TPS.并发用户数.吞吐量关系 摘要 主要描述了在性能测试中,关于TPS.并发用户数.吞吐量之间的关系和一些计算方法. loadrunner TPS 目录[-] 一．系统吞度量要素: 二．系统吞吐量评估: 软件性能测试的基本概念和计算公式 一.软件性能的关注点 二.软件性能的几个主要术语 1.响应时间:对请求作出响应所需要的时间 2.并发用户数的计算公式 3.吞吐量的计算公式 4.性能计数器 5.思考时间的计算公式 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

首先说结论: .是否有关系 .有关系 对于客户端 -.对于客户端来说,只有65535,因为根据TCP四元组的sport来说,sport只有16位,所以(2^16)-1是65535.也就是最多有65535个可用端口,这里只说长链接,不包括SOCK_REUSEOPT 但是,并不能说,一个客户端可以保持到同一个服务器65535个连接,因为 1024以下,由系统占用 local_port_range参数控制了可用端口范围 sctl -a |grep port_rangenet.ipv4.ip_local

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

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

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

基本概念: QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率” ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:Transaction Per Second意思是“事务数/秒”,是软件测试结果的衡量单位.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,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分.客户机使用加权协函数平均方法来计算客

1.前言 对于高性能即时通讯技术(或者说互联网编程)比较关注的开发者,对C10K问题(即单机1万个并发连接问题)应该都有所了解."C10K"概念最早由Dan Kegel发布于其个人站点,即出自其经典的<The C10K problem (英文PDF版.中文译文)>一文.正如你所料,过去的10年里,高性能网络编程技术领域里经过众多开发者的努力,已很好地解决了C10K问题,大家已开始关注并着手解决下一个十年要面对的C10M问题(即单机1千万个并发连接问题,C10M相关技术讨论和

1.本地实现调用 程序根据data文件目录下的asinfo.json文件(包含自治域网络名和对应的坐标值),调用so文件绘制asn结点图(ASN,AutoSystemNode,自治域结点) 2.路由查询原理 程序在peer1.internetmap.InternetMap包中实现ip对应asn查询,域名对应asn查询和厂商对应asn查询,在网络可达的情况下,根据用户输入的ip,域名或企业名post到服务器(http://asnl.peer1.com/v1/),服务器返回对应所有连接的asn结点,

在大型的APP中进行高并发的访问,淘宝,支付宝,微信,QQ,等 C10K问题:高并发的进行访问 C10K问题的最大特点是:设计不够良好的程序,其性能和连接数及机器性能的关系往往 是非线性的.举个例子:如果没有考虑过C10K问题,一个经典的基于select的程序能在 旧服务器上很好处理1000并发的吞吐量,它在2倍性能新服务器上往往处理不了并发2000的吞吐量. 这是因为在策略不当时,大量操作的消耗和当前连接数n成线性相关.会导致单个任务的资源消耗和当前连接数的关系会是O(n).而服务程序需要同时

高性能网络编程(二):上一个10年,著名的C10K并发连接问题     阅读(22369) | 评论(9)收藏10 淘帖1 赞4   JackJiang Lv.9    1 年前 | |只看大图 1.前言 <ignore_js_op> 对于高性能即时通讯技术(或者说互联网编程)比较关注的开发者,对C10K问题(即单机1万个并发连接问题)应该都有所了解.“C10K”概念最早由Dan Kegel发布于其个人站点,即出自其经典的<The C10K problem (英文PDF版.中文译文)&g

目录: 一.queue 二.线程 基本使用 线程锁 自定义线程池 生产者消费者模型(队列) 三.进程 基本使用 进程锁 进程数据共享 默认数据不共享 queues array Manager.dict 进程池 PS: IO密集型-多线程 计算密集型 - 多进程 四.协程 原理:利用一个线程,分解一个线程成为多个“微线程”==>程序级别 greenlet gevent pip3 install gevent 一.queue 1.1 queue用法 # 先进先出队列 # put放数据,是否阻塞,阻塞

原文地址: http://www.cnblogs.com/wangqiaomei/p/5682669.html 一.queue 二.线程 #基本使用 #线程锁 #自定义线程池 #生产者消费者模型(队列) 三.进程 #基本使用 #进程锁 #进程数据共享 # 默认数据不共享 #queues #array #Manager.dict #进程池 #PS: #IO密集型-多线程 #计算密集型 - 多进程 四.协程 #原理:利用一个线程,分解一个线程成为多个"微线程"==>程序级别 #gre

一.事物,思考时间,检查点,集合点 1.事务 lr里面的事物是lr运行脚本的基础.lr里面 要测试的三个维度都以事物为单位,所以一定要有事物.事务的概念贯穿loadrunner的使用,比如我们说的响应时间其实是事务的的相应时间;tps,每秒中处理的事务数.当脚本跑完之后没有响应时间,导致此种情况之一就是没定义事务. 而在录脚本时: 1.在录脚本是要添加事务 2.添加事务是为了准确的测出相应请求的响应时间,尽量保证每一个事务中只有一个请求.但当录制脚本的时候,在录制HTML脚本时,由于一个HTML

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

分布式ID(CosId)之号段链模式性能(1.2亿/s)解析 上一篇文章<分布式ID生成器(CosId)设计与实现>我们已经简单讨论过CosId的设计与实现全貌. 但是有很多同学有一些疑问:CosId的号段链模式(SegmentChainId)性能有些难以置信(TPS峰值性能1.2亿/s),甚至是不同性能级别号段分发器(RedisIdSegmentDistributor.JdbcIdSegmentDistributor)均能够达到这样的性能级别. 所以本篇文章将深度解析CosId的号段链模式(

项目简介: 在Linux环境下用C语言开发的Vsftpd的简化版本,拥有部分Vsftpd功能和相同的FTP协议,系统的主要架构采用多进程模型,每当有一个新的客户连接到达,主进程就会派生出一个ftp服务进程来为客户提供服务.同时每个ftp服务进程配套了nobody进程(内部私有进程),主要是为了做权限提升和控制. 实现功能: 除了基本的文件上传和下载功能,还实现模式选择.断点续传.限制连接数.空闲断开.限速等功能. 用到的技术: socket.I/O复用.进程间通信.HashTable 欢迎技术交

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,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

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,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

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