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  • 性能测试-并发和QPS响应时间:cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时并发:服务端并发和客户端并发不是同一个概念。客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数。从收到...

    性能测试-并发和QPS

    响应时间:

    cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时

    并发:

    服务端并发和客户端并发不是同一个概念。客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数。从收到客户端的请求到处理完成发出响应,都是属于并发执行的请求。

    客户端并发数不等于服务端并发数。虽然服务端同一时刻执行的线程数等于cpu个数,但是高性能的服务一般是都会使用了异步io;遇到io操作就扔给了操作系统执行,cpu接着干其他的事。所以应用程序同时可以处理多于cpu数目很多的请求。但也不是无限多的。影响并发的系统资源有socket数,带宽紧张程度,内存紧张程度,cpu繁忙程度,磁盘繁忙程度。这些资源共同影响并发数。

    这些资源中有些非常充足比如socket数(普通的服务都是设置了600000, 通过ulimit -n查看),有些就比较匮乏,比如磁盘(具体效率可以去google)。当磁盘遇到瓶颈的时候,socket资源充当了缓冲区。虽然同时能够接受很多请求,但是真正能做出响应的比较少,造成响应时间增加,这种并发没有意义。

    所以,能保证最低响应时间的并发才是有效并发。

    我们在压力测试过程中,不断的增加并发数,如果平均响应时间增加,说明并发能力已经到瓶颈了。

    上面已经谈及到,并发数可通过多次实验来获得。

    下面在来介绍一个种估算并发数据方法:

    并发估算法

    C=n*L/T

    C:并发

    n:压测时间段内所有的请求数

    L:平均响应时间

    T:压测总时长

    这里注意:L(平均响应时间)≠ T(总时长)/ n(总请求)

    QPS:每秒请求数,qps是衡量吞吐量指标

    QPS=请求总量/请求时间总量

    QPS=并发数/平均响应时间

    我们在压测工具制作中,一直存在一个争议——吞吐量的计算。

    在性能测试中,吞吐量的计算有两种常见的公式:

    公式1: 吞吐量=并发数/平均响应时间

    公式2: 吞吐量=请求总数/总时长

    公式1、2大家应该都接触过,虽然看上去不一样,其实理论上都是ok的。

    首先我们可以从C = nL / T 推导:

    并发 = 请求总数*平均响应时间 / 总时长

    =》并发 / 平均响应时间 = 请求总数 / 总时长

    =》公式1 = 公式2

    附上一些性能测试工具

    展开全文
  • 查看电信带宽工具,可以测试网络运营商提供的真实带宽
  • 1. 服务器的接口性能测试占比:80%------20%... 性能测试:在一定负荷压力下,系统的响应时间,吞吐量,稳定性系统的可扩展性的性功能指标流程: 评估----》加压---》bug瓶颈---》分析调优---》长时间跑(稳定性)3...

    1. 服务器的接口性能测试占比:80%------20%(web渲染,APP反应)

    (HTTP协议,连接到后台服务器)

    (web服务器+数据库服务器MySQL+Linux)

    【服务器在哪?服务器与外部的接口是什么?协议是什么】

    2. 性能测试:在一定负荷压力下,系统的响应时间,吞吐量,稳定性系统的可扩展性的性功能指标

    流程:  评估----》加压---》bug瓶颈---》分析调优---》长时间跑(稳定性)

    3.学习性能: 测试思维方法,分析方法

    4. 性能测试关注的指标【多:并发量。快:响应时间。好:稳定性。省:资源利用率】

    响应时间

    并发用户数:

    吞吐量

    系统性能计数器

    思考时间

    系统用户数:系统环境

    注册用户数:磁盘空间(),存储,CPU。

    【初始化环境----没有经过初始化的性能环境是没有作用的。网络环境:方法:找运维注入网络延时。数据库:数据库dump,数据库格式,使用脚本模拟该数据。】

    在线用户数:内存。  web----session[会话]

    初始化环境:warm  up 热机,数据从磁盘进入-----内存

    并发用户数:  严格并发【所有用户均做登录】,广义并发【一些用户做登录一些用户做查询操作】。

    计算公式:并发数:         不熟悉:估算   注册*20%

    9bf64feb644b49f54a04be0793057338.png

    拐点:用户数达到某个值,性能响应时间超长。

    吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数  单位时间:1分钟,1小时,1天

    吞吐率:1s时间内系统处理用户的请求数   TPS:

    e244f7e1541e623fda7abb20e63442b8.png

    达到图示的拐点后,在增加用户数,吞吐量不会发生变化。原因分析:加服务器,内存满了,上下起伏的可能是CPU满了,一条线的网络原因【增加带宽】。

    思考时间:模拟用户时候,每个请求和每个请求之间的时间间隔。

    jemeter工具做压力测试

    1. 使用jemeter进行压力测试,如果某一个接口有问题,可以对该接口涉及到的数据库中的sql进行压力测试。使用jdbc连接jemeter进行测试

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  • 2、核心机房BGP网络带宽,此部分重点在于测试各运行商的BGP网络可靠性,实际速率,一般采用smokeping,lxChariot等工具 3、各类硬件设备性能,一般采用专业的网络设备测试工具 4、各类服务器并发性能,分布式处理能力...

    如何做高并发系统的测试,一般而言,整体的测试策略是:先针对部分系统进行性能测试及压力测试,得到各部分的峰值处理性能,再模拟整体流程测试,重点测试整体业务流程以及业务预期负荷,着重测试以下几点:

    1、不同省份,不同运营商CDN节点性能,可采用典型压力测试方案

    2、核心机房BGP网络带宽,此部分重点在于测试各运行商的BGP网络可靠性,实际速率,一般采用smokeping,lxChariot等工具

    3、各类硬件设备性能,一般采用专业的网络设备测试工具

    4、各类服务器并发性能,分布式处理能力,可采用压力测试方案工具

    5、业务系统性能,采用业务系统压力测试方案

    6、数据库处理性能,这部分需要结合业务系统进行测试,以获取核心业务场景下的数据库的TPS/QPS,

    7、如果有支付功能,需要进行支付渠道接口及分流测试,此部分相对而言可能是最大的瓶颈所在,此外还涉及备份方案,容灾方案,业务降级方案的测试。

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  • 比如说将聚合报告上的吐吞率当做服务器的最大吞吐率,而在实际中由于网络带宽原因,本地测试机上测试出的最大吞吐率会可能会远远小于服务器的最大吞吐率。所以本节我将讲述网络带宽是如何影响我们测试数据的,并给出...

           对于一些初学者来说,会因为自己的学艺不精,对jmeter性能测试的机理不够了解,而导致一些理解偏差。比如说将聚合报告上的吐吞率当做服务器的最大吞吐率,而在实际中由于网络带宽原因,本地测试机上测试出的最大吞吐率会可能会远远小于服务器的最大吞吐率。所以本节我将讲述网络带宽是如何影响我们测试数据的,并给出示例和详细的解释。

    正文

    什么是吞吐率?
           吞吐率是指一个业务系统在单位时间内处理事务的总量。在事务的定义中可以是一个请求或者多个请求的集合,在Jmeter中可以用事务控制器(Transaction Controller)来控制。在资源有限的情况下每个系统都会有一个最大的吞吐率。在Jmeter中并发数和吞吐率有一定关系如下图。
    在这里插入图片描述
           从图中可以直观的看到,吞吐率会随着并发数提高的时候增长,但在用户数提高到一定程度时吞吐率不变,此时为系统的最大吞吐率(如例子中100/s)。当我们在本地下测出最大吞吐率时,我们往往会忽略我们本地网络带宽的原因,把测试出的数据当成系统最大的吞吐率。为什么这样说呢?请看下面示例,我将分三种不同网络环境下(WiFi、手机热点、云服务器)以访问百度为例进行测试。这个图的原理我将在系列中之后的章节中分析。

    本地WiFi网络下测试结果

    200 * 1 * 100(200线程1s内启动循环100次,下同理)
    在这里插入图片描述
    400 * 1 * 100
    在这里插入图片描述
    600 * 1 * 100
    在这里插入图片描述
    800 * 1 * 100
    在这里插入图片描述
    1000 * 1 * 100
    在这里插入图片描述
    从以上个测试结果分析出本地WiFi环境下最大吞吐率约为320/s。

    本地手机热点下网络下测试结果

    200 * 1 * 1min(200线程1s内启动循环1分钟)
    在这里插入图片描述
    400 * 1 * 1min
    在这里插入图片描述
    600 * 1 * 1min
    在这里插入图片描述
    800 * 1 * 1min
    在这里插入图片描述
    从以上测试结果分析出手机热点网络环境下最大吞吐率约约为130/s

    固定带宽(8M/s)网络下测试结果

    100 * 1 * 100(200线程1s内启动循环100次,下同理)
    【这个图以后再补】
    200 * 1 * 100在这里插入图片描述
    400 * 1 * 100
    在这里插入图片描述
    800 * 1 * 100
    在这里插入图片描述

    结论

           通过比较以上三种网络环境下的测试结果我们发现

    1. 三种不同网络环境下测试出最大的吞吐率不一致
    2. 不同环境执行同样脚本的出的测试结果不一致
    3. 三种不同网路环境下测试出的最大吞吐率也不是百度的最大吞吐率
    4. 某些网络环境下高并发比低并发的吞吐率低

           其实拿访问百度主页做测试也不太恰当,应为它的吞吐率用单机是不可能测试出来的。如果你们想验证一下上面的例子可以找一个类似于自己服务器上post请求的接口。不同网络环境下,因为带宽不同,所以我们本地测试机处理的请求也不同。比如现在本地带宽为2M,请求一次需要5kb,那每秒只能发送400个请求;但是如果本地现在带宽为4M,那每秒就能800个请求;但服务器的最大吞吐率为1000/s。 所以在性能测试中,我们一定要注意一项指标就是服务器CPU,来观测服务器资源使用和处理事务能力的关系。在本地网络环境测试中,由于网络不稳定所以可能会导致高并发比低并发的吞吐率低,为了规避这些不可控因素建议大家将测试环境放到云服务器上,这样网络会较为稳定,而且带宽也可以按需调整。

           本节主要想表达的结论是:因为在请求过程中向服务器单位时间发送请求的数量并未达到最大吞吐率的值,所以我们不能把测出的值当做真实系统最大的吞吐率。除了带宽会对单位时间发送请求数量约束外,测试环境的CPU也会带来影响。因为每个线程默认为2M的空间,32位系统Java进程只能占2G,约1000个线程可用。64位系统无线程限制但会取决于CPU的大小。在测试过程中我们一定要查看测试机的资源使用情况,确定我们测试出的瓶颈源自服务器,而不是我们自己的测试机。希望可以解除你对测试数据中的一些疑惑,若有疑问请评论留言,谢谢。

    PS:本系列第五节中关于本节也有论证!!!

    你真的会使用Jmeter吗(五)性能测试中的有效数据

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