性能测试中的TPS与HPS TPS(Transaction per second) 是估算应用系统性能的重要依据.其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量.一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量. 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS 值.依据经验,应用系统的处理能力一般要求在10-100左右.不同应用系统的TPS有着十分大的差别,一般需要通过性能测试进行准确估算. HPS:Hits per Second 每秒点击次数是指在一秒钟的时间内用户对Web页面的链接.提交按

并发用户 并发一般分为两种情况.一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作.这种操作一般指做同一类型的业务,比如在信用卡审批业务中,一定数目的用户在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交.还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录.另外一种并发是广义范围的并发.这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的.对整个系统而言,仍然

系统吞吐量 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力.对于网站,可以用"请求数/秒"或是"页面数/秒"来衡量,也可以用"访问人数/天"或是"处理的业务数/小时"等来衡量.TPS(每秒事务数)是吞吐量的一个常用量化指标,此外还有HPS(每秒HTTP请求数).QPS(每秒查询数)等. 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

最近对一个oracle ERP系统的INV模块进行性能测试,因为之前大部分都是测试web类型的应用,在这方面经验较少,期间也遇到了不少问题,因此有必要作些总结,以备后忘.首先先简单了解下测试对象相关的概念,oracle EBS.oracle ERP.oracle NCA等. oracle应用系统相关概念 Oracle EBS 甲骨文公司的应用产品,全称是Oracle 电子商务套件EBS(E-Business Suit),是在原来Application(ERP)基础上的扩展,包括ERP(企业资源计

刚刚看到有人支持我写的博客,表示还是比较感动的,发现热心的用户在我的博客留言说“一个系统每天有200万在线用户,问我怎么设计性能场景?”,其实这个问题呢就属于业务没理清,这个问题就像我问你,一个城市一天有一百万人出行,请帮我找出交通压力哪里最大?这个问题一问你便知道无从下手了. 好了,我们接着来学习今天的内容,之前说了后端协议的知识,今天来说说前端的分析,在讲述前端分析之前,大家可以先去看一本书<高性能网址建设指南>,虽然书是十年前的,但是思想还是可以的,我在这先给大家列一下书里面的主要思想.

TPS(Transaction per second) 是估算应用系统性能的重要依据.其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量. 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量. 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS 值.依据经验,应用系统的处理能力一般要求在10-100左右.不同应用系统的TPS有着十分大的差别,一般需要通过性能测试进行准确估算. HPS:Hits per Second 每秒点击次数 是指在一秒钟的时间内用户对Web页面的链接.提交按钮等点击总和. 它一般和

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] LoadRunner结果分析 – TPS 针对吞吐率和 TPS 的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. 相关定义 响应时间 = 网络响应时间 + 应用程序响应时间 响应时间 =(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3) TPS :Trasaction per second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

概述 jmeter中提供了很多性能数据的监听器,我们通过监听器可以来分析性能瓶颈 本文以500线程的阶梯加压测试结果来描述图表. 常用监听器 1:Transactions per Second 监听动态TPS,用来分析吞吐量.其中横坐标是运行时间,纵坐标是TPS值.红色表示通过的TPS,绿色表示失败的. 最大TPS大约在140左右,从1分26秒左右,开始有未通过的事物 2:Hits per Second 动态监听单位时间的点击率,也就是触发的请求数.其中横坐标是运行时间,纵坐标是HPS值. 点击

测试本质: 1构造测试数据和期望结果 2执行 3验证 自动化测试: 写完代码,单元测试测代码逻辑,单元测试搞清楚代码逻辑就行了(白盒测试)先静态,运行前用工具扫描BUG例如(a==11写成a=11),再动态,程序运行起来测试,用单元测试框架(unittest等) (集成测试,两个函数,两个子系统,两个接口.粒度可大可小,成本太高所以叫接口测试) 例如返回天气,给链接地址输入参数,返回天气,实质是协议(HTTP,webservice,socket等),接口测试基于协议 系统测试,基于GUI界面的自

并发用户: 并发一般分为2种情况.一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型的业务.比如在信用卡审批业 务中,一定数目的用户在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交:还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一 起申请业务,或者修改同一条记录.另外一种并发是广义范围的并发.这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些 请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的.对整个系统而

·场景设置. 性能测试场景依托于性能测试脚本,但是又独立于脚本. 所谓场景(scenario),就是用来模拟多用户运行性能测试脚本的情形,是来源于我们对于业务场景的分析的. 性能测试对于业务场景的分析,一般来说我们采取的策略是悲观的策略,多考虑一些相对极端的情况. 然后对于业务场景的模拟,一般我们都会采用等价.幂等的思想. 一般来说,性能测试场景分为两类:单一场景和混合场景. ·单一场景:在一个场景中,只跑一个脚本(一类业务). 多用于负载测试.压力测试.容量测试.并发测试.基准测试等. ·混合

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

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量, 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

.NET Core 超强性能测试组件BenchmarkDotNet 支持Full .NET Framework, .NET Core (RTM), Mono. BenchmarkDotNet支持 C#, F#, 和Visual Basic,可以跨平台运行. 而且支持各种报表导出,相当的方便. GitHub: https://github.com/PerfDotNet/BenchmarkDotNet 下面我们来实际使用及体验. 本篇主要讲解在.NET Core 应用中使用 BenchmarkDot

C#中实现并发的几种方法的性能测试 0x00 起因 去年写的一个程序因为需要在局域网发送消息支持一些命令和简单数据的传输,所以写了一个C/S的通信模块.当时的做法很简单,服务端等待链接,有用户接入后开启一个线程,在线程中运行一个while循环接收数据,接收到数据就处理.用户退出(收到QUIT命令)后线程结束.程序一直运行正常(当然还要处理“TCP粘包”.消息格式封装等问题,在此不作讨论),不过随着使用的人越来越多,而且考虑到线程开销比较大,如果有100个用户链接那么服务端就要多创建100个线程,

​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

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

针对目前接手的web前端的性能,一时间不知道从什么地方入手,然后经过查找资料,发现其实还是蛮简单的. 前端性能测试对象: HTML.CSS.JS.AJAX等前端技术开发的Web页面 影响用户浏览网页速度的因素: 服务端数据返回.网络传输.页面渲染等 前端性能测试目的: 计算出包含页面渲染.网络传输以及服务器端解析等综合因素在内的加载时间等指标,对该页面性能进行评估分析,找出影响性能的主要因素和瓶颈,并在此结果的基础上,给出一定的优化建议和解决方案,从而提升用户体验 页面结构分析工具: YSlow