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  • 计算机网络吞吐量计算

    千次阅读 2020-12-27 16:00:35
    计算机网络最大吞吐量如何求?@TOC 这需要涉及到3个物理量。 第一:信道带宽 第二:往返传播时延 第三:发送窗口,或者说发送文件大小 之后就可以用公式求出: 最大吞吐量=发送文件/往返时延/信道带宽 欢迎使用...

    计算机网络最大吞吐量如何求?@TOC
    这需要涉及到3个物理量。
    第一:信道带宽
    第二:往返传播时延
    第三:发送窗口,或者说发送文件大小
    之后就可以用公式求出:
    最大吞吐量=发送文件/往返时延/信道带宽

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    210 运算结果是 1024.

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    // An highlighted block
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    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

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    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

    SmartyPants

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    TYPEASCIIHTML
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    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

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    Markdown
    Text-to- HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

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    一个具有注脚的文本。2

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    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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  • 这是一篇比较好的关于网络吞吐量计算的文章,希望对大家有用。
  • 网络吞吐量详解

    万次阅读 2019-05-05 16:52:42
    简单的讲,对于P2P系统而言,当主机A到主机B传送一个文件,任何时间瞬间的瞬时吞吐量都是主机B接收到该文件的速率(以bps计算)。如果文件由F比特组成,主机B接收到所有F比特用去T秒,则文件传送的平均吞吐量是F/T bps...

    吞吐量

    简单的讲,对于P2P系统而言,当主机A到主机B传送一个文件,任何时间瞬间的瞬时吞吐量都是主机B接收到该文件的速率(以bps计算)。如果文件由F比特组成,主机B接收到所有F比特用去T秒,则文件传送的平均吞吐量是F/T bps.

    举个例子服务器通过路由器转发给客户端消息

    在这里插入图片描述
    想象比特是流体,而链路是管道,那么吞吐量应该为min{ Rc ,Rs }。如上图所示,当Rc为2Mbps且Rs>Rc,无论Rs有多大,吞吐量都是2Mbps。

    比如:你下载一个F=32×10的6次方个比特的文件,服务器具有2Mbps的传输速率,你有一条1Mbps的接入链路,最终的吞吐量还是1,传输该文件所需的时间是32秒。

    在这里插入图片描述
    同理,当有n个路由器的时候,吞吐量为min{R1,R2,···,Rn,Rn+1}

    我们今天因特网对吞吐量的限制因素通常是接入网。

    比如10个服务器和10个客户端与某计算机网络核心相连,同时发生10个下载,假定这10个下载是网络中当时的唯一流量,核心中有一条所有10个下载都要通过的链路,该链路的传输速率表示为R。
    在这里插入图片描述
    一般情况下R比Rs和Rc的速度大很多,所以吞吐量其实仍然是min{Rs,Rc}
    如果R和Rs(服务器传输速率)、Rc(接入网传输速率)差不多会出现怎么样的情况呢?

    在这里插入图片描述
    以两个为例,两个下载会平等划分它的传输速率,这时候每个下载的瓶颈不再位于接入网中,而是位于核心中的共享链路了,该瓶颈仅能为每个下载提供1.5Mbps的吞吐量,因此每个下载的端到端吞吐量现在减少到500kps.

    展开全文
  • 吞吐量计算

    千次阅读 2009-12-02 13:01:00
    理论值 = [局域网的网络速率(Mbps)×帧长度(byte)×8] / [帧长度(byte)×8 + 帧间隔(bit)] 测量值 = [发送帧的数量×帧长度(byte)×8] / [测试时间(s)×106]

    理论值 = [局域网的网络速率(Mbps)×帧长度(byte)×8] / [帧长度(byte)×8 + 帧间隔(bit)]


    测量值 = [发送帧的数量×帧长度(byte)×8] / [测试时间(s)×106]

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  • 为了提高802.15.4网络吞吐量性能,设计了一种改进的节点状态转换过程,提出了一种考虑隐藏终端问题和重传的节点接入信道模型,并对模型进行分析计算。基于计算结果和信道状态模型分析,对考虑隐藏终端问题的数据碰撞...
  • 网络吞吐量测试工具

    2015-11-24 17:30:46
    如果进行终端到路由器的测试,测试步骤如下: 1、终端安装TTCPW软件。 2、此软件须在DOS模式下使用。在WINDOWS的“开始”-->“运行”窗口里敲入 “command”(win98)或“cmd”(winnt、win2000)。...
  • 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...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

    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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