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  • 并发和吞吐量的关系
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    2021-08-17 14:58:05

    以高速公路距离:

    吞吐量:每天通过高速公路的车辆数据(也可以理解为收到的高速费)

    响应时间:高速公路上正在行驶的车辆数

    并发数:车辆

    当并发数较小时,也就是高速上行驶的车不多时,这是车速是快的,即响应时间是很快速的,此时的吞吐量不会很大。

    当并发数提升时,也就是高速上行驶的车变多时,车速会变慢,即响应时间会变慢,此时的吞吐量处于上升期。

    当并发数越来越多时,也就是高速上行驶的车变的越来越多时,车速会进一步变慢,即响应时间会再次变慢,此时的吞吐量会受到影响而变小。

    当并发数超级多时,也就是高速上行驶的车拥挤不堪,极端情况下就是堵车了,车速几乎为0,即响应时间会很长,甚至出现超时,此时的吞吐量会受到很大影响。这种情况类似于资源耗尽。

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  • TPS、并发用户数、吞吐量关系

    千次阅读 2020-11-05 17:41:36
    TPS、并发用户数、吞吐量关系 本文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和...

    TPS、并发用户数、吞吐量关系

    本文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和计算公式
    一、软件性能的关注点
    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
    2、并发用户数的计算公式
    3、吞吐量的计算公式
    4、性能计数器
    5、思考时间的计算公式

    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:
    在这里插入图片描述

    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=100113600=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 /T

    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=uCT/VU

    D、根据公式计算出思考时间

    TS=T/R

    jmeter怎么衡量tps的值

    jmeter也没有tps这么个报告数据,后来又翻了翻loadrunner关于tps的定义

    1、TPS:Trasaction per second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,最终利用这些信息来估计得分。

    这么想想的话因该可以用jmeter现有的测试报告自己计算出tps,

    在聚合报告中有 samples 还有error这么两个tital ,我的计算公式是这样的

    tps = samples * (1-error) / runntime

    1-error是获得请求正确的访问百分比,这样就能获得正确请求以及访问的数量,然后在除以测试总时间的秒数, 这不就得到了tps了嘛!

    我感觉自己有点自作聪明了,希望看到这个帖子的朋友能给点想法.

    这个脚本是用perl写的直接分析jtl文件从而获得整个测试的tps值

    PV(访问量): 即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。

    UV(独立访客):即Unique Visitor,访问网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。

    TPS:每秒请求/事务的数量 (每秒事务处理量(TransactionPerSecond))

    并发数:系统同时处理的请求/事务的数量

    响应时间:一般取平均响应时间

    TPS=并发/响应时间。[不是严格计算的关系]

    一个系统的吞吐量通常由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。

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  • 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...网络层面并发和吞吐量关系并发数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。

    展开全文
  • 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
  • Avalance测试新建、并发吞吐量.docx
  • 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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  • TPS和吞吐量关系

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    千次阅读 2022-04-21 09:58:01
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空空如也

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并发和吞吐量的关系