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性能测试 rps固定
2024-10-29
性能测试-实例讲解VU、RPS、RT公式换算
概述 今天看到一篇文章讲解VU.RPS.RT,中间有一个公式如下图 并发数 = RPS * 响应时间 于是我在本地做了几次实验,试图验证一下公式的准确性 实验网站 www.baidu.com 第一次实验 100线程,一次迭代,启动时间1s,线程组和聚合报告如图所示 从结果可以看出,100并发/s,一次迭代,平均响应时间是68ms 如果根据上面公式来看的话 RPS = 并发数/响应时间 = 100/0.068 ,大约是1470/S 但是我们在线程组中可以看出,预置的RPS是 100/S 差距有点
rethinking virtual network embedding..substrate support for path splitting and migration阅读笔记
1.引言 网络虚拟化, 1.支持同一个底层网络有多种网络架构,每种架构定制一个应用或用户社区. 2.也可以让多个服务提供者在共同的物理基础设施上定制端到端的服务.如Voice over IP(VoIP)在虚拟网络上表现的很好.网上银行运行在虚拟网络上可以更安全. 要高效利用底层资源需要对于虚拟网络映射的有效的技术,这项技术非常有挑战性,有4点主要原因: 1.节点和链路的限制. 每个虚拟网络请求都有资源限制,如:1.节点上的处理资源(如需要每个节点提供1GHz的CPU).2.链路上的带宽资源(如每
性能测试_响应时间、并发、RPS的关系
写这篇文章是为了帮自己理清一下性能测试中最最基本,却总是被人忽略的一些概念. 并发: 什么叫并发?并发不是我们理解的在loadrunner场景中设置并发数,而是正在系统中执行操作或者在系统的队列中排队的用户数,当然在lr的世界里,我们也会粗略的认为二者相等. 响应时间: 严格意义上说是从客户端发送请求开始,到客户端接受到服务器的返回结束.在我们测试环境中,客户端和被测服务器往往在一个机房一个网段甚至同一个交换机, 所以我们通常把响应时间认为是服务器处理请求所耗费的实际 RPS:每秒请求数,这里还
Jmeter 设置HTTP RPS性能测试模型
其实也挺简单的,主要是刚接触jmeter,记录一下. 1. 首先需要安装jmeter...真是废话... 2. 需要安装JMeterPlugins-ExtrasLibs-1.3.0.zip: JMeterPlugins-Standard-1.3.0.zip.这俩可以提供需要的controler和统计信息. 3. 将这俩plugin按照文档安装好.下载后,解压开.将里面的JMeterPlugins.jar文件,放入到JMETER_INSTALL_DIR/lib/ext里,重启jmeter.然后选择
性能测试工具Locust的使用
一.写在前面 官网:https://www.locust.io/ 官方使用文档:https://docs.locust.io/en/latest/ 大并发量测试时,建议在linux系统下进行. 二.Locust安装 1.1. ---> pip3 install locust 1.2 . 通过GitHub上克隆项目安装(Python3推荐):https://github.com/locustio/locust ,然后执行 ...\locust> python setup.py i
一篇入门 — Gatling 性能测试手册
介绍 本篇博客,旨在记录学习的要点,所以格式随意, 方便本人日后自考和回忆,有兴趣的朋友可以评论讨论. 原文地址:https://www.cnblogs.com/clockq/p/10539974.html 一. 性能测试基础 1.1 性能测试时什么? ==性能测试时通过自动化的测试工具模拟多种正常.峰值.以及异常负载条件,以此来对系统的各项性能指标进行评测.== 性能测试 = 负载测试 + 压力测试 通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目的是测试系统的负载逐渐增加的情况下,系统的各项
Java 性能测试的四项原则
绝大数的开发人员在日常工作过程中都会或多或少的遇见过性能问题,本文旨在阐述性能测试的理论,从而为性能分析和开发人员做指导.本文对于那些刚刚接触性能调优和正在解决问题的开发人员也能提供一些启发性的思路. 引言 计算机软件作为人类智慧的结晶,帮助我们在这个日新月异的社会中完成了大量工作.我们的日常生活中已经离不开软件,玲琅满目的软件已经渗透到了我们生活的各个角落,令我们目不暇接.我们都希望软件变得更好,运行处理的速度更快,在当今硬件性能突飞猛进的变革中,软件性能的提升也是一个永不落伍的话题.软件性能
developerWorks 中国 技术主题 Java technology 文档库 Java 性能测试的四项原则
转-https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java-performance-testing/?cm_mmc=dwchina-_-homepa Java 性能测试的四项原则 绝大数的开发人员在日常工作过程中都会或多或少的遇见过性能问题,本文旨在阐述性能测试的理论,从而为性能分析和开发人员做指导.本文对于那些刚刚接触性能调优和正在解决问题的开发人员也能提供一些启发性的思路. 10 评论 李 伟军, 高级软件工程师, IBM 杨 翔宇, 软件工
性能测试工具Locust的介绍和使用
内容来自网络 https://www.w3xue.com/exp/article/20191/16707.html https://blog.csdn.net/qq_36255988/article/details/82622044 一.Locust描述 (1) locust是一个易于使用的,分布式的,用户负载测试工具.用于web站点(或其他系统)的负载测试,然后算出系统能够处理多少并发用户. locust的思想是:在测试期间,一大群"蝗虫"会攻击你的网站,每一个"蝗虫&qu
并发模式与 RPS 模式之争,性能压测领域的星球大战
本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化
「视频直播技术详解」系列之七:直播云 SDK 性能测试模型
关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要
Jmeter性能测试入门(转)
出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html Jmeter性能测试步骤 1. 添加线程组之后,先设置这两项: 2. 添加一个http请求 被测的url请求是:http://cm.browser.qq.com/test_xianwu/api/buy,也就是拉取App的首页的信息.我们需要把url分成两部分填写: 3. 添加查看结果树 4. 运行 5. 加大线程数至100 加完之后,我去App端看了一眼,然后发现首页悲剧了,一片白屏: 这时候我们
JMeter基础之一 一个简单的性能测试
JMeter基础之一 一个简单的性能测试 上一节中,我们了解了jmeter的一此主要元件,那么这些元件如何使用到性能测试中呢.这一节创建一个简单的测试计划来使用这些元件.该计划对应的测试需求. 1)测试目标网站是fnng.cnblogs.com 和 tt-topia.rhcloud.com 2)测试目的是该网站在负载达到20 QPS 时的响应时间. QPS 解释 QPS : Query Per Second 每秒查询率.是一台查询服务器每秒能够处理的查询次数.在因特网上,作为域名系统服务器的机
系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式
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
烂泥:apache性能测试工具ab的应用
本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下. 网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环.只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件.硬件等各种设置不当所暴露出的问题. 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab.http_load.webbench.siege.今天我们专门来介绍ab. ab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.比如nginx.tomcat.IIS等. 下面
《零成本实现Web性能测试:基于Apache JMeter》读书笔记
1.性能测试概念 性能测试目的: 评估系统能力,验证系统是否符合预期性能指标 识别系统中的弱点 系统调优,改进系统性能 检测长时间运行可能发生的问题,揭示隐含问题 验证稳定性.可靠性 常见性能指标 B/S架构(h5页面属于B/S架构):一般关注web服务器性能指标 平均每秒钟响应次数=总请求次数/秒数 平均每秒业务脚本迭代次数 成功的请求 失败的请求 成功的点击次数 失败的点击次数 每秒点击次数 每秒成功的点击次数 每秒失败的点击次数 尝试连接数 吞吐量 C/S架构(native属于C/S架构)
开源多线程性能测试工具-sysbench
导读 sysbench是一款开源的多线程性能测试工具,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试.数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL.本文主要演示Mysql测试的用法,后续准备利用sysbench来对CPU/内存/IO进行一系列的测试.具体的一些参数设置,需要根据不同的测试要求来进行调整. Sysbench简介 sysbench是一个模块化的.跨平台.多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同参数环境下的系统或数据库的负载情况. 本文主要学习使用sysb
使用dynatrace+showslow进行前端性能测试
1.背景 应用的性能测试与优化目前主要停留在服务器端的反馈,而对于前端性能标准的研究与测试相对比较空白,缺乏统一的标准与工具.众所周知,浏览器html组件的下载及渲染性能直接影响最终的用户体验,目前应用的前端性能有许多优化空间,因此对前端性能进行测试与监控,有利于提升客户体验,做到全方位的性能监控,实现“客户第一”的价值. 2.前端性能标准 目前较为流行且免费的前端性能评测标准及工具,是以yahoo的yslow及google的pagespeed为主.yslow和page speed是两款fire
Linux环境下apache性能测试工具ab使用详解
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环.只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件.硬件等各种设置不当所暴露出的问题. 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab.http_load.webbench.siege.今天我们专门来介绍ab. ab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.比如nginx.tomcat.IIS等. 下面我们开始介绍有关ab命令的使用: 1.ab的原理
Python Locust性能测试框架实践
[本文出自天外归云的博客园] Locust的介绍 Locust是一个python的性能测试工具,你可以通过写python脚本的方式来对web接口进行负载测试. Locust的安装 首先你要安装python2.6以上版本,而且有pip工具.之后打开命令行,分别安装locustio和pyzmq(命令如下): pip install locustio pip install pyzmq 之后我们就可以写性能测试脚本了. Locust脚本编写 接下来我们拿两个接口做一下测试,编写脚本如下(每一步都有注释
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会话管理器系统进程中未处理的异常意外终止开不了电脑