模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
a)定义:从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
TPS 即Transactions Per Second的缩写,每秒处理的事务数目。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**(完整处理,即客户端发起请求到得到响应)**。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,最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求,可以参考下数据库的事务操作。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
如果前面已经有人来做了,我再做一次性能测试,就要拿着性能的指标和前面的人的性能指标来进行对比。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考(一)今天我们来看下,性能测试的术语介绍。
用户视角的网站性能 在实践中,使用一些前端架构优化时段,通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段,使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容,即使不优化应用程序和架构,也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
性能测试服务(Performance Test Service,简称PTS)是全球领先SAAS化性能测试平台,具有强大的分布式压测能力,可模拟海量用户真实的业务操作场景,让应用的性能问题无所遁形。
吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解:假设你有一家餐厅,"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量,而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。即使你的餐厅可以同时容纳100个客人,但如果你的厨师只能每小时做出50份餐点,那么你的"吞吐量"就是50,而不是100。
(下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义,在评价性能指标时,通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。)
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力,需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏,系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析,通过给系统施加一定业务压力大情况下,使系统持续运行一段时间,以此来检测系统是否稳定运行(下统称稳定性测试或测试)。
在上一篇文章性能专题:一文搞懂性能测试常见指标中,已经介绍了,在开展性能测试时,各个维度的常见性能指标项有哪些。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文链接:https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
性能测试中有很多非常重要的概念,如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心,如何针对自身的系统确定当前系统,在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢?
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
如果有人问,这个系统的性能到底好不好?有什么指标,能够说明系统的性能?且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好?》。
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用,它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义:
负载测试(Load Testing):负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标,譬如软件在一定时期内,最大支持多少并发用户数,软件请求出错率等,测试的主要是软件系统的性能。
系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是5000个,那么这个数量,就是系统用户数。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线?企业型-4核8G-100G-1500G,1500GB月流量,系统盘为100GB SSD盘,10M公网带宽,下载速度峰值为1280KB/s,即1.25M/秒,假设网站内页平均大小为60KB,则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法:
腾讯云正式推出了:轻量云服务器。参与内测以及首月免活动(参考附录介绍)!目前阿里云,华为云均推出了轻量应用云服务器!价格上都差不多。
负载测试是模拟实际软件系统所承受的负载条件的系统负荷,通过不断加载(如逐渐增加模拟用户的数量)或其它加载方式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源(如CPU、内存)等,以检验系统的行为和特性,以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。负载测试更多地体现了一种方法或一种技术。
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
基于Web服务器的应用系统由于提供浏览器界面而无须安装,大大降低了系统部署和升级成本,得以普遍应用。目前,很多企业的核心业务系统均是Web应用,但当Web应用的数据量和访问用户量日益增加,系统不得不面临性能和可靠性方面的挑战。因此,无论是Web应用系统的开发商或最终用户,都要求在上线前对系统进行性能,科学评价系统的性能,从而降低系统上线后的性能风险。
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并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
Web 服务器性能评估是评定服务器承载能力和效率的重要手段。主要关注几个关键指标:最大并发连接数、响应延迟、吞吐量。不同的评测方法可以帮助我们从多角度了解服务器性能,包括基准性能测试、压力测试、可靠性测试。系统检测通常采用系统本身提供的命令、系统记录文件、集成监控工具等方法进行。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
在web性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求,进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面),返回给用户”的过程,一般的响应时间都是针对事务而言的。
在性能测试中,"并发"通常指的是在同一时间内同时在线或同时活跃的用户数量。这些用户可能正在等待响应,也可能正在发送请求,但关键是他们都在同一时间内在线。
并发量 1.什么是并发量? 并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
ClickHouse是用于分析的OLAP数据库,因此典型的使用场景是处理相对较少的请求 — 从每小时几个到每秒几十甚至几百个不等 — 但会影响到大量数据(几GB/数百万行)。
通过逐步加压的方法,达到既定的性能阈值的目标。阈值的设定应该是小于等于某个值,比如CPU使用率小于等于80%。
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)
作为微服务架构系统的入口,毫无疑问,Zuul的并发性能直接决定了整个系统的并发性能。本文结合前几篇文章的内容,在云服务器中部署了包含Eureka Server,Zuul等组件的1.0版本的微服务架构,并进行单点部署Zuul的压力测试,对其并发性能一探究竟。
大型网站打造并不是件容易的事情,即使是从小开始慢慢迭代。从本期《问底》开始,我们将为大家带来李平的大型网站打造系列,从理论和实践两个方面进行讲解。 在前一篇随笔大型网站系统架构的演化中,介绍了大型网站的演化过程,期间穿插了一些技术和手段,我们可以从中看出一个大型网站的轮廓,但想要掌握设计开发维护大型网站的技术,需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列,从理论到实践讲述大型网站的点滴,这也是一个共同学习的过程,希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分,理论和实践,理论部分尽量通俗易懂,也要讲一些细节。
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