by:授客 QQ：1033553122 1、 关于系统用户数，并发用户数和在线用户数 系统用户数 侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数 在线用户数...并发用户数 可以分两种： 1）同一时间点，执行同一（业务）操作的用户数 2）同一时间点，执行不同（业务）操作的用户数 注意：服务器实际承受的压力并不完全取决于并发用户数，详情见下面的例子。...Cmax ≈ C + 3 （2） 其中，Cmax 是并发用户数的峰值；C为公式（1）中的并发用户数。...作为性能测试的主要关注指标，吞吐量和并发用户数之间存在一定的联系，在没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量可以采用如下公式计算： ?...注意：虽然吞吐量指标可被看作是系统承受压力的体现，但是不同并发用户数量的情况下，对同一个系统施加相同的吞吐量压力，很可能会得到不同的测试结果。
虽然AtomicLong可以保证结果的正确性，但是在高并发场景下，使用AtomicLong的性能并不好。为了解决性能的问题，jdk1.8中引进了LongAdder。...AtomicLong和LongAdder性能比较 了解了volatile关键字，AtomicLong和LongAdder后，来测试一下AtomicLong和LongAdder性能，两者的功能都差不多，如何选择应该用数据说话...在高并发环境下，N个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，所以在上述测试中，当测试线程数非常多时，使用LongAdder的性能优于使用AtomicLong。...= null) sum += a.value; } } return sum; } | AtomicLong和LongAdder选择 高并发下选择...LongAdder，非高并发下选择AtomicLong。
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...如何获取Vu和TPS Ø 并发用户数(Vu)获取 新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。...如何评价系统的性能 针对服务器端的性能，以TPS为主来衡量系统的性能，并发用户数为辅来衡量系统的性能，如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，因为在系统负载不高的情况下...，将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中，并发用户数基本可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。...，响应时间非常长，已经超过了使用者忍受范围内，这样做没有多大的意义，这就好比“有多少钱可以干多少事”一样，需要选择相关的策略。
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...8、DAU ---- DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
什么是并发 image.png 看上图，如果严格按照逻辑到达系统的话，绝对并发用户数为4；但是如果是用来描述1s内的并发用户数，则是16 但是，实际上用户的分配应该是如下 image.png 所以应该只描述并发就可以了...在线用户数/并发用户数怎么计算 image.png 如上图， 总共有32个系统进入了系统，但是绿色的用户没有任何动作，所以在线用户数是32，并发用户数是16，这时的并发度就是50% 但是，系统通常如下...， image.png 按照这种带缓存的服务，在线用户数取决于缓存服务的容量，最多在加上超时路上的用户数。...如下图，解释一下在线用户数和并发用户数以及压力机并发线程的关系 image.png 如果有10000个在线用户数，同时的并发度为1，则并发用户数就是100 如果每个线程的TPS是20，平均响应时间为50ms...则只需要压力机启动5个线程就ok了 对于server来说，它所处理的为100TPS，平均响应时间为50ms， 计算为1000ms/20TPS 如果server端也有两个线程，那么一个线程的TPS则是50 其中，并发用户数到压力机并发线程数的转换
并发数(并发度) 指系统同时能处理的请求数量,同时反映了系统的负载能力, 这个数值可以分析机器1s内访问日志数量来得到; 吞吐量 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS,QPS都是吞吐量的常用量化指标...重要参数 QPS(TPS),并发数，响应时间 1 . QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 2 . 并发数：系统同时处理的request/事务数 3 ....响应时间：一般取平均响应时间 关系 QPS(TPS)=并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值..., DAU通常统计一日(统计日)之内, 登录或使用了某个产品用户数(取出重复登录用户),与UV概念相似 MAU 月活跃用户数量, 指网站,app等去重后的月活跃用户数量; 系统吞吐量评估 我们在做系统设计的时候就需要考虑...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...8、DAU ---- DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C...C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户...那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243 举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统...则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）： n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐量计算为：F = Vu...： 246.92*3=740 四、根据TPS估计： 公式为 C = (Think time + 1)*TPS 五、根据系统用户数计算： 并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%
并发数 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...DAU DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 MAU MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
什么是并发 下面我们就来说一下“并发”这个概念。 ? 我们假设上图中的这些小人是严格按照这个逻辑到达系统的，那显然，系统的绝对并发用户数是 4。如果描述 1 秒内的并发用户数，那就是 16。...那么如何来描述上面的并发用户数呢？在这里我建议用 TPS 来承载“并发”这个概念。 并发数是 16TPS，就是 1 秒内整个系统处理了 16 个事务。 这样描述就够了，别纠结。...在线用户数、并发用户数怎么计算 那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图： ?...但并发用户数不同，他们需要在系统中执行某个动作。我们要测试的重中之重，就是统计这些正在执行动作的并发用户数。 当我们统计生产环境中的在线用户数时，并发用户数也是要同时统计的。...思考题 如果你吸收了今天的内容，不妨思考一下这几个问题： 如何理解“服务端的并发能力”这一描述？我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢？以及，我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数？
，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 例：一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到...四、性能术语 1、并发用户数的计算公式 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。...同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论
这个问题在『黑客与画家』里 Paul Graham 已经给出了答案：选择那些具备 可测量性 和 可放大性 的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。蓬勃发展的行业 要优于处于稳定的行业。...优先选择那些拥有 更多优秀队友的团队。优秀的人往往能成为你的标杆，激励你前进。这跟球员要尽可能去欧洲踢球而不是留在国内一样的道理。鹤立鸡群的感觉尽管很好，但久而久之，可能会成为井底之蛙。...E代表你们渐渐相互都不需要，退一步海阔天空，分手是最好的选择。 公司和员工应该都尽量将相互的关系处在区域A。然而，很多人不知道自己身处何地，很多公司也没有第一时间把处在B，C，D的员工往A拽。
图：使用ESB中介和代理之后 各个应用的逻辑很清晰，每个应用都只需要关心如何暴露自己的服务，而调用的应用只需要知道如何调用服务，至于怎么做，去找谁，则完全交给ESB来完成。...如何选择ESB 所有的ESB产品都应该可以构建和部署服务。包括对遗留系统的整理、消息的路由、消息格式的转换、执行协议的调解等。...其实，对于如何选择本身就是一个跟业务相关的问题，以确定你是否选择ESB以及选择什么样的esb来满足你的应用需求。 你选要集成三个或者更多的应用或服务吗？...如果是需要的，那么你可以选择使用ESB。 你是否需要使用不止一种类型的通信协议？如果是多种协议，那么可以选择使用ESB。 你需要象分叉和聚集消息流或者基于内容的路由的消息路由功能吗？...如果需要可以考虑选择ESB。 你拥有多于10个的应用要集成吗？如果需要可以考虑选择ESB。 你真的需要ESB的可扩展性吗？如果需要可以考虑选择ESB。
我们都知道Golang并发优选channel，但channel不是万能的，Golang为我们提供了另一种选择：sync。...sync包提供了基础的异步操作方法，比如互斥锁（Mutex）、单次执行（Once）和等待组（WaitGroup），这些异步操作主要是为低级库提供，上层的异步/并发操作最好选用通道和通信。...互斥锁 常做并发工作的朋友对互斥锁应该不陌生，Golang里互斥锁需要确保的是某段时间内，不能有多个协程同时访问一段代码（临界区）。...Github中还提供了没有锁的例子，运行多次总能碰到错误： fatal error: concurrent map writes 这是由于并发访问map造成的。...下一篇我以这些主题进行介绍，欢迎关注： 哪个协程先获取锁 一定要用锁吗 锁与通道的选择
如何选择合适的工作 这个问题在『黑客与画家』里Paul已经给出了答案：选择那些具备 可测量性 和 可放大性 的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。蓬勃发展的行业 要优于处于稳定的行业。...优先选择那些拥有 更多优秀队友的团队。优秀的人往往能成为你的标杆，激励你前进。这跟球员要尽可能去欧洲踢球而不是留在国内一样的道理。鹤立鸡群的感觉尽管很好，但久而久之，可能会成为井底之蛙。...E代表你们渐渐相互都不需要，退一步海阔天空，分手是最好的选择。 公司和员工应该都尽量将相互的关系处在区域A。然而，很多人不知道自己身处何地，很多公司也没有第一时间把处在B，C，D的员工往A拽。
支付宝与付费通终止合作后，网上突然出现很多支付宝“窃取用户数据”的言论。商务合作终止固然遗憾，但“盗窃”的罪名更重大，尤其是涉及到大家非常关注的数据问题。...如何有效地发挥这些数据的价值，建立一种数据交换以及数据标准的能力，我们的思考才刚刚开始。...这其中如何具体保护客户的隐私和利益？大数据对于每个人的价值又在哪里？ 客户隐私有效保护原则是数据运用和分享的基本原则。
金三银四，过完年很多人会有重新找工作的需求。但如果对公司有一点要求，对未来职业发展是会有一定影响的。
我曾经在途客圈跟团队谈过「如何选择工作」和「公司和个人的关系」，我想很多人都有类似的困惑，所以在此和大家探讨一下。...如何选择工作 其实四月六日那篇『为什么卖产品的比做产品的挣得多』已经给出了答案（如果你看了『黑客与画家』的话）：选择那些具备可测量性和可放大性的工作。 我们来详细说说。...注意以下的话跟「敏捷宣言」的措辞类似 —— 当你有选择的权利和能力时，优先选择前者而不是后者。但，这并不意味着后者不好。 首先是行业的选择。选择蓬勃发展的行业要优于处于稳定的行业。...同样的，要尽量选择处在上升期的公司优于成熟稳定的公司。当公司以火箭般的速度发展时，个人只要充分表现，很大机会能进入职业生涯的快行道。这还是个可放大性的问题。...选择重视个人能力的小团队优于过分强调集体智慧的大团队。如果可能，尽量避免进去就做一颗「螺丝钉」的团队。当然，如果不可避免地做了螺丝钉，也要努力让自己的价值高过一颗螺丝钉。
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