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  • 压测指标

    千次阅读 2020-01-14 10:38:55
    响应时间RT(Response-time),是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。 四、并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 五、吞吐量 系统的吞吐量...

    一、QPS,每秒查询

    QPS:Queries Per Second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。互联网中,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。

    二、TPS,每秒事务

    TPS:是TransactionsPerSecond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 vs TPS: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。如,访问一个页面会请求服务器2次,一次访问,产生一个“T”,产生2个“Q”。

    三、RT,响应时间

    响应时间:执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。响应时间RT(Response-time),是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。

    四、并发数

    并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。

    五、吞吐量

    系统的吞吐量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO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):(Query Per Second)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
    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
    并发数 = QPS*平均响应时间
    六、实际举例
    我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看,如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间就叫做峰值时间。

    公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)
    机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器
    1、每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS?
    ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

    2、如果一台机器的QPS是58,需要几台机器来支持?
    139 / 58 = 3

    七、最佳线程数、QPS、RT
    1、单线程QPS公式:QPS=1000ms/RT
    对同一个系统而言,支持的线程数越多,QPS越高。假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5
    多线程场景,如果把服务端的线程数提升到2,那么整个系统的QPS则为 2*(1000/80) = 25, 可见QPS随着线程的增加而线性增长,那QPS上不去就加线程呗,听起来很有道理,公司也说的通,但是往往现实并非如此。

    2、最佳线程数量
    刚好消耗完服务器的瓶颈资源的临界线程数,公式如下
    最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间)* cpu数量
    特性:

    在达到最佳线程数的时候,线程数量继续递增,则QPS不变,而响应时间变长,持续递增线程数量,则QPS开始下降。
    每个系统都有其最佳线程数量,但是不同状态下,最佳线程数量是会变化的。
    瓶颈资源可以是CPU,可以是内存,可以是锁资源,IO资源:超过最佳线程数-导致资源的竞争,超过最佳线程数-响应时间递增。

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  • jmeter性能压测指标

    千次阅读 2018-12-12 18:41:05
     压测前要明确压测功能和压测指标,一般需要确定的几个问题:  固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测?  要求支持多少并发数?  TPS(每秒钟处理事务数)目标多少?响应时间要达到多少? ...

    JMeter性能测试+百度接口测试+baidu_demo.jmx,

    https://blog.csdn.net/lovesoo/article/details/78579547

    Jmeter接口测试+压力测试+get/post/jdbc/cookie/header/参数化/断言

     https://blog.csdn.net/github_27109687/article/details/71968662

    Jmeter模拟登陆 https://www.cnblogs.com/wenxuechao/p/4121917.html

    接口测试工具soapUI(一)  https://www.cnblogs.com/shuaijie/articles/5913750.html

    get接口测试+参数可变https://blog.csdn.net/qq_32444825/article/details/81285721https://blog.csdn.net/qq_32444825/article/details/81285721

    jmeter结果图表解释  https://www.cnblogs.com/flybird-jenny/p/5048271.html

    jmeter对聚合报告,查看观察树,以及图形结果的分析  

    https://blog.csdn.net/cherry_cindy/article/details/68066908

    https://blog.csdn.net/go_pig/article/details/79570799


    压力测试
        压力测试分两种场景:一种是单场景,压一个接口的;第二种是混合场景,多个有关联的接口。
        压测时间,一般场景都运行10-15分钟。如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定。

    压测任务需求的确认
        压测前要明确压测功能和压测指标,一般需要确定的几个问题:

    1.     固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测?
    2.     要求支持多少并发数?
    3.     TPS(每秒钟处理事务数)目标多少?响应时间要达到多少?
    4.     压服务器名称还是压服务器IP,一般都是压测指定的服务器

    压测设置

    1.     线程数:并发数量,能跑多少量。具体说是一次存在多少用户同时访问
    2.     Rame-Up Period(in seconds):表示JMeter每隔多少秒发动并发。理解成准备时长:设置虚拟用户数需要多长时间全部启动。如果线程数是20,准备时长为10,那么需要10秒钟启动20个数量,也就是每秒钟启动2个线程。
    3.     循环次数:这个设置不会改变并发数,可以延长并发时间。总请求数=线程数*循环次数
    4.     调度器:设置压测的启动时间、结束时间、持续时间和启动延迟时间。

    压测结果查看
        运行完后,聚合报告会显示压测的结果。主要观察Samples、Average、error、Throughput。

    1.     Samples:表示一共发出的请求数
    2.     Average:平均响应时间,默认情况下是单个Request的平均响应时间(ms)
    3.     Error%:测试出现的错误请求数量百分比。若出现错误就要看服务端的日志,配合开发查找定位原因
    4.     Throughput:简称tps,吞吐量,默认情况下表示每秒处理的请求数,也就是指服务器处理能力,tps越高说明服务器处理能力越好。

    压测结果的分析

    1.     有错误率同开发确认,确定是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内;
    2.     Throughput吞吐量每秒请求的数大于并发数,则可以慢慢的往上面增加;若在压测的机器性能很好的情况下,出现吞吐量小于并发数,说明并发数不能再增加了,可以慢慢的往下减,找到最佳的并发数;
    3. 压测结束,·登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标,进行数据的分析;
    4.     最大的tps:不断的增加并发数,加到tps达到一定值开始出现下降,那么那个值就是最大的tps。
    5.     最大的并发数:最大的并发数和最大的tps是不同的概率,一般不断增加并发数,达到一个值后,服务器出现请求超时,则可认为该值为最大的并发数。
    6.     压测过程出现性能瓶颈,若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常,未达到90%以上,则可以说明服务器有问题,压力机没有问题。
    7.     影响性能考虑点包括:数据库、应用程序、中间件(tomact、Nginx)、网络和操作系统等方面。

     

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  • 压测指标和策略

    2020-06-12 09:37:45
    系统性能指标概要 1、业务指标 2、资源指标 3、中间件指标 4、数据库指标 5、前端指标 6、稳定性指标 7、批量处理指标 8、可扩展性指标 9、可靠性指标。 有效指标如下: 业务指标 资源...

    系统性能指标:

    1、业务指标

    2、资源指标

    3、中间件指标

    4、数据库指标

    5、前端指标

    6、稳定性指标

    7、批量处理指标

    8、可扩展性指标

    9、可靠性指标。

    有效指标如下:

    业务指标资源指标中间件指标数据库指标
    交易响应时间系统处理能力(TPS、QPS、HPS)并发用户数错误率CPU内存ThreadPoolJDBC(数据库连接数)SQL吞吐量
    1、500毫秒以下为佳
    2、一般1秒以下,
    3、3秒可接受
    1、稳定压测:300次/秒可接受,500次/秒一般,800次/秒为佳
    2、冲量压测:1000次/秒
    3、纯redis压测要求2000+次/秒

    600-可接受
    800-一般
    1000-为佳
    95%-可接受
    98%-一般
    99.4%-为佳
    1、CPU利用率70%-80%,属于警戒值
    2、CPU利用率超过80%,即超出预警
    SWAP(与虚拟内存交换)交换内存利用率低于70%活动的线程数占比:80%数据库连接占比:80%查询:
    1、200ms以内为佳;
    2、一般1S以内;
    3、最慢3S以内
    写入:
    1、500ms以内为佳;
    2、一般1S以内;
    3、最慢3S以内
    2000个/S

     

    压测策略如下:

     

    压测类型优先级目的策略备注
    负载测试主要关注系统在正常负载压力场景下,系统的性能指标,观察功能是否满足业务需求。找到性能较差的几个单接口和组合场景。1、需要以用户需求或线上实际的负载情况,确定期望的性能指标值(QPS,响应时间等),然后以该负载的并发量为起点。
    2、以一个固定并发增量逐步增大,观察性能指标是否仍然在可接受范围内。并发时间:15分钟左右
     
    压力测试主要关注在多大并发压力下系统的性能会变得不可接受,或者出现性能拐点(崩溃),从而去分析系统的瓶颈,为后续优化作参考。继续增大并发压力直到拐点出现,记录拐点前的各项指标即为指标的最大值,也就是性能瓶颈。利用最大并发数做压力测试,并发时间:30分钟左右 
    疲劳强度测试\稳定性测试最高主要关注在一定负载下长时间运行后系统性能指标的变化情况。因为有些性能问题可能不会一下就暴露出来,例如内存泄漏问题,大量连接未释放问题,这些需要经过一段时间才会显现。是在某个固定负载下做一个长时间的压力保持,观察一些可能发生问题的性能指标的曲线图是否保持稳定。80%最大并发数,进行稳定性测试,至少压8小时。 
    负载跳变关注系统对突然冲击力的性能影响,可以模拟从轻载突然到重载,或从重载突然到轻载,不断切换,观察系统的性能指标是否满足业务需求。以10%最大并发量和90%最大并发量之间,不断来后切换,每种负载持续时间10s,整个场景持续运行至少8小时。 
    瞬时超载能力测试主要关注短时间内系统的处理超载能力,以超过最大并发量方式加压,观察系统的性能指标是否满足业务需求。以110%最大并发数进行加压,以一个固定值不断增加,循环次数不变的方式,每次叠加固定值保证在3--5分钟内能发完所有请求,观察性能指标是否仍然在可接受范围内,直到出现性能性能拐点,此时找到短时间内系统的处理超载最大并发量。 
    过程目的备注
    服务最小单元配置,单节点,无代理,压测至拐点或最大资源处(服务cpu或内存满了)最小配置,找到拐点或最大资源处的指标集a,尽量满足指标集a<预期指标集n最小单元:2C4G或4C4G或4C2G
    调优1,最大资源处,调整内存与处理器内核配比,达到内存使用率 约等于 cpu使用率, 
    再次压测拐点或最大资源处得到当前最小配置的最大指标集b 
    调优2,预期指标集n / 指标集b = 总节点数j(最小配置)得到当前最小配置的总节点数j 
    调优3,实际节点数j1 * 配置倍数k  = 总节点数j得到实际节点数j1和实际配置k 
    调优4,实际节点数j1和实际配置k + 代理服务(nginx和HA),再次压测1.找到预期指标集n,2.找到80%资源处指标集,3.找到100%资源处指标集,4.性能拐点处指标集,都能满足预期指标集n 
    如调优4不能满足预期,可能是代理服务问题,测出代理服务瓶颈和最终指标集得到实际生产中的最终指标集,或继续调优代理服务器 
    最大tps多少系统处理能力
    支持多少用户并发:平均响应时间小于1s拐点
    性能最稳定范围:系统资源使用率在80%以下时,tps多大,最稳定的范围

     

     

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  • 性能测试—接口压测指标分析

    千次阅读 2020-11-26 14:25:53
    通常而言,Jmeter性能测试结果分析可从性能测试指标达成方面着手,然后再分析测试过程中出现的异常情况,逐一判断是否存在性能风险。 一、用户登录并发测试结果分析 1、提取测试指标 表1:用户登录并发性能指标 ...

    原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36587675

    通常而言,Jmeter性能测试结果分析可从性能测试指标达成方面着手,然后再分析测试过程中出现的异常情况,逐一判断是否存在性能风险

    一、用户登录并发测试结果分析

    1、提取测试指标

    表1:用户登录并发性能指标
    测试项并发数业务成功率响应时间CPU使用率内存使用率
    用户登录100100%<=5秒<=80%<=80%

    2、测试指标分析

    1)并发数

    线程组设置为100个线程,运行过程中未出现任何异常,满足100个线程并发操作需求。

    2)业务成功率

    测试脚本中设置了断言,判断用户登录后是否出现“登录成功”字样,并设定了“断言结果”查看器,通过查看断言结果,全部通过,则说明登录全部完成,业务成功率为100%。

    用户登录断言结果

    3)响应时间

    结合Jmeter执行结果后的聚合报告分析,用户登录响应时间目标指标<=5秒

    聚合报告
    聚合报告

    性能指数Apdex(Application Performance Index)是一个国际通用标准,表示用户对应用性能满意度的量化值

    它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法,把最终用户的体验和应用性能作为一个完整的指标进行统一度量。

    图7- 47表示为通用用户满意度区域,0代表没有满意用户,1则代表所有用户都满意。实际业务系统开发过程中,1是团队的追求目标。

    针对ECShop用户登录业务,100个并发登录的APDEX指标如图7- 48所示。从图中可看出,所有请求的Apdex值都接近1,因此用户满意度优秀,也从侧面说明了服务器响应速度快。

    图7- 48用户登录100并发APDEX指标情况

    4)系统资源使用

    利用Jmeter监控系统资源,测试完成后结果如图所示

    通过上图分析,CPU处于正常状态,因此次测试场景运行时间短,所以波峰及波谷明显,但均未持续超过80%,内存几乎无变化,被测服务器内存使用率维持在20%以内。因此测试结果符合预期目标指标。

    5)数据库监控

    利用Spotlight监控到的服务器Mysql数据库在测试期间运行的SQL为SELECT,与被测登录业务对数据库操作吻合

    3、更新并发测试结果表

    通过上述测试指标分析,更新用户登录并发测试结果表如表7- 13所示。

    二、用户登录业务量测试结果分析

    1、提取测试指标

    2、测试指标分析

    1)响应时间

    测试完成,生成测试报告后,获取响应时间趋势图,如图7- 52所示。

    图7- 52 用户登录业务量测试响应时间图

     

    通过上图分析,采用90%采样数据,分析整个请求,任何一个请求均未超过5秒,因此响应时间通过。

    2)业务成功率

    测试过程中所有断言通过,并且没有任何错误,登录成功率100%。“打开首页”、“打开用户登录页面”、“提交登录信息”与后面请求数据存在差异,是因为测试时间到达后部分请求立刻停止,故未能保证业务的完整性。

    3)业务量

    本次业务量测试,设置线程数为78个,2小时完成登录总数为8427次登录,其中包含了11秒操作停留时间,如果去除11秒停留时间,从数据理论计算,2*60*60/0.131=54961次,可达到预期2小时5万次登录操作,需进一步测试

    4)系统资源使用

    通过Jmeter监控服务器CPU及内存使用率来看,CPU及内存使用率非常稳定,且维持在20%-30%之间,满足预期目标不超过80%,测试通过。

    图7- 53用户登录业务量测试2小时系统资源图

    5)数据库监控

    数据库执行过程监控正常,符合业务请求变化趋势,如图7- 54所示。

    图7- 54用户登录业务量Mysql资源监控图

    3、更新并发测试结果表

    通过上述测试指标分析,更新用户登录业务量测试结果表如表7- 15所示。

    表7- 15用户登录业务量并发测试结果
    测试项结果属性响应时间业务成功率业务量CPU使用率内存使用率
    用户登录预期结果<=5秒100%2小时5万<=80%<=80%
    实际结果0.131秒100%54961<40%20%
    通过/失败YYNYY

    业务量测试存在一定差异,可进一步测试。

    三、随机购物并发测试结果分析

    1、提取测试指标

    提取随机购物并发测试的目标指标如表7- 16所示。

    2、测试指标分析

    1)响应时间

    测试完成后,根据生成的测试报告,获取随机购物100个并发响应时间如图7- 55所示。

    图7- 55随机购物并发测试响应时间

     通过上图分析,随机购物100个线程并发执行时,平均响应时间分别为:631毫秒、105毫秒、588毫秒、748毫秒、246毫秒、288毫秒、786毫秒、2848毫秒、1934毫秒、2161毫秒、836毫秒、290毫秒、307毫秒,通过这些数据分析,每个请求所消耗的时间均未超过5秒,但90%采样数据中,“填写收货信息”请求响应时间为5395毫秒,严格来说,该请求测试不通过。更新测试目标指标表时可采用90%采样。

    2)Apdex指标

    图7- 56随机购物100并发Apdex指标

    通过上图可以看出,填写收货信息、提交物流及付款方式、进入物流及付款方式设定页面三个请求用户满意度低于0.5,意味系统对这三个请求的响应时间较慢,尤其是收货信息、提交物流及付款方式这两个情况。测试工程师可针对这两个请求,给出性能测试不通过结论。通常而言,最低要求超过0.5,当然项目组可设定具体需求。

    3)业务成功率

    测试结束后,检查系统后台订单信息,100个并发线程,每个线程循环1次,故生成100个订单,且运行过程中没有任何错误。故认为随机购物100并发测试业务成功率为100%

    4)业务量

    线程组设置为100个线程,运行过程中未出现任何异常,满足100个线程并发操作需求。

    5)系统资源使用

    执行过程,通过Jmeter监控得到本次测试系统资源使用情况,如图7- 57所示。

    图7- 57随机购买100并发系统资源监控图

    过上图分析可知,CPU在测试过程中持续值维持在90%以上,有17秒时间几乎达到100%,因此从指标信息判断,本次CPU使用率超过预期80%的目标。

    同时,内存使用率在25秒以后也呈现明显上升趋势,需分析这段时间什么业务导致资源使用率上升。总体内存使用率维持在30%-40%之间,低于预期目标不超过80%,故内存使用率通过。

    基于CPU、内存使用率,分析响应时间图表,如图7- 58所示。

    图7- 58随机购买100并发响应时间图

    通过上图分析,可知“填写收货信息”响应时间持续升高,需测试工程师报告此问题,联合研发同事分析“填写收货信息”涉及哪些具体操作,如是否操作数据库,是否需要大量缓存、是否调用第三方地址编辑控件等,从而确定响应时间升高原因,是否因此导致CPU及内存使用率升高。

    6)数据库监控

    从Mysql数据库SQL语句执行速度来看,符合场景执行设计过程,但SQL中Inserts语句体现不明显,需关注原因,确定是监控本身问题,还是被测对象SQL语句设计问题。

    图7- 59随机购买100并发Mysql数据库资源图

    3、更新并发测试结果表

    通过上述测试指标分析,更新用户登录并发测试结果表如表7- 17所示。

    4、结论

    综合测试数据分析,“填写收货信息”请求响应时间超过5秒,CPU使用率超过90%,故随机购物100并发场景测试不通过。需分析“填写收货信息”涉及哪些操作,导致响应时间变长的原因,是否对CPU及内存使用率造成了影响。

    四、随机购物业务量测试结果分析

    1、提取测试指标

    提取随机购物业务量测试指标如表7- 18所示:

    100个线程持续执行2分钟后,出现大量业务错误,服务器CPU使用率持续维持在100%附近,因此利用100个线程进行2小时的随机购物业务量测试失败。可根据需要,利用折半验证法,验证系统稳定性测试的最佳线程数及服务器资源配置是否合理。

    数据库报错如下:
    
    <b>MySQL server error report:Array
    
    (
    
    [0] => Array
    
    (
    
    [message] => MySQL Query Error
    
    )
    
    [1] => Array
    
    (
    
    [sql] => INSERT INTO `ecshop`.`ecs_order_info` (order_sn, user_id, order_status, shipping_status, pay_status, consignee, country, province, city, district, address, zipcode, tel, mobile, email, best_time, sign_building, postscript, shipping_id, shipping_name, pay_id, pay_name, how_oos, card_message, inv_payee, inv_content, goods_amount, shipping_fee, insure_fee, pay_fee, pack_fee, card_fee, surplus, integral, integral_money, bonus, order_amount, from_ad, referer, add_time, pack_id, card_id, bonus_id, extension_code, extension_id, agency_id, inv_type, tax, parent_id, discount, lastmodify) VALUES ('2017110775867', '2223', '0', '0', '0', 'hzdl00168', '1', '2', '37', '403', '北京东城区', '', '01088888888', '', 'hzdl00168@qq.com', '', '', '', '5', '申通快递', '2', '银行汇款/转帐', '等待所有商品备齐后再发', '', '', '', '1999', '15', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '2014.00', '0', '本站', '1510050069', '0', '0', '0', '', '0', '0', '', '0', '0', '', '1510050069')
    
    )
    
    [2] => Array
    
    (
    
    [error] => Duplicate entry '2017110775867' for key 'order_sn'
    
    )
    
    [3] => Array
    
    (
    
    [errno] => 1062
    
    )
    
    )

    系统资源趋势图:

    图7- 60随机购买2小时业务量测试系统资源图

    上述所有场景,如时间、条件、资源允许,测试工程师应当多测试几次,根据平均值输出测试报告。

    展开全文
  • 压测指标参考

    2016-11-20 10:37:00
    通用指标(指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项) 指标 说明 ProcessorTime 服务器CPU占用率,一般平均达到70%时,服务就接近饱和 Memory Available Mbyte 可用内存...
  • 数据库压测指标的一点理解

    千次阅读 2018-07-31 08:49:38
    数据库的io有多种,对redo 的写IO是连续的,数据文件等其他文件的io操作存在较大随机性,可以说对于数据的压测结果如果压测业务模型不一样,压测的结果会相差很多;而纯os层面的压测可能压测数据结果不会有太多的...
  • 根据压测的场景不同,或者压测的目的不同,我们会选择不一样的压测方式来进行压测,梳理了下大概的压测的方式,主要有以下三个。 1.全链路压测 2.单接口压测 3.多接口混合压测 全链路压测呢,近几年 比较火,比如...
  • 性能指标压测

    2020-03-19 13:52:18
    性能指标
  • 在对数据库进行压测是,最终要看的是该数据库在现有的机器配置下,每秒可以抗下多少个请求?使用专业术语,就是QPS和TPS。 QPS,全称 Query Per Second. QPS就是说,你的这个数据库每秒可以处理多少个请求。可以...
  • QPS &TPS IO相关的压测性能指标 IOPS:这个指的是机器的随机IO并发处理的能力,比如机器可以达到200 IOPS,意思就是说每秒可以执行200个随机IO读写请求 你在内存中更新的脏数据库,最后都会由后台IO线程在不确定的...
  • 压测需要关注的指标

    2021-07-02 20:07:59
    1、90%的接口相应时间 2、错误率 3、内存的使用率 4、CPU使用情况(命令行如何看)
  • linux 常用压测命令

    2018-09-13 10:34:35
    查看和监测系统性能指标的方法和Linux命令,• 负载 • CPU • 内存 • 交换区 • 磁盘及IO负载 • 网络 • 运行时间 • 用户数 • 进程任务数
  • 网关里包括一个简单aop代理,使用简单路由及默认过滤器,还有5个一样的修改request body的自定义全局过滤器。
  • jmeter 性能测试和linux指标查看
  •  页面组件分解(随时间变化):图显示压测运行期间的每一秒内每个网页及其组件的平均响应时间 (以秒为单位)。    7、Page Download Time Breakdown(页面下载时间细分)  页面下载时间细分:图显示每个页面组件...
  • 1 在AWR报告中transaction/s 最大支持量。 2
  • 本文作者:suxingrui 本文链接: 版权声明:本文为原创文章,转载请注明出处。 应用开发或维护过程中,有时候需要对特定的场景(接口等)进行性能测试。 使用一些辅导工具能够减轻我们的工作,...指标监控 ...
  • 压测 压测需要注意的点: 尽量解决真实业务情况(不通类型操作占比、数据value 量) 压测虚拟机Redis 和 实体机 Redis 的差异 压测结果 相同压力下,虚拟机CPU占用高于实体机,同比压力增长下,虚拟机的CPU使用正常...
  • 性能压测与调优

    千次阅读 2020-01-15 16:52:25
    以模拟真实流量的方式,获取当前系统的性能指标、是否存着高并发隐患、瓶颈等信息的手段。 性能压测处于什么位置?或者说什么时候去做呢?如何做? 如何做好线上环境的性能压测、全链路压测,如何做到压测结果准确...
  • 在进行系统性能压测和系统性能优化的时候,会涉及到QPS,PV,RT相关的概念, 本文总结一下QPS,PV,RT之间的关系。 PV即Page View,网站浏览量 指页面的浏览次数,用于衡量网站用户访问的网页数量。用户每次打开一个...
  • jmeter(压力测试)指标分析

    千次阅读 2019-09-17 10:01:54
    性能指标分析 初级分析: 压力测试 压力测试分两种场景:一种是...压测前要明确压测功能和压测指标,一般需要确定的几个问题: 固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测? 要求支持多少并发数? TP...
  • 响应时间RT(Response-time),是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。 四、并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 五、吞吐量 系统的吞吐量...
  • websocket 压测

    2020-05-09 21:22:54
    Apache JMeter
  • ES压测工具(三):esrally报告指标介绍

    千次阅读 2019-11-14 21:09:50
    ------------------------------------------------------ _______ __ _____ / ____(_)___ ____ _/ / / ___/_________ ________ / /_ / / __ \/ __ `/ / \__ \/ ___/ __ \/ ___/ _ \ ...
  • 压力测试中的指标概念

    千次阅读 2021-02-18 15:38:37
    压力测试中的指标1 压力测试中的指标1.1 TPS1.2 QPS1.3 平均处理时间(RT)1.4 并发用户数(并发量)1.5 换算关系1.6 TPS和QPS的区别2 压力测试方法3 名称概念解释1. QPS2. TPS3. RPS 1 压力测试中的指标 1.1 TPS TPS ...
  • netty单机压测数据

    2021-05-07 14:55:00
    机器配置: 4核8处理器 netty配置: NioEventLoopGroup loopGroup = new NioEventLoopGroup(2); NioEventLoopGroup loopGroup1 = new NioEventLoopGroup(coreProcessorsThread);//8 this.listenPort = listenPort...
  • Go 压测

    2019-09-20 19:54:40
    1.单测 + 压测 压测 go test -bench=. -benchmem 单元测试 go test -v . 2. pprof + 火焰图(查看cpu占用,内存占用) 嵌入代码 import ( rawhttp "net/http" _ "net/http/pprof" ) func init(){ ...
  • Apache ab 测试指标

    千次阅读 2018-01-08 15:00:03
    第二篇文章,我们介绍了如何使用ab工具进行压测,顺便简单分析了结果中每行分别代表什么意思 但现在有两个问题: 1、得到什么样的结果,说明测试通过 一般来说,如果有性能指标,即多少并发用户下,请求失败率...
  • mysql性能指标和压力测试 mysql性能指标和压力测试工具 数据库服务衡量指标: Qps:query per second Tps:transaction per second 压力测试工具: mysqlslap Sysbench:功能强大 ...M...
  • 数据库查询 ----连接数 select count(1) 连接数 from V$SESSIONS ; ------活动会话数 select count(*) 活动会话 from v$sessions Where "V$SESSIONS".STATE='ACTIVE'; ---Select * from V$DEADLOCK_HISTORY;...

空空如也

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