通常我们在谈到一个软件的“性能”的时候,首先想到的就是“响应时间”和“并发用户数”这两个概念.我们看到的性能需求经常都是这样定义的: “要求系统支持 100 个并发用户” 看到这样的性能需求,我们往往会不假思索地就在测试场景中设置 100 个用户,让它们同时执行某一个测试脚本,然后观察其操作的响应时间,我们都是这样做的,不是吗?我在实际实施性能测试的过程中,也往往都是这样做的.可惜的是,我们中的大多数人很少去更深入地思考一下其中的奥妙,包括我自己. 事实上,评价一个软件系统的性能,可以从两个不同

在做性能测试时,有时碰到这样一种情况,使用性能工具LR测试出来的响应时间比实际使用IE感受到的时间要长,例如,实际使用IE打开一个系统时只需要1~2秒,而使用LR跑一个用户所得出的结果可能是8秒.10秒.或者更大的响应时间. 针对上述问题进行分析总结,有3种情况: 1.在运行LR场景时没有忽略Think Time(思考时间)和记录log的时间: 2.测试机配置不高,比如低配置的机器在运行场景工具时系统资源已满,则造成响应时间过长. 3.实际IE感受的时间不等同于LR录制的响应时间. 前两中情况可

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

第一部分:Request之间的等待时间的设置 先明确一些概念:1)定时器是在每个sampler(采样器)之前执行的,而不是之后:是的,你没有看错,不管这个定时器的位置放在sampler之后,还是之下,它都在sampler之前得到执行.2)定时器是有作用域的:当执行一个sampler之前时,所有当前作用域内的定时器都会被执行: 3)如果希望定时器仅应用于其中一个sampler,则把该定时器作为子节点加入:4)如果希望在sampler执行完之后再等待,则可使用Test Action: 一.固定定时器

运行时的Pacing设置主要影响什么?     Pacing主要用来设置重复迭代脚本的间隔时间.共有三种方法: A:上次迭代结束后立刻开始. B:上次迭代结束后等待固定时间. C:按固定或随机的时间间隔开始执行新的迭代.----常用 根据实际需要设置迭代即可.通常,没有时间间隔会产生更大的压力. 笔者:很多人在使用LR时会忽略此选项,但对LR有深入理解的人,会经常使用该配置.测试场景:100个并发用户达到100TPS的处理能力,重点验证并发用户,也就是每个并发用户要控制在1s内请求一次,达到10

转载的,备读 在 LoadRunner 的运行场景中,有一个不大起眼的设置,可能经常会被很多人忽略,它就是Pacing .具体设置方式为: Run-Time settings à General à Pacing ,这个设置的功能从字面上就很容易理解,即在场景的两次迭代 (iteration) 之间,加入一个时间间隔(步进).设置方法也很简单,这里就不赘述了,我在这里想说明的是,这个设置到底有什么作用?为什么要进行这个设置?说实话,虽然我在以前做过的一些性能测试中,偶尔会对这个步进值进行一些设置

1. 响应时间 事务是指用户在客户端做一种或多种业务所需要的操作集,通过事务函数可以标记完成该业务所需要的操作内容:另一方面事务可以用来统计用户操作的响应时间,事务响应时间是通过记录用户请求的开始时间和服务器返回内容到客户端时间的差值来计算用户操作响应时间的,如图1所示. 图1  事务响应时间计算方式 这里的响应时间不包含客户端GUI时间(例如浏览器解释页面所消耗的时间). 前面说响应时间是用户请求发出和服务器返回之间的时间差,那么得到这个时间就够了吗? 例如:现在有一场跑步比赛.当比赛完成后,

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究

Pacing时间的设置需要根据使用您系统的用户的行为来决定. 如果您那边的用户在您的系统上做完一套操作后不会做下一套,则可能不需使用Pacing. 如果您那边用户在系统上需要不断地做同样的操作,比如他要反复的浏览或者操作一些信息,每做完一套操作后可能需要做一些确认或者是停顿,则需要添加Pacing时间. 1.步长的设置会影响虚拟用户一次迭代中的Action之间的等待时间和该虚拟用户上次迭代和下次迭代的等待时间,不同虚拟用户之间的迭代等待时间是不受影响的. 2.这个设置的功能从字面上就很容易理解,

1.Runtime setting的设置 *Think time 这个就不多说了,如果忽略则"响应时间"会变短,但同时对服务器的压力增大,从而间接影响响应时间 在anlaysis里有个过滤设置,可以设置过滤掉Thinktime,没有详细研究过 * Pacing设置 这个是我们经常忽略的一个设置 xinqidian123在他的空间的文章里提到: 其实LoadRunner是以客户端的角度来定义“响应时间”的,当客户端请求发出去后,LoadRunner就 开始计算响应时间,一直到它收到服务器

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

响应时间(RT)reponse time指系统对请求作出响应的时间.一般关注平均响应时间和最大响应时间.对于单机没有并发操作的应用系统而言,普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标,但响应时间并不能直接反应软件的性能高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度.例如,游戏(1s内)和编译系统(几十分钟)的响应时间不在一个数量级 吞吐量(TPS)throughput/sec transaction per second指系统在单位时间内处理请求的数量.事务数/秒.一个事务是指一个客

事务:是指在客户端做一种或多种的业务所需要的操作集. 事务响应时间:是通过记录用户请求的开始时间和服务器返回内容到客户时间的差值来计算用户响应时间. 响应时间是服务器返回和用户请求之间的时间差,那么得到这个时间就够了吗? 例如:我们现在有一场跑步比赛,当我们完成比赛后,我们可以得到每位运动员跑完整个比赛所需要消耗的时间,我们现在要分析谁起跑好,谁冲刺好,能分析出来吗? 答案是不能,确实我们得到了最重要的完成比赛的响应时间,我们知道了结果这对我们分析,优化几乎没有作用.我们只知道了结果而不知道过程

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

LoadRunner 思考时间与事务响应时间的区别与关系   思考时间lr_think_time 就是一个事务要开始时思考的时间;比如 你要点击一个 登录按钮 我们都要点击这个按钮要先思考下 就是人为脑袋思维的延迟,还有手指点击鼠标的这个动作的时间 一般是1-5秒,这就是思考时间,性能测试模拟思考时间就是模拟真实人为动作的方式来做压力测试.一般在脚本中思考时间是这样写比较合理,在一个事务的结束点另一个事务的起始点,两者中间定义思考时间.lr_end_transaction("登录",

连接时间: curl -s -o /dev/null -w "%{time_connect}\n" http://www.joinpay.com 传输时间: curl -s -o /dev/null -w "%{time_starttransfer}\n" http://www.joinpay.com 总时间:curl -s -o /dev/null -w "%{time_total}\n" http://www.joinpay.com curl

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

实现起来很简单,一个Filter就可以搞定!!! /// <summary> /// 监控接口执行时间 /// </summary> public class TimingActionFilter : ActionFilterAttribute { private static readonly Logger logger = LogManager.GetCurrentClassLogger(); private const string Key = "__action_

场景里的响应时间截图如下所示: 结果里的响应时间截图如下所示:

本次性能测试的需求中提到测试的目的是“了解博客的首页在负载达到20 QPS时的响应时间”,因此需要控制向博客首页发送请求的负载为20QPS. 一种可行的方法是逐步调整测试计划中的线程计算的数量以及为取样器(Sampler)添加定时器(Timer),以使HTTP取样器发出的请求的QPS保持在20个左右.但这种方法耗时耗力,需要经过多次尝试才能达到:另一方法,完全通过设置定时器来控制QPS,一旦取样器的响应时间发生改变(网络环境发生改变),就需要重新调整定时器的等待时间. Jmeter提供了一个非常