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  • 计算机系统的总体性能标准是吞吐量和响应时间。吞吐量是对单位时间内完成的工作量的量度。示例包括:每分钟的数据库事务每秒传送的文件千字节数每秒读或写的文件千字节数每分钟的 Web 服务器命中数响应时间是提交...

    计算机系统的总体性能标准是吞吐量和响应时间。

    吞吐量是对单位时间内完成的工作量的量度。示例包括:

    每分钟的数据库事务

    每秒传送的文件千字节数

    每秒读或写的文件千字节数

    每分钟的 Web 服务器命中数

    响应时间是提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间。示例包括:

    数据库查询花费的时间

    将字符回显到终端上花费的时间

    访问 Web 页面花费的时间

    这些度量之间的关系很复杂。有时可能以响应时间为代价而得到较高的吞吐量,而有时候又要以吞吐量为代价得到较好的响应时间。在其他情况下,一个单独的更改可能对两者都有提高。可接受的性能基于合理的吞吐量与合理的响应时间相结合。

    通常,平均响应时间越短,系统吞吐量越大;平均响应时间越长,系统吞吐量越小。但是,系统吞吐量越大, 未必平均响应时间越短。因为在某些情况(例如,不增加任何硬件配置)吞吐量的增大,有时会把平均响应时间作为牺牲,来换取一段时间处理更多的请求。

    举个例子:一个理发店,只有一个理发师、一把理发椅子、一张方便客人等待的长凳。理发师一次只能处理一个客户,其他等待的用户显得很不耐烦,外面打算进来理发的人也放弃了在这家店理发的打算……

    有一天,理发师有钱了,他多买了2把理发椅子。这样他可以同时给3个人理发:当其中一个人理到一定阶段需要调整或定型的时候,他就转向另外一个客户为其服务,依次类推。这样,他发现一天内他可以理的人数比以前增多了,但是还会有一些后来的客户抱怨等待时间太长。

    后来,理发师招了2名学徒帮他一起干活。他发现这样一来每天的理发效率增加了将近2倍,而且客户的等待时间也明显减少。但是成本增多了,理发用具、洗发水、发工资,这让他觉得开个理发店也要精打细算。

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  • 吞吐量、QPS(TPS)、并发数、RT性能指标理解

    千次阅读 多人点赞 2021-01-10 10:46:52
    文章目录吞吐量QPSTPS并发数响应时间RTQPS,RT,并发数三者关系 吞吐量 在了解 QPS(TPS),RT,并发数之前,先明确一个概念,系统的吞吐量是指什么?一般来说,系统的吞吐量是指系统的抗压、负载能力,指的是单位时间...

    吞吐量

    在了解 QPS(TPS),RT,并发数之前,先明确一个概念,系统的吞吐量是指什么?一般来说,系统的吞吐量是指系统的抗压、负载能力,指的是单位时间内处理的请求数量。通常情况下,吞吐率用 “字节数/秒” 来衡量,也可以用 “请求数/秒”,“页面数/秒”,其实,不管是一个请求还是一个页面,本质都是网络上传输的数据,那么表示数据的单位就是字节数。

    系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS),并发数,响应时间等,系统的吞吐量通常由这几个参数值来决定。


    QPS

    Queries Per Second,每秒查询数,即是每秒能够响应的查询次数,注意这里的查询是指用户发出请求到服务器做出响应成功的次数,简单理解可以认为查询=请求request

    qps = 每秒钟request数量


    TPS

    Transactions Per Second ,每秒处理的事务数。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。
    针对单接口而言,TPS可以认为是等价于QPS的,比如访问一个页面/index.html,是一个TPS,而访问/index.html页面可能请求了3次服务器比如css、js、index接口,产生了3个QPS。

    tps = 每秒钟事务数量


    并发数

    并发数是指系统同时能处理的请求数量,反映了系统的负载能力。

    并发数 = 系统同时处理的request/事务数


    响应时间RT

    Response Time,简单理解为系统从输入到输出的时间间隔,宽泛的来说,代表从客户端发起请求到服务端接收到请求并响应所有数据的时间差。一般取平均响应时间。


    QPS,RT,并发数三者关系

    QPS = 并发数 / 评价响应时间

    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。

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  • 平均吞吐量为0.75W/RTT 高带宽路径下的TCP 链接平均吞吐量 = 公平性 理想地,TCP趋于在竞争的多条TCP连接间提供对一段瓶颈链路带宽的平等分享。这是TCP拥塞控制机制的属性。 实践中,TCP连接通常能获得非常不平等...

    TCP拥塞控制

    TCP使用端到端拥塞控制,因为IP层不向端系统提供显示的网络拥塞反馈。

    TCP令每一个发送方根据所感知到的网络拥塞程度来限制其能向连接发送流量的速率。

    问题在于:

    TCP发送方如何限制它向连接发送流量的速率?

    TCP发送方如何感知它和目的地间的网络拥塞?

    当TCP发送方感知到网络拥塞时,采用何种算法来改变发送速率?

    TCP发送方如何限制它向连接发送流量的速率

    拥塞窗口(congestion window)

    发送方TCP的拥塞控制机制维护的一个状态变量。

    它对TCP发送方能向网络中发送流量的速率进行了限制。

    发送方中已发送且未被确认的数据量不会超过拥塞窗口(事实上,不会超过拥塞窗口和接受窗口的最小值)

    TCP发送方如何感知它和目的地间的网络拥塞情况

    丢包事件 超时事件或收到接收方的三个冗余ACK(一个初始ACK和其后的三个冗余ACK)

    三个冗余ACK 是轻度拥塞的表征

    超时事件 是重度拥塞的标准

    发送方将丢包事件作为网络拥塞的指示。

    发送方将对已发送分组的确认ACK作为网络畅通的指示。

    潜在地,发送方还能通过RTT的变化来感知网络拥塞情况。

    TCP发送方如何确定合适的发送速率

    丢包事件指示拥塞,此时TCP发送方应降低发送速率

    确认报文指示网络畅通,拥塞窗口应当增大。确认到达的速率大,拥塞窗口的增量也应大。

    带宽探测。TCP在认为网络畅通时,逐步增加速率,在认为网络拥塞时,回退速率,并在稍后继续增加速率以探测拥塞开始速率是否发生了变化

    TCP拥塞控制算法

    TCP拥塞控制算法包括强制的慢启动和拥塞避免机制,以及推荐的快速恢复机制。

    慢启动

    指数增

    TCP连接开始时,拥塞窗口的初值通常置为一个MSS,即最大报文段(有效载荷)长度。

    故初始发生速率约为MSS/RTT,其值往往远小于可用带宽,TCP希望快速找到可用带宽数量。

    在慢启动状态,拥塞控制窗口从一个MSS开始且每当传输的报文段被确认就增加一个MSS。

    在慢启动阶段的一个周期(RTT),发送i个报文(拥塞控制窗口为

    math?formula=i*MSS),并收到i个确认,从而将拥塞控制窗口增加到

    math?formula=2i*MSS。故慢启动阶段发送速率以指数增长。

    何时结束慢启动阶段?

    拥塞控制窗口达到或超过慢启动阈值。

    这意味着继续指数增加发送速率很可能会导致拥塞。结束慢启动并进入拥塞避免模式。

    检测到3个冗余ACK。

    这意味着网络的轻度拥塞。

    执行快速重传并进入快速恢复状态。

    发生超时事件。

    这意味着网络的重度拥塞。

    重置拥塞控制窗口,并将慢启动阈值置为原拥塞控制窗口的一半。重新开始慢启动阶段。

    云服务快速响应——前端服务器&TCP分岔

    内容提供商希望快速响应用户请求,而慢启动机制下服务器可能需要较长时间处理用户的小请求报文。

    典型地,从客户端系统发起TCP到数据中心服务器的响应全部到达,需要4*RTT(建立TCP1个RTT,交付响应3个RTT),当客户端系统距离服务器较远时,时延较大。

    解决方案

    内容提供商部署CDN服务网络,部署邻近用户的前端服务器。

    客户连接前端服务器时TCP慢启动,拥塞窗口小但是由于该服务器邻近用户,RTT小故速度快,耗时

    math?formula=4*RTT_%7BFE%7D

    不同客户的请求到达前端服务器后由TCP分岔技术,通过一条大窗口TCP连接向数据中心传递数据,耗时

    math?formula=RTT_%7BBE%7D

    总响应时间变为

    math?formula=4*RTT_%7BFE%7D%2BRTT_%7BBE%7D%2B%E5%A4%84%E7%90%86%E6%97%B6%E9%97%B4,其中

    math?formula=RTT_%7BFE%7D可忽略,故总时间约为一个RTT。

    拥塞避免

    加性增

    TCP进入拥塞避免状态意味着此时的拥塞窗口大约是上次发生拥塞时窗口值的一半,故不可像在慢启动阶段那样激进地在每个RTT将拥塞窗口翻番,而应采取保守策略,即在每个RTT只将拥塞窗口增加一个MSS。

    具体方法通常是,对每个新的报文段确认,将拥塞窗口增加(MSS/原拥塞窗口值)byte。从而在一个往返周期内,拥塞窗口可增加一个MSS。

    故在拥塞避免阶段,拥塞窗口线性增长。

    何时结束拥塞避免状态?

    三个冗余的ACK。

    这意味着网络的轻度拥塞。

    将拥塞窗口值置为当前值的一半,将慢启动阈值置为原拥塞窗口值的一半。进入快速恢复阶段。

    出现超时事件。

    这意味着网络的重度拥塞。

    拥塞窗口重置为一个MSS,慢启动阈值置为当前拥塞窗口值的一半,进入慢启动状态。

    快速恢复

    对于引起TCP进入快速恢复状态的缺失报文段,对收到的每个冗余ACK,拥塞窗口递增一个MSS。

    当对缺失报文段的一个ACK到达时,TCP减小拥塞窗口并进入拥塞避免状态。

    若出现超时事件,拥塞窗口重置为一个MSS,慢启动阈值置为当前拥塞窗口值的一半,进入慢启动状态。

    早期TCP版本 Tahoe 在超时或3个冗余ACK后都进入慢启动阶段

    较新的TCP版本 Reno 综合了快速恢复机制

    拥塞控制回顾

    忽略慢启动阶段,TCP是加性增,乘性减的,拥塞窗口-时间图呈锯齿状。

    TCP 有多种拥塞控制算法, linux允许管理员配置拥塞控制的版本。

    Vegas算法

    通过RTT,在分组发生丢失之前,检测网络拥塞状况。

    当检测到分组将要丢失时,线性地降低发生速率

    TCP吞吐量(速率)

    假定TCP链接长期存活,且RTT,拥塞控制窗口峰值W(发生丢包时的值)恒定。

    从而,速率在W/2RTT和W/RTT间震荡。有平均吞吐量为0.75W/RTT

    高带宽路径下的TCP

    链接平均吞吐量 =

    math?formula=%5Cfrac%7B1.22*MSS%7D%7BRTT%5Csqrt%7BL%7D%7D

    公平性

    理想地,TCP趋于在竞争的多条TCP连接间提供对一段瓶颈链路带宽的平等分享。这是TCP拥塞控制机制的属性。

    实践中,TCP连接通常能获得非常不平等的链路带宽份额。

    当多条连接共享一个瓶颈链路时,具有较小RTT的连接能够在链路空闲时更快地抢到可用带宽,获得更高吞吐量。

    UDP UDP没有拥塞控制机制,不会扼制流量,从TCP视角看这是不公平的

    并行TCP 同一应用通过使用多条并行连接,可用占用较大比例的带宽份额。

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  • JMeter吞吐量误差分析

    2020-12-18 23:40:31
    JMeter吞吐量可能是个假数据,包含了本机处理时间。...结果如图:按照经典理论模型计算吞吐量TPS或者QPS应该是等于并发线程数除以平均响应时间:tps =Thread / AVG(t)或者 tps = COUNT(request) / T大家看...

    JMeter吞吐量可能是个假数据,包含了本机处理时间。

    首先我本身并不用JMeter进行压测,故事的缘起是因为看到了同事适用JMeter进行测试的测试报告,偶然间发现一个问题,JMeter报告中的吞吐量误差较大。结果如图:

    按照经典理论模型计算吞吐量TPS或者QPS应该是等于并发线程数除以平均响应时间:

    tps =Thread / AVG(t)

    或者 tps = COUNT(request) / T

    大家看第一个案例:平均响应时间593ms,100并发,计算得到的吞吐量为:168.63,JMeter给出的吞吐量为166.4,误差几乎可以忽略。 再看第三个案例:100并发,平均响应时间791ms,计算得到的吞吐量为126.422,JMeter给出的吞吐量为92.3,误差已经很大了。

    到底是什么原因导致误差如此之大呢,经过研究同事的压测过程,发现了在第三个案例中,他使用了较多的正则匹配来校验响应返回值。那么是不是JMeter在处理返回值消耗的时间较多导致了计算吞吐量误差的呢?不由让我想起之前的文章:

    那么我们通过一个实验验证一下:首先写一个脚本,我用了单线程的脚本,请求10次看结果:

    看结果,平均响应时间207ms,一个并发,计算得到的结果为4.83,JMeter给出的结果4.8,符合预期。

    然后我用一个Groovy后置处理器,让线程休眠500ms,然后还是单线程并发,请求10次的结果:

    看结果,平均响应时间193ms,跟第一次结果差不多,JMeter给出的吞吐量值为1.5,误差巨大。

    那么1.5的吞吐量是怎么来的呢?我们给193ms加上我们的等待500ms(这里是应该加上500 * 9 / 10),计算结果为1.54,跟JMeter给出的1.5符合,基本可以断定JMeter在计算吞吐量时候,把本机处理的过程也是计算在内的。

    如果JMeter在整个请求过程中平均响应时间是正常统计请求发出到接收到响应的时间,但是吞吐量缺失用本机的整个线程一次循环的时间作为吞吐量计算的依据。

    如果你在线程中做了别的事情,比如正则提取,参数校验,变量赋值等等都会导致吞吐量会变小。而一旦本机处理时间增加,那么压测过程中给服务端的实际压力也是比配置的要小,如果本机性能消耗过大或者某些地方发生等待,那么得到的吞吐量就可以当做一个假数据处理了。

    如果发现误差较大,一定要进行结果修正,避免假数据。郑重声明:文章首发于公众号“FunTester”,禁止第三方(腾讯云除外)转载、发表。

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  • Jmeter中的吞吐量计算

    2021-03-16 21:05:53
    请求/单位时间 .... 公式为:吞吐量=(请求数)/(总时间) .所以在你的情况下,你有1个请求,这需要1129毫秒,所以Throughput = 1 / 1129ms = 0.00088573959/ms= 0.00088573959 * 1000/sec = 0.88573959/sec...
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    千次阅读 2021-09-17 15:24:46
    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 推导: 并发=请求总数*平均响应时间 / 总时长 =...
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  • 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,...
  • IOPS和吞吐量

    2021-04-07 22:40:31
    2、在存储领域,IOPS也被称为Throughput(吞吐量),即每秒钟的I/O数量,如果知道每个I/O的平均大小,那么就可以算出这些I/O总共产生了多大的数据量,即Bandwidth(带宽)。因此,IOPS * I/O size = Bandwidth。 3、...
  • 吞吐量和响应时间的关系

    千次阅读 2020-12-31 19:52:03
    吞吐量和响应时间:从字面理解,吞吐量即单位时间内的处理能力,比如一秒钟能处理多少,处理的越多,吞吐量越大;响应时间,处理一个请求或者完成一项任务所需要的时间。 对于计算机系统,肯定吞吐量越大,响应时间...
  • 假设今天领导告诉我测试一下这个服务器的性能各项指标(并发数,吞吐量平均响应时间) 我按照我自己的思绪说,大家觉得有什么不对的地方请大家指点一下。 那么我就用java springboot + mybatis 弄一个简单ORM表,...
  • 吞吐量和TPS的区别

    千次阅读 2021-10-31 16:53:33
    TPS = 并发数/平均响应时间,TPS是由并发数和平均响应时间计算得到,是否可以认为TPS是通过并发数和平均响应时间计算得到的一秒所处理的事务数,而吞吐量就是一秒内完成的事务数量。 举例: 博尔
  • kafka吞吐量测试

    2021-11-05 10:53:12
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