问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中 kaku21:每秒还是进10辆车呗,每辆车还是1秒响应啊 问者:对呀 kaku21:继续,现在我把入口扩展到

一:最佳用户数.最大用户数 转:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html 二:  事务.TPS 1:事务:就是用户某一步或几步操作的集合.不过,我们要保证它有一个完整意义.比如用户对某一个页面的一次请求,用户对某系统的一次登录,淘宝用户对商品的一次确认支付过程.这些我们都可以看作一个事务.那么如何衡量服务器对事务的处理能力.又引出一个概念----TPS. 2:TPS :每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统

在这个图中,定义了三条曲线.三个区域.两个点以及三个状态描述. 三条曲线:吞吐量的曲线(紫色).使用率 / 用户数曲线(绿色).响应时间曲线(深蓝色).三个区域:轻负载区(Light Load).重负载区(Heavy Load).塌陷区(Buckle Zone).两个点:最优并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users).最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users).三个状态描述:资源饱和(Resour

吞吐量图如上 响应时间图如上 自身压测的机器,资源使用率并没有饱和 服务器,top命令下看到load average的值很低,本身是4核的server. 每个核的CPU使用率也极低,空闲cpu占95+% io也没有问题,缓存也没有问题,网络也没有阻塞 DB服务器,是双机的cassandra,16核, 根据top中的cpu使用情况,用gnuplot命令简单绘制了Cpu资源利用表,如下:

在网上看到一篇文章,tps 与 事务平均响应时间关系对答.可以帮助能更清楚的了解二者之间的关系. 问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中      

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

最近在写一些东西的时候,把一些内容整理了一下. 在考虑压力工具中的用户数(有些工具中称为线程数,本文后续都用"用户数"来说明).响应时间.TPS三者之间的关系时,想到之前也有人问起过这样的问题,就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢. 这个公式我想谁都能知道了: TPS = ( 1 / RT ) * user  (其中,RT单位是秒,user是用户数) 先来画一下最简单的图(假设前提:每个user的事务定义都是一致的.): 当有五个用户时,响应时间都稳定保持在0.2s,那这个场景的

性能测试关注指标-TPS概述 一.TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second 的缩写,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端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户端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数. 二.TPS的作用 1. TPS反应了系统在单位时间内处理业务的能力,这个值的高低,说明了系统处理能力的高低.TPS随着时间的变化逐渐变化,

# postgresql-无序uuid tps测试 ## 无序uuid对数据库的影响 由于最近在做超大表的性能测试,在该过程中发现了无序uuid做主键对表插入性能有一定影响.结合实际情况发现当表的数据量越大,对表插入性能的影响也就越大. ### 测试环境 PostgreSQL创建插入脚本,测试各种情况的tps. 数据库版本:PostgreSQL 10.4 (ArteryBase 5.0.0, Thunisoft) 操作系统配置:CentOS Linux release 7 ,32GB内存,8 c

<淘宝性能测试白皮书V0.3> 性能测试的难点不在于测,在于测出的数据和实际的对照关系,以及测试出来的数据对性能的评估(到底是好,还是不好). 淘宝性能测试白皮书,解决了我的4个问题:1.PV到TPS的转换关系.2.TPS的波动标准.3.压力变化以及测试类型.4.网页测试的标准(可惜很多数据都抹掉了) 1.PV到TPS的转换 日PV对于一个网站,很容易就统计出来,但是LoadRunner性能测试时,只有TPS可供参考.日PV和TPS之间如何对应?公式就是80%的日PV,发生在T小时内.则公式为

http://dangdangdotcom.github.io/dubbox/rest.html 目录 概述 REST的优点 应用场景 快速入门 标准Java REST API:JAX-RS简介 REST服务提供端详解 HTTP POST/GET的实现 Annotation放在接口类还是实现类 JSON.XML等多数据格式的支持 中文字符支持 XML数据格式的额外要求 定制序列化 配置REST Server的实现 获取上下文(Context)信息 配置端口号和Context Path 配置线程数

架构师之路:从无到有搭建中小型互联网公司后台服务架构与运维架构 http://www.roncoo.com/course/view/ae1dbb70496349d3a8899b6c68f7d10b 概述 dubbo支持多种远程调用方式,例如dubbo RPC(二进制序列化 + tcp协议).http invoker(二进制序列化 + http协议,至少在开源版本没发现对文本序列化的支持).hessian(二进制序列化 + http协议).WebServices (文本序列化 + http协议)等

目录 概述 REST的优点 应用场景 快速入门 标准Java REST API:JAX-RS简介 REST服务提供端详解 HTTP POST/GET的实现 Annotation放在接口类还是实现类 JSON.XML等多数据格式的支持 中文字符支持 XML数据格式的额外要求 定制序列化 配置REST Server的实现 获取上下文(Context)信息 配置端口号和Context Path 配置线程数和IO线程数 配置长连接 配置最大的HTTP连接数 配置每个消费端的超时时间和HTTP连接数 GZ

1. Sun JDK 1.6 GC(Garbage Collector) http://bluedavy.com2010-05-13 V0.2 2010-05-19 V0.52010-06-01 V0.8ppt中未特别强调的JVM均指Sun JDK 1.6.0 2. Java:自动内存管理为什么还需要学习GC?OOM? GC成为支撑更高并发量的瓶颈? 3. only介绍使用通常问题查找Tuning实现 4. GC:Garbage Collector不是只负责内存回收还决定了内存分配 5. 使用H

1.Java虚拟机运行时的数据区 2.常用的内存区域调节参数 -Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB):默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制,此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存 -Xmx:最大堆大小,默认是老年代的内存空间大小,如果(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制,不包括PermSize(

前言 如果你看过 2018 Node.js 的用户报告,你会发现 Node.js 的使用有了进一步的增长,同时也出现了一些新的趋势. Node.js 的开发者更多的开始使用容器并积极的拥抱 Serverless Node.js 越来越多的开始服务于企业开发 半数以上的 Node.js 应用都使用远端服务 前端开发者们开始越来越多的关心和参与到后端和全栈中去 可以看到越来越多的前端开发者们具备了全栈的能力,更多的核心应用开始基于 Node.js 开发,而其中,保障应用的稳定性是每一个开发者的"头等

1.什么是参数化参数化:把固定的一个值,变成动态.可变的数组,把数组的值进行值传递.数组大小可控制.2.为什么要使用参数化,2个原因.1.数据库校验字段值的唯一性.(数据库修改字段的唯一性,可避免参数化)2.应用程序不允许用一个值反复操作.(开发调整不允许一个值反复操作,可避免参数化)3.避免数据库的查询缓存,保证测试结果的真实性.(数据库在执行一条SQL查询操作时,先进行语法检查.语义分析(写法是否正确.表是否存在.是否有权限),生成执行计划,按执行计划做查询操作,如果查询的数据在数据库内存,

协议与兼容性 spider使用java语言开发,使用Spring作为IoC容器,采用TCP/IP协议,在此基础上,结合SaaS系统模式的特性进行针对性和重点设计,以更加灵活和高效的满足多租户系统.高可用.分布式部署的要求. 采用JSON作为序列化机制,后续版本可能会考虑支持protobuf(java/c++/c#均有类库支持). 为了最大化性能以及稳定性,spider基于Sun JDK1.8进行编译并应避免使用deprecated特性. 为了尽可能的适应各环境以及互联网应用,spider应能至少