精华内容
下载资源
问答
  • 系统吞吐量和系统并发数、以及响应时间之间的关系可以形象的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数目(可以换算成收费站收取的高速费),并发数是高速公路上正在行驶的车辆数目,响应时间是...

    1. 响应时间

    1.1. 概念

    指应用执行一个操作所需的时间,包括从发出请求开始到最后收到响应所需要的时间。拿我们平常浏览网站点击链接为例,响应时间大致包括如下几步:

    1. 用户通过鼠标或键盘发出请求操作
    2. 浏览器构造请求(请求头,请求体)
    3. 用户计算机向网站服务器发送HTTP请求
    4. 服务器处理请求
      1. 业务逻辑
      2. 数据库访问
    5. 服务器构造响应(响应头,响应体)
    6. 服务器向用户计算机发送HTTP响应
    7. 浏览器解析响应中的信息,渲染页面
    8. 用户通过屏幕看到响应信息
      在这里插入图片描述

    1.2. 意义

    响应时间是系统最重要的性能指标,直观的反映了系统的快慢

    以下列出了一些常用的系统操作所需要的响应时间:

    操作 响应时间
    打开一个网站 几秒
    在数据库中查询一条记录(有索引) 十几毫秒
    展开全文
  • 并发和吞吐量 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。 (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

    展开全文
  • QPS、TPS、并发数吞吐量概念

    千次阅读 2020-08-09 14:32:31
    它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。 2、TPS 是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务/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...

    一、概念

    1、QPS
    Queries Per Second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 = req/sec = 请求数/秒。它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。

    2、TPS
    是TransactionsPerSecond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。
    TPS 的过程包括:客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。

    3、PV(page view)
    即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。
    用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新,访问量累计。
    根据这个特性,刷网站的 PV 就很好刷了。与 PV 相关的还有 RV,即重复访问者数量(repeat visitors)。

    4、UV(Unique Visitor)
    指独立访客访问数,统计 1 天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据),一台电脑终端为一个访客。
    可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的 cookies 实现的。如果更换了 IP 后但不清除 cookies,再访问相同网站,该网站的统计中 UV 数是不变的。如果用户不保存 cookies 访问、清除了 cookies 或者更换设备访问,计数会加 1。00:00-24:00 内相同的客户端多次访问只计为 1 个访客。根据这个特性,如果有人让你刷 UV,也很好的刷!

    5、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。

    6、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。
    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。
    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。

    7、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。

    8、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。

    9、GMV
    所谓的 GMV,是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单,不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货,都可放进 GMV 这个“大箩筐”里。
    电商是很在意 GMV 的,拼多多的优惠券事故,估计就能产生不少 GMV。
    根据 GMV 的统计方法,如果有人让你帮忙刷 GMV,你就可以一直下单,然后一直退款。

    二、关系

    1、QPS和TPS关系
    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。

    例如,访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次,包括一次 html,一次 css,一次 js,那么访问这一个页面就会产生一个“T”,产生三个“Q”。

    展开全文
  • 说一下我对并发数吞吐量的理解

    千次阅读 2019-09-16 17:28:32
    我发现不管是内行还是外行,对互联网系统的能力评估,多半一知半解,对并发吞吐的理解往往不是很透彻。 场景 举个栗子尝试解释一下: 市东头有一座桥,可以支撑80辆车同时在桥面通行,桥面没有坡度,没有坑洼,且桥...

    我发现不管是内行还是外行,对互联网系统的能力评估,多半一知半解,对并发吞吐的理解往往不是很透彻。

    场景

    举个栗子尝试解释一下: 市东头有一座桥,可以支撑80辆车同时在桥面通行,桥面没有坡度,没有坑洼,且桥两端的路况极好,每辆车通过桥面的平均时间是30秒。 市西头也有一座桥,也可以支撑80辆车同时在桥面通行,但是桥面年久失修,坑坑洼洼,桥两边的路况也不是很好,每辆车通过桥面的平均时间是2分钟。

    思考

    那么请问东桥和西桥能支撑的最大并发数一样吗? 如果东桥因事故封闭,所有过境车辆必须走西桥,那么道路吞吐量一样吗?

    1. 最大并发数:理论上桥面能支持同时行驶的车辆数量,假设车距在保证安全的情况最短,且车密度一致。
    2. 吞吐量:该路段一天最多能通过的车辆数量。
    3. 平均响应时间:每辆车通过桥面的平均时间

    结论

    明确这几个概念以后我们尝试得出如下几个结论:

    1. 并发数 东桥西桥一样等于80
    2. TPS = 并发数/平均响应时间。 东桥:80/30 西桥80/120
    3. 吞吐量,系统响应时间和最大并发决定了吞吐量的上限,实际吞吐量是根据业务统计的,必须实际上每天过境的车辆。网站PV,订单交易数量等等。

    转载于:https://my.oschina.net/heartarea/blog/3053651

    展开全文
  • 主要介绍了springboot高并发下提高吞吐量的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求,也即是最大吞吐能力。 QPS = req/sec = 请求/秒 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS:单个...
  • TPS、并发用户吞吐量关系

    千次阅读 2020-03-27 15:13:54
    摘要主要描述了在性能测试中,关于TPS、并发用户吞吐量之间的关系一些计算方法。 loadrunnerTPS 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 一、软件性能的...
  • 并发用户吞吐量、思考时间的计算公式
  • 文章目录前言一、什么是系统吞吐量1.1 吞吐量概念1.2 系统吞吐量的几个重要参数1.3 TPS和吞吐量的联系和区别二、并发量与QPS之间的关系三、相关参数四、系统吞吐量评估 前言 首先OPS(TPS)、并发量、响应时间其实...
  • 吞吐量并发

    千次阅读 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
  • 系统吞吐量和系统并发数以及响应时间的关系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数目(可以换算成收费站收取的高速费),并发数是高速公啃噬 上的正在行驶的车辆数目,响应时间是车速。...
  • 什么是PV? 访问,Page View, 指网站页面浏览或者点击,页面被刷新一次就计算一次。...例如用电脑手机两个设备访问一个网站,IP相同。也只计算一次。 什么是QPS? QPS:Queries Per Second,意思.
  • 1、平均并发用户数C=nL/TC:平均用户并发数n:平均每天访问用户数(login session的数量)L:一天内用户从登陆到退出的平均时间T:考察的时间段长度(一天内多长时间有用户使用系统)2、吞吐量(承压能力)F=vu*R/...
  • 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) ...
  • QPS、TPS、并发用户吞吐量

    万次阅读 2020-04-21 21:35:48
    QPSQueries 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,也即是最大吞吐能力。 2、TPS TPS Transactions ...
  • 主要介绍了吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念,在开发中需要先搞懂这些基础知识,才能更好运用,需要的朋友可以参考下
  • 并发数:系统同时处理的请求数/事务数 响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值 吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部...
  • 并发用户吞吐量计算公式

    万次阅读 2018-02-25 14:30:11
    一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户为 C = nL/T 2)并发用户峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户,n是login session的数量,L是...
  • 吞吐量 并发数 换算

    2016-06-14 15:05:23
    [url]https://segmentfault.com/q/1010000003099102[/url]
  • 吞吐量、QPS(TPS)、并发数、RT性能指标理解

    千次阅读 多人点赞 2021-01-10 10:46:52
    文章目录吞吐量QPSTPS并发数响应时间RTQPS,RT,并发数三者关系 吞吐量 在了解 QPS(TPS),RT,并发数之前,先明确一个概念,系统的吞吐量是指什么?一般来说,系统的吞吐量是指系统的抗压、负载能力,指的是单位时间...
  • QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求,也即是最大吞吐能力。QPS = req/sec = 请求/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求...
  • 前言:QPS、TPS、并发用户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, ...
  • TPS、QPS和系统吞吐量区别和理解

    万次阅读 多人点赞 2018-10-21 21:36:21
    TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务/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...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 106,400
精华内容 42,560
关键字:

并发数和吞吐量的区别