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  • tps系统吞吐量计算公式

    千次阅读 2015-05-06 12:50:43
    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...

    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、 相应时间
    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

    永久链接 : http://www.ha97.com/5095.html
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  • 并发用户数,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)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是...
    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)平均并发用户数为 C = nL/T
      2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
        C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
        C’是并发用户数峰值
     
      举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
      那么,
      平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
      并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243

      举例2, 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统,员工可进入该系统查询自己的薪酬信息,但并不是每个人都会用这个系统,假设只有50%的人会定期用该系统,这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统,且平均使用系统时间为5分钟。
      则一个月最后一周的平均并发用户数为(朝九晚五):
      n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
      C= 11900*5/60/8 = 124
     
      吞吐量计算为:F = Vu * R / T 单位为个/s
        F为事务吞吐量,Vu为虚拟用户数个数,R为每个虚拟用户发出的请求数,T为处理这些请求所花费的时间
     
    二、通用公式2:
      对绝大多数场景,我们用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量。
      比如,以乘坐地铁为例子,每天乘坐人数为5万人次,每天早高峰是7到9点,晚高峰是6到7点,根据8/2原则,80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁,则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/(3*60*60)=3.7,约4人/S,考虑到安检,入口关闭等因素,实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大,假定每个人需要3秒才能进站,那实际并发应为4人/s*3s=12,当然影响因子可以根据实际情况增大!
     
    三、根据PV计算公式:
      比如一个网站,每天的PV大概1000w,根据2/8原则,我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的(人的精力有限),那么TPS为:
      1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3,则并发量应为:
      246.92*3=740

    四、根据TPS估计:
       公式为 C = (Think time + 1)*TPS

    五、根据系统用户数计算:
       并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%
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  • TCP吞吐量的理论计算公式

    万次阅读 2018-04-22 10:05:24
     Valve游戏公司开源GameNetworkingSockets[1],既支持...它的速率控制公式就是基于一篇大名鼎鼎的论文[2]。现在,把它的带宽计算程序录在这里,以备不时之需: const int64 k_nMillion = 1000000; int TFRCCalcX...

      本篇文章本来是收录AIMD拥塞控制吞吐量的计算公式。Valve游戏公司开源GameNetworkingSockets[1],既支持可靠的数据传输,也支持不可靠的数据传输。数据的传输速率,是直接计算出来的。

    const int64 k_nMillion = 1000000;
    int TFRCCalcX( int s, int64 rtt, float p )
    {
    	// TFRC throughput equation
    	// 
    	//                                s
    	//   X_Bps = ----------------------------------------------------------
    	//           R*sqrt(2*b*p/3) + (t_RTO * (3*sqrt(3*b*p/8)*p*(1+32*p^2)))
    	//
    	// b is TCP acknowlege packet rate, assumed to be 1 for this implementation
    
    	float R = (double)rtt / k_nMillion;
    	float t_RTO = MAX( 4 * R, 1.0f );
    
    	return static_cast< int >( static_cast<float>( s ) /
    		( R * sqrt( 2 * p / 3 ) + ( t_RTO * ( 3 * sqrt( 3 * p / 8 ) * p * ( 1 + 32 * ( p * p ) ) ) ) ) );
    }
    

     这个公式速率控制公式就是基于一篇大名鼎鼎的论文[2]。[3]的论文论文早一年, 对Jocobson提出拥塞控制算法进行数学建模,称之为TCP的宏观模型。但是直接基于一个公式计算出数据的发送速率,是不靠谱的。一条数据流不向网络中注入多余的数据,是不可能探测更多的可用带宽的。而要探测带宽,必然导致网络拥塞。另外一个不靠谱的领域就是带宽测量。通过一次测量的带宽值,就能当做一个会话持续过程的传输速率吗?还好,这个领域过气很多年了。
     互联网的互联靠的数据传输,数据传输依赖TCP,TCP需要拥塞控制。因为1986的网络拥塞崩溃,Jocobson提议基于AIMD机制TCP作为拥塞控制算法[4]。 TCP的拥塞控制将互联网从拥塞奔溃中拯救了出来。这里用了提议,没有用提出。Jain [5] 在1988年就讨论了几种可能的拥塞控制算法: AIAD,AIMD, MIMD, MIAD。最终的建议是AIMD,因为这个算法能够保证带宽资源的公平性。但是,在拥塞控制领域,好像大家更认可Jocobson的工作。Jain只能在自己的维基百科上写道:He is also the co-inventor of the Additive Increase Multiplicative Decrease (AIMD) principle used for traffic management in computer networks。
     学术其实是一件功利的事情。谁不想做出一件事情,能够让后世铭记呢。棺材一抬,人生白来。死亡的恐惧太过强大。普通人只能靠宗教,上天堂。牛逼的人,靠贡献,进入各种历史记录中。牛逼的人知道,天堂太虚幻。Benjamin Franklin: “If you would not be forgotten, as soon as you are dead and rotten, either write things worth reading, or do things worth writing.” 中文版:太上有立德,其次有立功,其次有立言,虽久不废,此之谓不朽。AIMD的算法机制很简单,但是总结计算机网络的发展历史,Jocobson这个名字是绕不开的。He is one of the primary contributors to the TCP/IP protocol stack—the technological foundation of today’s Internet.
     TCP的宏观模型其实就是总结Reno算法吞吐量的理论公式: T = M S S ∗ C r t t ∗ p T=\frac{MSS*C}{rtt*\sqrt{p}} T=rttp MSSC. The TCP Macroscopic Model estimates that Reno TCP performance is proportional to one over the square root of the loss probability.
     在2020的sigcomm会议,Mathis要宣布TCP Macroscopic Model过时了。

    The TCP Macroscopic Model will be completely obsolete soon. It was a closed form performance model for Van Jacobson’s landmark congestion control algorithms presented at Sigcomm’88. Jacobson88 requires relatively large buffers to function as intended, while Moore’s law is making them uneconomical.

     它的过时,是因为BBR的出现。BBR算法开启拥塞控制的新时代。

    Reference:
    [1]GameNetworkingSockets
    [2]Padhye J, Firoiu V, Towsley D, et al. Modeling TCP throughput: A simple model and its empirical validation[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 1998, 28(4): 303-314
    [3] Mathis M, Semke J, Mahdavi J, et al. The macroscopic behavior of the TCP congestion avoidance algorithm[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 1997, 27(3): 67-82.
    [4] Jacobson V. Congestion avoidance and control[J]. ACM SIGCOMM computer communication review, 1988, 18(4): 314-329.
    [5] Congestion avoidance in computer networks with a connectionless network layer: concepts, goals and methodology
    [6] Mathis M, Mahdavi J. Deprecating the TCP macroscopic model[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2019, 49(5): 63-68.

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  • TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式 基本概念 TPS:每秒同时处理的请求数/事务数 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:...

    TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式

    基本概念
    TPS:每秒同时处理的请求数/事务数
    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,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高
     
    计算公式
    TPS=并发数/响应时间
    一个系统吞吐量通常由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,只有某项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增加,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负载工作,上下文切换,内存等其他消耗导致系统性能下降
     
    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)
    即TPS与并发数成正比,与平均响应时间成反比,当超过某个值之后,比例失效
    并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
     

    响应时间

    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
     
    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
     
    吞吐量
    从业务角度,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

    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,尤其是在分析系统可扩展性,进行性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。
    思考时间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

    转载于:https://www.cnblogs.com/Eleven-Alice/p/10769405.html

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  • 响应时间,一般指平均响应时间,即处理一次请求所需要的平均处理时间。 并发数: 系统同时处理请求/事务数,指系统可以承载正常使用系统功能用户的数量 关系 QPS = 并发数 / RT(平均响应时间) 并发数 = QPS...
  • 并发用户数、吞吐量、思考时间的计算公式 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...
  • 吞吐量 计算

    千次阅读 2016-11-24 09:55:18
    [url]http://blog.csdn.net/huangjin0507/article/details/52468500[/url]
  • 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+A1+N2+A2+N3+A3+N4 2、并发用户数的计算公式 系统用户数:系统额定的...
  • 3、吞吐量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,...
  • 吞吐量如何计算

    2021-09-17 15:24:46
    在性能测试中,吞吐量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 ...
  • 本文来自于csdn,文章主要从系统吞度量要素,系统吞吐量评估,软件性能测试的基本概念和计算公式等等方面来介绍。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...
  • 系统吞吐量

    千次阅读 2019-02-18 11:04:59
    文章目录名词解释:一、系统吞吐量要素二、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、吞吐量计算公式4、性能计数器5、思考时间的计算公式 名词解释: TPS|QPS:...
  • 并发量计算公式

    千次阅读 2019-10-06 23:08:11
    并发的基本概念 并发的概念:  指网站在同一时间访问的人数,人数越大...估算业务并发公式: C=nL/T C^=C+3×(C的平方根) 其中:C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平...
  • 吞吐量计算公式   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...
  • 软件性能的几个主要术语4.1 响应时间:4.2 并发用户数的计算公式4.3 吞吐量计算公式4.4 性能计数器4.5 思考时间的计算公式 PS:以下是性能測试的主要概念和计算公式,记录下: 1. 系统吞度量要素...
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