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  • 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计算公式...
    原文:TPS、并发用户数、吞吐量关系

    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。

     

    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、 响应时间
    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

    posted on 2019-01-18 01:01 NET未来之路 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

    转载于:https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/10285623.html

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  • QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系 QPS QPSQueries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应查询次数,是对一个特定查询服务器在规定时间内所处理流量多少衡量标准, 即每秒响应请求数,也即...

    QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系

     

    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。

    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,

    QPS和TPS区别

    个人理解如下:

    1、Tps即每秒处理事务数,包括了

    1)用户请求服务器  2)服务器自己的内部处理  3)服务器返回给用户

    这三个过程,每秒能够完成N个这三个过程,Tps也就是N;

    2、Qps基本类似于Tps,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个Tps;但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入“Qps”之中。

    例子

    例如:访问一个页面会请求服务器3次,一次放,产生一个“T”,产生3个“Q”

    例如:一个大胃王一秒能吃10个包子,一个女孩子0.1秒能吃1个包子,那么他们是不是一样的呢?答案是否定的,因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子,她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS,而这个女孩子则是QPS。虽然很相似,但其实是不同的。

    并发数

    并发数(并发度):指系统同时能处理的请求数量,同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到

    吐吞量

    吐吞量:吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标

    系统吞吐量要素

    一个系统的吞吐量(承压能力)与request(请求)对cpu的消耗,外部接口,IO等等紧密关联。

    单个request 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。

    重要参数

    QPS(TPS),并发数,响应时间

    1. QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量
    2. 并发数:系统同时处理的request/事务数
    3. 响应时间:一般取平均响应时间

    关系

    QPS(TPS)=并发数/平均响应时间

    一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定,每套系统这个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,内存等等其他消耗导致系统性能下降。

    PV

    PV(Page View):页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。 

    UV 

    UV(Unique Visitor):独立访客,统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。 响应时间(RT):响应时间是指系统对请求作出响应的时间,一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。 

    DAU

    DAU(Daily Active User),日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),与UV概念相似  

    MAU

    MAU(Month Active User):月活跃用户数量,指网站、app等去重后的月活跃用户数量

    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。

    而通常情况下,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。

    软件性能测试的基本概念和计算公式

    软件性能的关注点

    软件做性能测试时需要关注哪些性能呢

    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、 响应时间
    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

     

    转自:https://juejin.cn/post/6844904084504313863

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  • 前言:QPS、TPS、并发用户数、吞吐量之间的关系你真的懂么? 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, ...

    前言:QPS、TPS、并发用户数、吞吐量之间的关系你真的懂么?
    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、Tps即每秒处理事务数,包括了

    用户请求服务器
    服务器自己的内部处理
    服务器返回给用户
    这三个过程,每秒能够完成N个这三个过程,Tps也就是N;

    2、Qps基本类似于Tps,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个Tps;但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入“Qps”之中。

    例子:

    例如:访问一个页面会请求服务器3次,一次放,产生一个“T”,产生3个“Q”

    例如:一个大胃王一秒能吃10个包子,一个女孩子0.1秒能吃1个包子,那么他们是不是一样的呢?答案是否定的,因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子,她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS,而这个女孩子则是QPS。虽然很相似,但其实是不同的。

    4、并发数

    并发数(并发度):指系统同时能处理的请求数量,同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到

    5、吞吐量
    吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标。

    系统吞吐量要素

    一个系统的吞吐量(承压能力)与request(请求)对cpu的消耗,外部接口,IO等等紧密关联。

    单个request 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。

    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:响应时间是指从客户端发一个请求开始计时,到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间,响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。
    一般取平均响应时间

    关系:

    QPS(TPS)=并发数/平均响应时间

    QPS/TPS(衡量系统处理能力的重要指标)
    QPS一般是指每秒钟处理完请求的次数
    TPS一般是指每秒钟处理完的事务次数
    一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式处理中,可能会对应多个请求,对于衡量单个接口服务的处理能力,用QPS比较多。

    一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定,每套系统这个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,内存等等其他消耗导致系统性能下降。

    6、PV
    PV(Page View):页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。

    7、UV
    UV(Unique Visitor):独立访客,统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。响应时间(RT):响应时间是指系统对请求作出响应的时间,一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。

    8、DAU
    DAU(Daily Active User),日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),与UV概念相似

    9、MAU
    MAU(Month Active User):月活跃用户数量,指网站、app等去重后的月活跃用户数量

    10、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。
    而通常情况下,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。

    11、软件性能测试的基本概念和计算公式
    软件做性能测试时需要关注哪些性能呢?

    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、 响应时间
    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

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  • 吞吐量并发

    2020-07-30 09:48:53
    并发数、吞吐量的概念最初用来衡量网络设备的性能,后来推广到服务器及业务上评估系统的整体性能。一、网络设备的并发数、吞吐量并发数...网络层面并发和吞吐量的关系并发数x包长度=吞吐量 参考:吞吐与并发

    并发数、吞吐量的概念最初用来衡量网络设备的性能,后来推广到服务器及业务上评估系统的整体性能。

    一、网络设备的并发数、吞吐量
    并发数(Concurrency)
    也叫并发连接数,指网络设备所能处理的最大会话数量。这里的会话数是指请求->响应一次会话。

    吞吐量(Throughput):
    用户请求是由一个个数据包组成,网络设备(防火墙/路由器/交换机)对每个数据包的处理要耗费资源。吞吐量是指在不丢包的情况下单位时间内通过网络设备的数据包数量。

    网络层面并发数和吞吐量的关系:
    并发数x包长度=吞吐量
    参考:吞吐与并发关系

    可以看出,在网络层面考察吞吐量,除了并发数,还要考虑请求包的大小(长度)。用于度量网络设备时候,可以用byte/秒。

    二、服务器及业务上的并发数、吞吐量
    用于指网站性能/服务器性能时候:
    并发数:系统同时处理的请求数(分为查询类请求数、事务类请求数)。
    吞吐量:系统在单位时间内处理请求的数量。只不过是一个很宽泛的术语,大家经常指的吞吐量的单位可能是:TPS/QPS、页面数/秒、人数/天、处理业务数/小时等等。

    几个相关的概念:TPS、QPS、RPS
    TPS:Transactions Per Second(每秒事务处理数),指服务器每秒处理的事务次数。一般用于评估数据库、交易系统的基准性能。

    QPS:Queries Per Second(查询量/秒),是服务器每秒能够处理的查询次数,例如域名服务器、Mysql查询性能。

    RPS:Request Per Second(请求数/秒)
    RPS(Request Per Second)和QPS可以认为是一回事。

    RT:Response Time(响应时间):客户端发一个请求开始计时,到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间,响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。也叫Think Time。

    并发数与TPS/QPS的关系:

    QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

    这里的并发数如果为事务处理请求数,则为TPS,如果为查询请求数,则为QPS。

    参考:http://www.ha97.com/5095.html

     

    回到题主的问题:并发数高,吞吐量是否必然高?

    个人觉得不一定。

    如果谈的是网络设备,参照:并发数x包长度=吞吐量,吞吐量依赖于并发数和包长度。

    如果谈的是服务器及完整整体性能,需要明确吞吐量的度量指标,假定以吞吐量以QPS作为度量指标,如果并发数高,但平均响应时间上不去,则QPS并不一定高。

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  • 前言:QPS、TPS、并发用户数、吞吐量之间的关系你真的懂么? 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, ...
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