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  • 2019-10-12 20:13:34

    ab的原理

    ab是apachebench命令的缩写。
    ab的原理:ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试apache的负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它Web服务器的压力。
    ab命令对发出负载的计算机要求很低,它既不会占用很高CPU,也不会占用很多内存。但却会给目标服务器造成巨大的负载,其原理类似CC攻击。自己测试使用也需要注意,否则一次上太多的负载。可能造成目标服务器资源耗完,严重时甚至导致死机。

    1. 安装测试工具

     yum -y install httpd-tools
    

    2. ab 的用法

    ab [options] [http://]hostname[:port]/path
    

    例如:ab -n 5000 -c 200 http://localhost/index.php

    3. 常用参数的介绍:

    -n :总共的请求执行数,缺省是1;

    -c: 并发数,缺省是1;

    -t:测试所进行的总时间,秒为单位,缺省50000s

    -p:POST时的数据文件

    -w: 以HTML表的格式输出结果

    执行测试用例:ab -n 1000 -c 100 -w http://localhost/index.php >>d:miss.html

    4. 性能指标

    在进行性能测试过程中有几个指标比较重要:

    [root@csx-web07-dev ~]# ab -n 1000000 -c 50 -H "cache-control:no-cache"  http://10.0.69.88:8080/api/customer/get?customerId=113
    

    Concurrency Level: 50(并发用户数)
    Time taken for tests: 354.224 seconds
    Complete requests: 1000000
    Failed requests: 0
    Write errors: 0
    Total transferred: 1288000000 bytes
    HTML transferred: 1169000000 bytes
    Requests per second: 2823.07 [#/sec] (mean)(吞吐率,指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数)
    Time per request: 17.711 [ms] (mean)(用户平均请求等待时间
    Time per request: 0.354 [ms] (mean, across all concurrent requests)(服务器平均请求等待时间)
    Transfer rate: 3550.89 [Kbytes/sec] received

    Connection Times (ms)
    min mean[+/-sd] median max
    Connect: 0 1 2.6 0 1004
    Processing: 2 17 3.7 16 221
    Waiting: 0 17 3.6 16 220
    Total: 2 18 4.5 17 1021

    Percentage of the requests served within a certain time (ms)
    50% 17
    66% 18
    75% 19
    80% 20
    90% 22
    95% 24
    98% 28
    99% 32
    100% 1021 (longest request)

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    这篇我们来详细讲讲AB测试的原理和具体的过程。

    AB测试原理简介

    AB测试最核心的原理,就四个字:假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中,就是检验实验组&对照组,指标是否有显著差异。

    既然是假设检验,那么就是先假设,再收集数据,最后根据收集的数据来做检验。

    先来说说假设。

    假设一般成对出现,分为零假设 和 备选假设。

    在AB测试中,零假设是:实验组&对照组 指标相同,无显著差异;备选假设则相反,实验组&对照组 指标不同,有显著差异。

    举个例子。我们优化了某算法,想提高页面的点击率。针对这个场景的AB测试,零假设就是 新算法&老算法的页面点击率无明显差异,备选假设是 新算法&老算法的页面点击率有显著差异。

    再来说说检验。

    一般来说,我们是通过具体的指标属性来找寻相应的检验方法。那么问题来了,指标如何分类呢?

    指标可以分为两种类别:

    1、绝对值类指标。也就是我们平常直接计算就能得到的,比如DAU,点击次数等。我们的一般都是统计该指标在一段时间内的均值或者汇总值,不存在两个值之间还要相互计算。

    2、相对值类指标。与绝对值类指标相反,我们不能直接计算得到。比如某页面的CTR,我们是用 页面点击数 / 页面展现数。我们要计算点击数和展现数,两者相除才能得到该指标。类似的,还有XX转化率,XX点击率,XX购买率一类的。我们做的AB实验,大部分情况下都想提高这类指标。

    根据指标我们可以知道,该如何计算最小样本量,以及实验周期,以及对应的检验方法。

    AB测试详细流程

    我们先看一个图,结合这个实验的流程图,我们一点点来说:

    选取指标

    在做AB测试之前,我们一定要清楚,我们实验的目标是什么。并落地到具体的几个指标上,这几个指标对于我们度量实验结果,有非常明显的帮助。但是,指标也要分层级,唯一一个核心指标+多个观察指标。

    核心指标用来度量我们这次实验的效果,以及计算相应的样本量。观察指标则用来度量,该实验对其他数据的影响(比如对大盘留存的影响,对网络延迟的影响等等)。

     

    建立假设 

    建立假设就如同上文所说,我们建立了零假设和备选假设,零假设一般是没有效果,备选假设是有效果。

    选取实验单位 

    大家应该都使用用户粒度来作为实验单位,但是总体说来,实验单位一般有3种。我们不用掌握,但是很多情况下面试官会问到,大家可以作为了解。

    1、用户粒度:这个是最推荐的,即以一个用户的唯一标识来作为实验样本。好处是符合AB测试的分桶单位唯一性,不会造成一个实验单位处于两个分桶,造成的数据不置信。

    2、设备粒度:以一个设备标识为实验单位。相比用户粒度,如果一个用户有两个手机,那么也可能出现一个用户在两个分桶中的情况,所以也会造成数据不置信的情况。

    3、行为粒度:以一次行为为实验单位,也就是用户某一次使用该功能,是实验桶,下一次使用可能就被切换为基线桶。会造成大量的用户处于不同的分桶。强烈不推荐这种方式。

    计算样本量 

    样本量计算,我们需要了解一下中心极限定理。具体书面定义和推导过程,大家可以在网上百度一下就好,我们这里就通俗的解释一下。中心极限定理的含义,就是只要样本量足够大,无论是什么指标,无论对应的指标分布是怎样的,样本的均值分布都会趋于正态分布。

    基于正态分布,我们才能计算出相应的样本量和做假设检验。具体的样本量计算推导过程,大家如有需要,可以关注后加我微信私聊,这里就放结论。

    整体公式如下:

    由于指标可以分为将绝对值指标和相对值指标。对应的,我们在计算绝对值指标和相对值指标时,标准差的计算方式也会不同。具体如下:

    我们举两个例子说明一下,让大家更有体感。

    案例1-相对值指标:

    某产品点击率1.5%,波动范围[1.0%,2.0%],优化了该功能后,需要AB测试计算样本量

    P:1.5%,p:2.0%(由于波动范围是[1.0%,2.0%],所以至少是2.0%

    总样本量  = 16 * (1.5%*(1-1.5%)+2.0%*(1-2.0%))/ (2.0%-1.5%)^2=22000

    案例2-绝对值指标:

    某产品购买金额标准差是25,优化了该功能后,预估至少有5元的绝对提升,需要AB测试计算样本量

    σ=25,Δ=5

    总样本量  = 16  * 25*25*2/5*5=800

    总样本量,是指我们的实验单位,必须满足这个数量,实验结果中的数据检验才可信。也就是说,我们的实验桶和基线桶之和必须达到这个流量,才能收集数据及检验指标。

    流量分割

    流量切割有两种方式:分流和分层。

    分流是指我们直接将整体用户切割为几块,用户只能在一个实验中。但是这种情况很不现实,因为如果我要同时上线多个实验,流量不够切怎么办?那为了达到最小样本量,我们就得延长实验周期,要是做一个实验,要几个月,相信我,你老板一定会和你聊聊人生理想的。

    另一种方式,分层。就是将同一批用户,不停的随机后,处于不同的桶。也就是说,一个用户会处于多个实验中,只要实验之间不相互影响,我们就能够无限次的切割用户。这样在保证了每个实验都能用全流量切割的同时,也保证了实验数据是置信的。

    两种方式用图来表达如下:

    实验周期计算

    相应的,最小样本量有了,我们切分了流量,知道了实验桶一天大概能有多少样本量(也可以算小时,如果产品的流量足够大)。我们直接用 最小样本量 /  实验桶天均流量 即可以得到相应的实验周期。

    线上验证

    很多公司不会做线上验证。当然,不验证也没关系,就是有可能会踩坑,所以还是建议大家在实验上线后进行线上验证。

    线上验证主要是2个方向,一个是验证实验策略是否真的触发。即我们上线的实验桶,是否在产品上实际落地了。比如你优化了一个产品功能,你可以去实际体验下,实验桶产品是否真的有优化。

    另一个是验证同一个用户只能在同一个桶中,要是同时出现在两个桶中,后期数据也会不置信。这个上文有说过。

    数据检验

    数据检验,大家可能都听过。比如Z检验,T检验,单尾检验,双尾检验,算P值,算置信区间等等。我们这里先说说哪种情况用Z检验,哪种情况用T检验。因为这个问题经常会碰到,也是AB测试中,面试官的必问问题。

    大家应该都看过这个图:

    贾俊平老师的书中就有这个图,具体的公式和原理书中有非常明细的介绍,关注公众号之后领取的“ 资料 ”中就有这本书的电子版PDF。

    按照上文我们说的指标分类,一般情况下,绝对值指标用T检验,相对值指标用Z检验。因为绝对指标的的总体方差,需要知道每一个用户的值,这个在AB实验中肯定不可能。而相对值指标是二项分布,可以通过样本量的值计算出总体的值,就如同10W人的某页面点击率是10%,随机从这10W人中抽样1W人,这个点击率也是10%一样。

    再来说说具体的检验。一般情况下我们可以用两种常用方法:

    1、算P值,也就是算当零假设成立时,观测到样本数据出现的概率。统计学上,将5%作为一个小概率事件,所以一般用5%来对比计算出来的P值。当P值小于5%时,拒绝零假设,即两组指标不同;反过来,当P值大于5%时,接受零假设,两组指标相同。

    2、算置信区间。一般情况下,我们都会用95%来作为置信水平。也就是说,当前数据的估计,有95%的区间包含了总体参数的真值。这么说可能比较绕,我们可以简单理解成 总体数据有95%的可能性在这个范围内。

    我们计算两组指标的差异值,如果我们算出的差异值置信区间不含0,我们就拒绝零假设,认为两组指标不同;但是如果包含0,我们则要接受零假设,认为两组指标相同。

    当然,我们也可以直接算出Z值或者T值,查表对比。但是这种不是很常用,还是以P值及置信区间为主流。

    还有些公司,会将所有指标计算到为不同流量区间内的自然波动。比如我有三个指标,日活100W,那么可以拆分成多个流量区间,比如 1w、2w、5w、10w、20w、50w,100w这几个流量比例,然后依次计算这3个指标,在这些流量下的自然波动阈值,如果高于阈值,我们就认为实验有效。这种就会方便很多,但是不够严谨。

    最后来说说单尾检验,双尾检验。单尾检验的前提是我们不仅认为两组指标不同,还明确了大小,一般情况下,我们都认为实验组的效果高于基线组。而双尾检验只是认为两组指标不同,未明确大小。通常来说,我们更推荐使用双尾检验,为什么呢?

    因为实验本身就是一种利用数据来做决策的方法,我们不要再人为的带入主观设想。而是用双尾检验,我们不仅能量化涨了多少,还能量化掉了多少,因为实验结果有正有负,不一定都是有效果的(正向的),还可能有负向的效果,我们也可以将有负向效果的实验记录下来,沉淀成知识库,为后期实验避坑。

    当然,生活中有些事件是可以用单尾检验的。比如我们优化了制造灯泡的流程,提升了灯泡的质量,那对于灯泡的质量检验我们就采用单尾检验就好,因为我们只关心灯泡质量是否和预期一样,有所提升。

    知识点总结

    以上,我们就讲完了整体的AB测试的流程,以及流程中的各个需要用到的知识点。

    我们来总结下知识点:

    1、实验流程是  选取指标 -- 建立假设 -- 选取实验单位 -- 计算样本量 -- 流量分割 -- 实验周期计算 -- 线上验证 -- 数据检验。

    2、假设分为零假设和备选假设,零假设一般都是实验无效(指标无差异),备选假设是实验有效(指标有差异)。

    3、指标可以分为 绝对值指标 和相对值指标,相应的,绝对值指标推荐用T检验,相对值指标推荐用Z检验。

    4、检验数据是否有效,可以算P值,高于5%就接受原假设,两组指标相同;也可以算置信区间的差异值,如果差异值包含0,则接受原假设,两组指标相同。

    以上,就是今天的内容,大家有问题欢迎后台留言。

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  • 深入解读AB测试(含统计学原理)

    千次阅读 2020-03-19 14:06:53
    什么是ABtest Abtest,又称分组隔离实验,是用于衡量网页设计、产品界面不同方案的效果的科学实验方法。 具体过程就是,为同一个产品目标制定两个方案(如一个界面按钮为蓝色,一个为红色),然后分别为两个方案分配...

    什么是ABtest

    Abtest,又称分组隔离实验,是用于衡量网页设计、产品界面不同方案的效果的科学实验方法。
    具体过程就是,为同一个产品目标制定两个方案(如一个界面按钮为蓝色,一个为红色),然后分别为两个方案分配用户流量,同时上线,根据用户的的使用行为效果衡量哪一个方案对于产品目标是有利的,之后就可以将这个方案投入使用。

    原则

    • 方案设计:影响用户行为的因素很多,在不同的方案设计中尽可能一次只有一个实验变量。
    • 流量分配:具有代表性,相似性。实验的最终目标是将好的产品方案分配给所有的用户,因此抽样得到的用户群体要能够代表整个用户总体。
      可以采用的抽样的方法是:使用聚类方法根据用户属性和行为特征对目标用户群体进行分类,然后采用分层抽样的方法保证两批用户的组成相似,尽可能满足相似性,同时也能代表总体用户特征
    • 评价标准:由实验目标决定,例如方案设计的目标是想要提升转化率,那就以两个方案的转化率作为评价标准。
    • 样本量确定:样本量越大越接近于真实场景,然后同时也导致了更多资源的投入。因此合理选择样本量对于接下来的实验是很重要的
      在这里插入图片描述

    效果分析

    在执行完ABtest之后,接下来就需要对两个方案的效果进行评估,判断哪个方案更能满足实验目标

    例如,两个方案的实验结果分别是 方案一:转化率为40%,方案二:转化率为50%
    提出假设:方案一的转化率总体均值等于方案二的转化率的总体均值,也就是说两个方案没有显著性差异
    p值计算:关于均值的假设检验可以使用t检验,t检验往往在是样本近似正态分布,总体参数未知的条件下使用
    在这里插入图片描述
    根据样本量、均值和方差信息计算出Z值, 结合t分布进而计算处p值。然后将p值与a值进行比较,判断是否拒绝原假设,从而判断两个方案是够存在显著性差异
    区间估计
    如果不存在显著性检验,说明方案本身没有效果或者样本抽样不具有代表性等,需要进行多次优化尝试
    如果存在显著性差异,我们要进一步更深入的分析方案二要比方案一对于转转化率提升了多少,40%与50%都是关于总体转化率均值的点估计,因此提升了25%也是点估计,这是存在误差的。因此可以对总体参数进行区间估计,这里使用95%的置信度分别对两个方案的总体转化率差值进行估计。
    根据中心极限定理可知,样本量足够大的时候,不论总体分布如何,样本均值的分布是符合正态分布的,因此可以利用下面的公司计算出总体差值的区间分布,假设是[0.1, 0.3],则表示总体均值的差以95%的概率落入这个区间内。进一步转化成方案二相较于方案一提升的百分比,则区间为[0.1/0.4,0.3/0.4],也就是[0.25, 0.75],因此得出结论:方案二比方案一效果更好,方案二有95%的把握比方案一的效果提升25%~75%
    在这里插入图片描述

    涉及到的统计学基础

    假设检验:先发现一些规律和结果,然后通过概率推测这些结果发生的原因,推断的依据是小概率事件不会发生。
    根据样本推断总体时会应用到假设检验,事先对总体的参数或分布做出一个假设,然后根据样本观察值判断假设是否正确,即总体的真实情况与原假设是否存在差异,从而做出接受或者拒绝原假设的判断。如果结果中p值<a值,则说明原假设值错误的,拒绝原假设,真是情况与原假设存在显著性差异
    过程:

    1. 做出原假设与备择假设

    2. 根据样本数量和样本分布情况,确定总体参数的分布,构造统计量

    3. 以a=0.05(或其他)构造统计量的拒绝域,查看总体参数是否落入拒绝域内

    显著性检验:属于假设检验
    a值:又称为“弃真概率”,指的是拒绝原假设犯错的概率,因为弃真的代价比较大,因此这个概率越小越好,经常使用的值有0.01,0.05,0.001等。
    例如:a=0.05代表的就是拒绝原假设犯错的概率只有0.05,犯错的概率极其小,本着小概率事件不会发生的原则,可以放心的做出 拒绝原假设,接受备择假设的判断。
    p值 称为显著性水平,p值指的是在原假设正确的条件下,得到样本观察值的概率。p值越小,说明观察值出现结果越小,也就是说原假设正确的概率越低。当p<a时,可以得出 拒绝原假设的判断
    置信区间:假设检验当中,通过样本值对总体参数进行估计时会用到区间估计,表示的含义是总体参数会以一定的概率落入这个区间范围内。决定区间范围的概率为置信度,常用90%或95%。

    参考资料:
    https://blog.csdn.net/buracag_mc/article/details/74905483?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
    https://blog.csdn.net/weixin_34417200/article/details/89153830

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  • 需要了解A/B测试的统计学原理。 如果你不想了解统计学原理或者统计学原理对你来说就是无字天书,请直接跳至文末福利部分,用在线计算器计算样本量就可以。不过建议您了解一下原理部分,其实并没有那...

    为了对比不同策略的效果,如新策略点击率的提升是否显著,常需要进行A/B测试。但测试是有成本的,样本量小时不能判断出差异是否是由抽样误差引起,样本量太大时如果效果不好则会造成难以挽回的损失。如何科学地选择样本量呢?需要了解A/B测试的统计学原理。

    如果你不想了解统计学原理或者统计学原理对你来说就是无字天书,请直接跳至文末福利部分,用在线计算器计算样本量就可以。不过建议您了解一下原理部分,其实并没有那么晦涩难懂。

    一、 A/B测试的统计学原理

    (一)大数定律和中心极限定理

    A/B 测试样本量的选取基于大数定律和中心极限定理。通俗地讲:

    1. 大数定律:当试验条件不变时,随机试验重复多次以后,随机事件的频率近似等于随机事件的概率。

    2. 中心极限定理:对独立同分布且有相同期望和方差的n个随机变量,当样本量很大时,随机变量
      在这里插入图片描述
      近似服从标准正态分布N(0,1)。

    根据大数定律和中心极限定理,当样本量较大(大于30)时,可以通过Z检验来检验测试组和对照组两个样本均值差异的显著性。

    注:样本量小于30时,可进行t检验。

    (二)假设检验

    在进行假设检验时,我们有两个假设:原假设H0(两个样本没有显著性差异)和备择假设H1(两个样本有显著性差异)。相应地,我们可能会犯两类错误:
    在这里插入图片描述

    第I类错误:H0为真,H1为假时,拒绝H0,犯第I类错误(即错误地拒绝H0)的概率记为alpha。

    第II类错误:H0为假,H1为真时,接受H0,犯第II类错误(即错误地接受H0)的概率记为beta。

    1. 犯第I类错误的概率alpha与置信水平1-alpha

    通常,将犯第I类错误的概览alpha称为显著性,把没有1-alpha称为置信水平,即有1-alpha的概率正确接受了H0。

    一般,alpha取值为0.05或更小的数值,即容忍犯第I类错误的概率最大为alpha。

    1. 犯第II类错误的概率beta与统计功效power=1-beta

    通常,将犯第II类错误的概率称为beta;将1-beta称为统计功效,即正确拒绝H0的概率。

    一般,beta取10%20%,则统计功效的取值为80%90%。
    在这里插入图片描述

    犯第一类错误的概览alpha与犯第二类错误的概览beta之间的关系如下图:
    在这里插入图片描述

    1. 统计显著性p-value

    当p-value<alpha时,即原假设成立的概率小于预设的显著性水平,可拒绝原假设。p-value只说明两个样本有没有显著性差异,并不说明差异的大小。

    根据统计学原理计算样本量,需要根据显著性水平查正态分布表,工作中用到的比较少,这里省略。

    工作中可用python中的已有的包和函数计算。

    二、样本量计算的python实现

    Python统计包statsmodels.stats.power中,有一个NormalIndPower工具,可以用其中的solve_power函数实现。

    Solve_power函数中的参数如下:

    (1)参数effect_size : 两个样本均值之差/标准差

    (2)nobs1:样本1的样本量,样本2的样本量=样本1的样本量*ratio

    (3)alpha:显著性水平,一般取0.05

    (4)power:统计功效,一般去0.8

    (5)ratio: 样本2的样本量/样本1的样本量,一般取1

    (6)alternative:字符串str类型,默认为‘two-sided’,也可以为单边检验:’larger’ 或’small’

    例:目前的点击率CTR是0.3,我们要想提升10%,将点击率提升到0.33,测试组和对照组的样本量相同。

    计算如下:
    在这里插入图片描述

    输出结果为:

    3662.8015711721328

    文末福利

    A/B测试样本量在线计算器“

    https://abtestguide.com/abtestsize/

    如:想要提升的现有基准——转化率(conversion rate,可以为点击率、订阅率等)为10%;想要在此基础上提高10%(minimum detectable effect),即提高到11%;统计显著性为5%,统计功效选80%,则计算出结果为14751,即对照组和测试组需要的样本量均为14751。
    在这里插入图片描述
    检测效果变化值越小,需要的样本量越大;检测效果变化值越大,需要的样本量越小。因为,变化效果越小,越有可能是抽样误差引起的;为了避免抽样误差的影响,需要增大样本量。
    在这里插入图片描述

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  • A/B Test(AB测试) 流程、常见面试问题及解答 包括: (1) ab test 中的假设检验原理是什么跟ab test 结合的 (2) 如何选择实验的样本量 (3) 指标的提升怎么判断显著性 (4) 实验做多长时间, 为什么 (5) aa 检验怎么做...
  • Apache自带的ab压力测试工具

    万次阅读 2021-12-12 12:53:50
    ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。
  • AB测试的来源及适用场景1 AB测试原理2 AB测试的来源3 互联网中的AB测试4 AB测试适用场景5 AB测试流程6 知识点总结 1 AB测试原理 AB测试是借鉴了实验的思维,目标是为了归因。 通俗来说,就是我们想把条件分开,...
  • Linux使用ab进行并发压力测试简介介绍原理安装参数说明性能指标1. 吞吐率(Requests per second)2.并发连接数(The number of concurrent connections)3.并发用户数(Concurrency Level)4.用户平均请求等待时间...
  • Apache自带的ab压力测试工具用法详解

    千次阅读 2020-08-07 09:40:21
    Apache自带的ab压力测试工具用法详解 ab原理 ab是apachebench命令的缩写。 ab原理ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试...
  • ab非常实用,它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。 安装 Ubuntu sudo apt-get install apache2-utils ContOS yum -y install httpd-tools ab -V验证是否...
  • apache ab测试

    千次阅读 2018-10-01 22:38:05
    ab命令原理  Apache的ab命令模拟多线程并发请求,测试服务器负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。  ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,...
  • Vue包装器,具有使用本地存储的AB测试模块 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build...
  • 对于ABtest的话,实际上是由变量的相关关系到因果关系的过渡。 那如何进行因果分析? 这里以定期接受体检就能长寿吗?为列子,判断这是相关还是因果? 可以用5步方式来尝试判断 第一步,将要素套入到“原因”与...
  • ab压力测试及结果分析

    万次阅读 2019-06-16 21:31:30
    ab简介及原理 apache bench简称ab,它是apache自带的压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试ab安装 这里主要讲linux环境下,使用yum...
  • 五分钟掌握AB实验和样本量计算原理

    千次阅读 2021-02-20 10:56:10
    AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式...

空空如也

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