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  • 指发出请求到服务器处理完成功返回结果,是一服务器每秒能够响应的查询次数,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。例如在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS。...

    QPS(Queries Per Second): 每秒查询率,每秒钟处理完请求的次数;指发出请求到服务器处理完成功返回结果,是一台服务器每秒能够响应的查询次数,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。例如在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS。对于衡量单个接口服务的处理能力,用QPS比较多。

    TPS(Transactions Per Second):事务数/秒,是软件测试结果的测量单位。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。

    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。

    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

    每秒能够完成N个这3个过程,TPS也就是N;

    TPS和QPS区别:

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

    系统吞吐量:应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量,或者每秒钟最大能处理的请求数。

    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):每秒钟请求/事务数

    并发数: 系统能同时处理的请求/事务数

    RT(response time):  响应时间,一般取平均响应时间,处理一次请求所需要的平均处理时间

    计算关系:

    并发数 = QPS (TPS)* RT

    QPS (TPS)=并发数/RT

    ------------------------------------------------------Tanwheey--------------------------------------------------

    爱生活,爱工作。

    标签:RT,每秒钟,请求,处理,TPS,服务器,QPS

    来源: https://www.cnblogs.com/Tanwheey/p/12403231.html

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  • 我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确...
    • 背景
    • 业务模型
    • 应用层设计
    • 数据层设计
    • 日切对账

    背景

    我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。

    注:资金类系统只有合格和不合格,哪怕数据出现只有0.01分的差错也是不合格的,局部数据不准也就意味着全局数据都不可信。

    本文只分享系统的核心模型部分的设计,其他常规类的(如压测验收、系统保护策略-限流、降级、熔断等)设计就不做多介绍,如果对其他方面有兴趣欢迎进一步交流。

    业务模型

    基本账户管理: 根据交易的不同主体,可以分为个人账户机构账户
    账户余额在使用上没有任何限制,很纯粹的账户存储、转账管理,可以满足90%业务场景。

    子账户功能: 一个用户可以开通多个子账户,根据余额属性不同可以分为基本账户、过期账户,根据币种不同可以分为人民币账户、虚拟币账户,根据业务形态不同可以自定义。
    (不同账户的特定功能是通过账户上的账户属性来区分实现。)

    过期账户管理: 该账户中的余额是会随着进账流水到期自动过期。
    如:在某平台充值1000元送300元,其中300元是有过期时间的,但是1000元是没有时间限制的。这里的1000元存在你的基本账户中,300元存在你的过期账户中。

    注:过期账户的每一笔入账流水都会有一个到期时间。系统根据交易流水的到期时间,自动核销用户过期账户中的余额,记为平台的确认收入。

    账户组合使用:支持多账户组合使用,根据配置的优先扣减顺序进行扣减余额。比如:在 基本账户过期账户 (充值账户)中扣钱一般的顺序是优先扣减过期账户的余额。

    应用层设计

    根据上述业务模型,账户系统是一个典型的 数据密集型系统 ,业务层的逻辑不复杂。整个系统的设计关键点在于如何平衡大并发TPS和数据一致性。

    热点账户:前台直播类业务存在热点账户问题,每到各种活动赛事的时候会存在 90%DAU 给少数几个头部主播打赏的场景。
    DB就会有热点行问题,由于 行锁 关系并发一大肯定大量超时、RT突增DB活跃线程 增加等一系列问题,最终DB会被拖挂。

    账户类系统有一个特点,原账户的扣减可以实时处理,目标账户可以异步处理,我们可以将转账动作拆解为两个阶段进行异步化。(可以参考银行转账业务。)

    比如:A给B转账100元,原账户A的100元余额扣减可以同步处理,B账户的100增加可以异步处理。这样哪怕10w人给主播打赏,这10w人的账户都是分散的,而主播的余额增加则是异步处理的。

    账户转账扣减A账户余额,记录A账户出账流水,记录B账户入账流水,这三个动作可以在一个DBTransaction中处理,可以保证源账户进出帐一致性。目标账户B的入账可以异步处理,为了保证万无一失且满足一定的实时性,需要两步结合,程序里通过MQ走异步入账,同时增加DB的兜底JOB定时扫描 入账流水记录未到账的流水进行入账。
    两阶段

    我们通过异步化缓解热点行处理,但是如果 收款方 强烈要求收款必须在一定的时间内完成,我们还是需要进一步处理,后面会讲到。

    过期账户: 通常过期账户用来管理赠送类账户,这类账户有一定的时效性,用户在使用上也是优先扣减此类账户余额。
    这类使用需求其实覆盖面不大,真正用户账户余额不使用等着被系统过期的很少,毕竟这是一个很傻的行为。

    过期账户的两种核销情况:第一种是用户使用过期账户时的核销。第二种是某个过期流水到了过期时间,系统自动核销记为平台的确认收入。

    过期账户核销逻辑:用户充值1000元到基本账户,平台赠送300元到赠送账户。此时,基本账户记录进账流水+1000元,赠送账户记录进账流水+300元并且该笔流水的过期时间2020-12-29 23:59:59 (过期时间由前台业务方设置) 。

    系统自动核销:如果用户不在此时间之前用完就会被系统自动划进平台的收入,赠送账户余额扣减-300元。

    用户使用核销:如果用户在过期时间前陆续在使用赠送账户,比如使用100元,那么我们需要核销原本进账的300元的那笔流水,减少-150元。
    也就是说,该笔过期流水已经核销掉150元,带过期核销150元,到期后只要核销150元即可,而不是300元。

    过期账户每次使用均产生待核销负向流水,系统自动核销前必须保证没有任何负向流水记录才可以去扣减赠送账户余额。

    账户核销

    考虑到极端情况下,刚好过期JOB在进行自动过期核销,用户又在此时使用过期账户,这点需要注意下。可以简单通过加DB-X锁解决,这个场景其实非常稀少。

    数据层设计

    在应用层设计的时候,我们通过异步化方式来绕开热点问题。
    同样我们在设计数据层的时候也要考虑单次操作DB的性能,比如控制事务的大小,事务跨网络的次数等问题。当然还包括金额存储的精度问题,精度问题处理不好也会影响性能。

    浮点数问题: 如果我们用浮点数近似值来存储金额,那么就一定会有偏差,随着金额越大时间越长偏差就会越大。比较好的方式是通过整型来存储,通过放大金额比例来达到不同的业务场景下对金额比率的要求。

    正常的1.12元,存储比率是1=100元,那么表里的存储值就是112,不同的货币比例都可以自由缩放,永远都可以保持最准确的精度。

    分库分表+读写分离: 根据业务特点和未来增量规划,将DB分为16个逻辑库,前期使用2个物理库承载。16个逻辑库,按照每次2倍扩容,最大扩容上限是16个物理库。单实例的配置 8c 32g 2t 8000conn 9000iops

    按照单次TPS-rt 1ms计算,TPS 1w 需求,每台承载5k TPS,单库的活跃线程大概在8-10个(考虑网络延迟)。
    最后到达瓶颈的都是iops,因为只要rt足够短,最终压力都会在IO上。

    分库按照uid分为16个库,账户表不分表默认16张。每张表按照 1kw*16=1.6 亿个账户。

    单表能存储多少要综合考虑,比如查询类型,单次查询的RT,冷热数据占比( innodb_buffer_pool 利用率)、是否充分发挥了索引,索引是否达到3星级别,索引片中没有经常变更的字段等。

    账户流水表按照日期分表365张,流水数据会随着时间推移逐渐变成冷数据,定期归档冷数据。(这里约定了,流水查询只能按照uid+日期查询。如果运营类的需求,要横跨分片key获取,走OLAP方案 clickhouse、hive等)

    分库分表采用阿里云分布式数据库产品DRDS,1个主库集群+2个读库集群(读库做了读负载均衡,可以按需扩容)。
    分库分表

    读负载均衡器:https://github.com/Plen-wang/read-loadbalance

    既然用了DRDS分布式数据库产品,那么在查询上需要充分考虑分片键的限制,如果存储和查询出现分片键冲突问题就需要我们手动计算分片路由,直接访问物理节点。

    访问物理节点需要借助DRDS专用SQL注释子句来完成。

    先通过 show node 查看物理DB ID、show topology from logic_table_name 查看物理表ID,然后在SQL带上特定的注释子句

    SELECT /*+TDDL:scan('logic_table_name', real_table=("real_table_name"),node='real_db_node_id')*/ 
    count(1) FROM logic_table_name ;
    

    账户更新: 对账户更新都有一个前提就是账户已经开通,但是我们为了最大化账户系统在使用上的便利性,让前台业务方不需要做初始化动作,由账户系统惰性初始化,比如发现账户不存在就自动初始化账户数据。

    但是我们怎么知道账户不存在,不可能每次都去查询一次或者根据执行返回错误判断。而且 update 语句是区分不了错误的 账户不存在 还是 余额不足 或者其他原因。

    那么如何巧妙的解决这个问题,只要一次DB往返。

    我们可以使用 Mysql INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ... 子句,但是该子句有一个限制就是不支持 where 子句。

    -- cut_version 乐观锁、account_property 账户属性
    insert into tb_account(uid,balance,cut_version,account_property) values("%s",%d,%d,%d) ON DUPLICATE KEY UPDATE balance = balance + %d,cut_version = cut_version+1
    

    其实不完全推荐使用这个方法,因为这个方法也有弊端就是将来 where 子句无法使用,还有一个办法就是合并 账户查询插入 为一条 sql 提交。

    DB操作本身rt可能很短,但是如果跨网络那么事务的延迟会带来DB的串行化增加,降低并发度,整体应用 rt就会增加。所以一个原则就是尽量不要跨网络开事务,合并sql做一次事务提交,最短的事务周期,减少跨网络的事务操作,如果我们将单次事务网络交互减少2-3次,性能的提高可能会增加2-3倍,同样由于网络的不稳定抖动丢包对 999rt 线的影响也会减少2-3倍。

    平衡好当前系统是业务密集型还是数据密集型
    判断当前系统是否有很强的业务层逻辑,是否要运用DDDRUP等强模型的工程方法。毕竟强模型高性能在落地的时候有些方面是冲突的,需要进一步借助 CRQSGRASP等工程方法来解决。

    单行热点问题: 单行的TPS都是串行的,事务rt越短TPS就越高,按照1ms计算,差不多TPS就是1000。一般只有机构账户类型才会有这个需求。

    我们可以将单行变成多行,增加行的并行度,加大账户操作的并发度。(这个方案要评估好写入和查询两端需求)

    iduidbalanceslot
    11010101010001
    21010101020002
    31010101030003
    4101010104004
    5101010103005
    6101010102006
    7101010102007
    8101010102008
    9101010102009
    101010101020010
    insert into tb_account (uid,balance,slot)
    values(10101010, 1000, round(rand()*9)+1) 
    on  duplicate key update balance=balance+values(balance)
    

    这里的 10slot*单个slot 1000TPS,理论上可以跑到1w,如果机构账户数据量很大,可以扩展slot个数。

    账户的总余额通过sum()汇总,如果业务场景中有余额的频繁sum()操作,可以通过增加余额中间表,定期 insert into tb_account_total select sum(balance) total_balance from tb_account group by uid

    通常机构账户的结算是有周期的(T+7、T+30等),而且基本是没有并发,所以在账户余额扣减方面就可以轻松处理。
    有两种实现方案:

    第一种,账户余额允许单个slot为负数,但是总的sum()是正数。通过子查询来对余额进行检查。

    insert into tb_account (uid, balance, slot)
    select uid,-1000 as balance,round(rand() *9+ 1)
    from(
        select uid, sum(balance) as ss
        from tb_account
        where uid= 10101010
        group by uid having ss>= 1000 for update) as tmp
    on duplicate key update balance= balance+ values(balance)
    

    第二种,如果条件允许可以借助用户自定义变量来在DB上完成余额累计扫描,将可以扣减的slot的主键id返回给程序,但是只需要一次DB交互就可以获取出可以扣减的账户solt,然后分别开始对slot账户进行扣减。

    set @f:=0;
    select * from tb_account where id in(select id from (select id, @f:=@f+balance from tb_account where @f<1000 order by id) as t);
    

    第二种方案在默认的mysql数据库上都是支持的,但是有些数据库云产品不支持,阿里云rds是不支持的。

    日切对账

    账户系统有一个基本的需求,就是每天余额镜像,简单讲就是余额在每天的快照,用来做T+1对账。
    不管财务还是每季度的审计都会需要,最重要的是我们自己也需要对账户数据做摸底对账。

    由于每天产生上亿的流水,这需要在大数据平台中完成。

    日切对账:昨天账户余额 - 前天账户余额 = 昨天的流水 - 前天的流水

    比如,昨天的账户余额是5000w,前台的账户余额是4500w,差值就是500w。同样道理,昨天的账户流水是5000w,前天的账户流水是4500w,那么差值是500w,这就是没问题的。

    账户不仅有增加也有减少,可能昨天账户余额比前天账户余额差值是-500w,但是流水也要是-500w才行。

    由于每天会产生亿级的流水,用传统的全量抽取不现实,这类数据抽取的速度都会有延迟,而且对账最重要的是时间点必须非常精准,才能保证余额和流水是对得上的。

    要不然会出现HDFS的分区是2020-06-10号,但是该分区里有2020-06-11的数据,就是因为拉取的时候会延迟到第二天。这个问题也可以通过增加拉取sql的条件限制来解决这个问题,但是无法做到0点瞬间镜像全部账户。

    解决方案: 全量余额+binlog增量更新
    1.账户表,先做一次全量同步。
    2.DB的所有变更通过binlog(默认row复制)进到数仓。(因为 binlog 是基于发生时间的,所以无所谓我们是不是在0点去计算镜像)
    3.T+1跑JOB的时候,获取前一天的账户余额,然后通过 binlog 来覆盖前天与昨天的交集部分。

    由于数仓的 binlog 数据都是增量的,所以要想取到正确的全量数据需要用到一定的技巧。

    select app_id,sub_type,sum(amount) records_amount from (
          select *,row_number()over(partition by id order by updated_at) as rn
          from hive_db_table
          where dt='${YESTERDAY}'
      ) t where t.rn=1
           group by t.sub_type,t.app_id
    

    使用 hive 开窗函数 row_number()over() 对同样的id进行分组,然后获取最新的一条数据就是账户在T的最后的值。

    作者:王清培(趣头条 Tech Leader)

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  • TPS QPS

    2019-01-04 19:33:20
    一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPSTPS是软件测试结果的...

    一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS)

    TPS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。

    一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量。系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。

     

    二、QPS:每秒查询率QPS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,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。

    对应fetches/sec,即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。

     

    =================================================================================================================================================================================================================================================================================

     

     

    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。

    loadrunner TPS

     

    目录[-]

    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

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  • QPS TPS

    2019-04-12 09:00:56
    TPS(TransactionPer Second):每秒事务处理量。一个事务是指一个客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的全过程。客户端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(Transaction Per Second)每秒事务处理量一个事务是指一个客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的全过程。客户端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即每秒处理事务数,包括:

    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。

    QPS(Query Per Second):每秒查询率,即一台服务器每秒能够响应的查询次数。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。互联网中,经常用QPS来衡量服务器的性能。

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

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  • QPS和TPS

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    TPS&QPS
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    2017-06-21 14:23:00
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  • TPS与QPS

    2019-07-21 06:48:20
    一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPSTPS是软件测试结果的...
  • mysql QPS TPS

    2015-03-31 18:36:21
    QPS:Queries Per Second 查询量/秒,是一服务器每秒能够...TPS : Transactions Per Second 是事务数/秒,是一数据库服务器在单位时间内处理的事务的个数。很多资料上对QPS TPS的算法都是questions = show gl...
  • TPS和QPS的区别

    2019-06-10 16:27:35
    (业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS)QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一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 RPS TPS

    2020-12-03 16:31:53
    Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一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 Transactions Per Second的缩写,也就是事务数/秒。它是...
  • QPS、TPS

    2020-07-31 16:20:17
    QPS:每秒查询率Query Per Second:一服务器每秒能够响应的查询次数,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,它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。http_load、apache ab、...
  • 徕卡TPS1200模拟器

    2013-05-09 21:10:02
    现在让我们在pc模拟一著名的徕卡tps1200全站仪,随便操作,和实际一样。 且支持中文 ------ 下载安装大家都会,不说了, 安装后默认是英文界面, 按 ●PROG 开机 按界面 5 3 4 或者直接在键盘输入 5 3 4 鼠标拖动...
  • TPS,QPS

    2019-04-13 11:47:13
    QPS是Transactions Per Second的缩写,服务器每秒内响应的频率。 是一个软件测试结果的...TPS:每秒查询率,是一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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    2007-02-13 00:57:13
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  • QPS TPS 区别

    2017-06-11 10:56:00
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  • QPS与TPS简介

    2017-06-06 20:09:05
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  • 两分钟读懂什么是TPS和QPS

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    2020-04-15 12:06:31
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  • TPS、QPS和系统吞吐量的区别和理解

    万次阅读 多人点赞 2018-10-21 21:36:21
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空空如也

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