    多个客户端可以并发访问

    可以处理多个并发访问


    Single并发与单件(Singleton)

    对于单件服务,保护服务实例不会受到任何并发访问的影响

    single模式会对单件的吞吐量产生很大影响

    多线程和多客户端无法进行同时的并发访问


    Reentrant并发模式可重入的单线程模式

    Reentrant模式主要用于当服务发起回调到客户端时的场景

    当回调操作不是one-way的操作

    服务在退出时释放锁以发起回调操作

    使得另一个线程能够获得锁,从回调返回的线程会进入队列

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  • 这篇文章其实憋了很久,最初仅仅是对吞吐量计算的个人兴趣研究,从理论建立到论证,因为担心一个不好被挑战的体无完肤,又各种查资料,找大牛讨论,然后又推倒重来,扩展了些内容,在这过程中,个人收获颇多,理清...
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  • 整机吞吐量:指防火墙在状态检测机制下能够处理一定包长数据的最大转发能力,业界默认一般都采用大包衡量防火墙对报文的处理能力。 最大并发连接数:由于防火墙是针对连接进行处理报文的,并发连接数目是指的防火墙...
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  • QPS/TPS/并发量/系统吞吐量

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    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。...
  • 用于类型安全的Actor模型的VLINGO XOOM平台SDK,使用Java和其他JVM语言提供Reactive并发,高可伸缩,高吞吐量和弹性。 文件: : 重要的 如果使用快照构建,请否则您将遇到故障。 宾特雷 < id>jcenter ...
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空空如也

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关键字:

吞吐量并发性