老李分享知识:性能测试之TPS和吞吐率        当增大系统的压力(或添加并发用户数)时,吞吐率和TPS的改变曲线呈大体一致,则系统基本稳定. 若压力增大时,吞吐率的曲线添加到一定程度后出现改变缓慢,甚至平坦,同时TPS也趋于平坦,查看系统资源运用,假如资源运用率比较低,说明服务器硬件资源不存在疑问,查看网络流量,估计网络带宽存在疑问. 同理若点击率/TPS曲线出现改变缓慢或者平坦, 点击率(用户每秒发出的请求数)假如在压力添加时,趋于平坦,很可能是服务器响应时间添加,观察服务器资源运用情况

转载:http://www.51testing.com/html/16/n-3723016.html   常用的网站性能测试指标有:吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 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. 响应时间 响应时间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.响应时间是指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. 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标

性能测试指标:TPS,吞吐量,并发数,响应时间 常用的网站性能测试指标有:TPS.吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 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. 响应时间响应时间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.响应时间是指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. 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标. QPS(每秒查询数).TPS(每秒事务数)是吞吐量的

性能测试中TPS上不去的几种原因 什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位.     TPS上不去的可能原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器

对于我们开发来说,我们日常最熟悉的工作就是把客户的需求实现并交付.但是,事情并不是往往就这样结束了,我们还需要后续对上线的系统进行跟踪调查,查看系统的运行情况.为什么呢?一方面,我们需要关注系统在运行过程中的健康问题,是否有异常等等:另一方面我们需要了解系统性能和容量是否能满足用户的日常访问.只有去了解线上系统的运行状况,才能让为后续项目提供参考,及早的调节以避免故障问题.对于应用系统在线上出现的异常,我们可以通过监控系统的日志扫描或者一些监控api来进行异常监控.比如可以通过应用的监控系统来查

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 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标 响应时间RT(Response-time)响应时间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.响应时间是指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 QPS(Queries Per Second)是每秒查询率,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1

并发用户数与TPS之间的关系 1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器 不产

前言 最近看到行业的前辈都分享一些过往的经历来指导我们这些测试人员,我很尊敬我们的行业前辈,没有他们在前面铺路,如今我们这帮年轻的测试人估计还在碰壁或摸着石头过河,结合前辈们的经验,作为年轻的测试人也有自己的一些职场,技术以及行业交际的一些总结经验,今天有些时间,我也写写我做为一名90后测试人的一些经历和看法吧,还是先简单介绍一下自己,本人15年本科毕业,还有一个月工作就满两年了,现在在公司的创新团队任测试负责人,不过由于个人发展的原因,也很快要和现在的公司说88啦 二.情怀 我对软件测试这个方

[性能基础] 性能测试概念.术语:https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/10706519.html 性能测试流程(新):https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/12311887.html(获取访问密码,请关注公众号:全栈测试笔记,回复:密码) 性能测试基础[第三篇]性能测试方案 性能测试基础[第四篇]性能测试用例设计(单场景.混合场景.稳定性场景等) 性能测试基础[第五篇]性能测试报告(请联系作者) TPS和QPS的区别 [jme

转:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最大允许连接数也行). (关于连接池的具体内容

阅读全文需5分钟. 1. 前言 在上一篇文章中,我们已经为大家介绍了什么是Locust,具体可参照:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,简单来说,Locust 是基于 Python 语言下的一个性能测试库,如果要想使用它来做性能测试必须要先安装 Python. Locust支持的Python版本有:2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8. Python安装较为简单,此处省略,以Python3.8为例,读者可自行查阅官网安装使用介绍. https://docs.python.or

做测试,各种ps,jps,tps,qps,rps,hps,你理解几个? 技术群里,问得最多的就是tps和qps,有相似的地方,也有差异的地方,我简单谈下自己的理解.(由于比较忙,下面部分摘抄自网络) QPS:Queries Per Second,意思是“每秒查询率”,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(比如是读写分离的架构,就是读的服务器)在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:TransactionsPerSecond,意思是每秒事务数,一个事务是指一个客户机

目前性能测试组正在对独立秒杀进行性能压测,性能抖动特别厉害. 由于独立秒杀的接口大多数是经过volicity渲染过的页面和数据的整合,所以在压测的时候有很多volicity的错误.初步判定,感觉是volicity的性能问题才导致的.但是通过排查volicity发现,此版本没有网传的性能问题,而且代码层面上也没见到有过多的性能问题点. 之后通过查看jvm的堆内内存才发现,老年代的内存无法释放,总是会经过很长一段时间,大概三十四分钟后才会释放.感觉很奇怪: 从上图可以看到,堆内内存涨上去后,基本上就

TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 压测中为什么TPS上不去的原因: .网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. .连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最

说明: 本文是基于虚拟机环境配置设计的 性能测试需求 总tps≥100 每个业务的rt<500ms 持续稳定跑50万业务量 单场景 目的:找到单场景的性能问题,为容量场景提供参考,如果低于容量场景中此接口的目标tps,那肯定要先优化 核心业务接口:查询礼品.兑换礼品.查询订单 数据库存量数据设计 礼品:10000 库存:10000 订单:100000 参数化数据设计 查询礼品:10000 查询订单:10000 开启慢查询及设置阈值 vim my.cnf 开启慢查询 slow_query_log=

来源:https://tinyurl.com/y5zbtgsq 阅读本文,你将了解到 日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保存到不同文件 通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能 异步输出日志的原理 配置文件logback-spring.xml SpringBoot工程自带logback和slf4j的依赖,所以重点放在编写配置文件上,需要引入什么依赖,日志依赖冲突统统都不需要我们管了. logback框架会默认加载classpath下命名为logback-spring或logback的配置文

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车1.请问1秒钟最多能进几辆车?   TPS=102.每辆车需要多长时间进行响应?   reponse time = 13.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.54.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 20,reponse

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

通过阅读本篇文章将了解到 1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保存到不同文件 2.通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能 3.异步输出日志的原理 配置文件logback-spring.xml SpringBoot工程自带logback和slf4j的依赖,所以重点放在编写配置文件上,需要引入什么依赖,日志依赖冲突统统都不需要我们管了.logback框架会默认加载classpath下命名为logback-spring或logback的配置文件.将所有日志都存储在一个文件中文件大小也随着应用

一.性能测试技能树 二.性能测试流程 三.性能测试相关术语 性能测试指标就是: 多(并发量)快(响应时间)好(稳定性[长时间运行])省(资源使用率).思考时间 1.负载 模拟业务操作对服务器造成压力的过程,比如模拟100个用户进行发帖 2.性能测试 模拟用户负载,系统在负载的情况下,查看响应时间.吞吐量及TPS是否满足性能要求 响应时间:客户感知的感应时间,是端到端的:响应时间的标准是2s(非常好).5s(可以接受).8s(上限) 并发用户数:性能测试要用多个jmeter 系统用户数:影响磁盘空