上一篇说明了场景管理如何使用,在ci此进行一些补充,场景管理中的场景在其他模块只是被引用的关系,如果在场景管理中对场景进行变更,则其他模块中的该场景是不变的。场景中的用例集,只会在自动化测试中使用,而场景本身是在性能测试中使用,在自动化测试中,场景本身是不会被使用的。
转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/15956465.html
思考几分钟,如果你可以有理有据地说出答案,那确实就不用再往下看了,关上手机去陪陪家人是个不错的选择。
第一个问题:如何理解“服务端的并发能力”这一描述? 首先我们从数据视角来理解,可以把服务端程序用一个模型来看待,即由「网络 API 请求」所驱动的。 服务端的领域特征是大规模的用户请求,以及 24 小时不间断的服务。但某种意义上来说更重要的原则是:坚决不能丢失用户的数据,即他认为已经完成的业务状态。服务端必须保证其业务状态的可靠性,这时业务状态才持久化写入到外存。所以对于服务端来说,存储至关重要。它不只是极大地解放了处理效率,也是服务端的性能瓶颈所在。几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 在衡量服务端的性能,我们还是要服务端视角来看,主要以 TPS 为主来衡量系统的吞吐量,如果有必要用并发用户数来衡量的话,需要一个前提,即响应时间(RT),因为在系统压力不高的情况下,将思考时间(等待时间)加到场景链路中,并发用户数基本还可以增加一倍,因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义,也不专业。 第二个问题:我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢? 我觉得一切的前提是业务价值需要。如果没有足够的价值,那么可读性才是第一,对这种难懂的概念很反感,要知道的其会加重内部沟通的难度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道。 第三个问题:我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数? 比如单核CPU情况,实际上是只有一个的,在一个特定时刻也只可能有一个程序跑在一个CPU上(因为寄存器只有一组),但是我们在上层观察到的却是系统上好像同时运行着那么多的程序,这实际上是操作系统用进程这个概念对CPU做的抽象。 同时如果你了解「阿姆达尔定律」,就知道多处理器并行加速,总体程序受限于程序所需的串行时间百分比,超过一定的并行度后,就很难进行进一步的速度提升了。并不符合线性关系,也无法估算的。 再说服务端程序性能依赖不仅仅是底层的硬件,其依赖的基础软件还包括:操作系统、编程语言、负载均衡、中间件、数据库或其他形式的存储等。在第一个问题中提到了几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 最后,还是需要回到第一个问题,即由「网络 API 请求」所驱动的模型上来。
并发线程数:指的是施压机施加的同时请求的线程数量。比如,我启动并发线程数100,即我会在施压机器上面启动100个线程,不断地向服务器发请求。
生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时,往往需要设置很高的并发,但这种操作存在一定风险和问题,若系统设置限流值,高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高,同时也存在将生产环境打挂的风险;本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
Coding平台是大家比较常用以及熟悉的压测方式,本文的目的是将coding平台与TCPS平台在操作成本和压测结果等方面上进行对比,让大家对TCPS平台有更直观的印象。
如果公司要求你去做性能测试,会有一个“需求”,活动页面,要你做性能测试,看是否能满足1000个人同时访问。
生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分也就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
具体的指标定义,如:高并发方面要求QPS 大于10万;高性能方面要求请求延迟小于 100 ms;高可用方面要高于 99.99%。
某运营商搭建了一套 MongoDB 集群,承载了大大小小的几十个非计费类应用,1亿左右的用户量,随着访问量的增加,业务繁忙时期偶尔出现连接拒绝的错误。
软件性能测试中有一类很重要的测试——负载测试,包括并发测试和容量测试。负载测试的重要工作在于找到系统的性能拐点。
生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
因项目需要,需要做php框架的后端技术选型,于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。
最近遇到了两个关于性能测试的场景,发现有三个很多人理不清楚的概念:TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢?其实概念是相对简单的,但是在使用的时候,往往会有很多混淆的情况出现。
Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
首先我们要先了解到如何判断一个的性能上限是多少,这就为我们引入了压测工具的了解和使用,常用的压测工具当然就是Apache 开源基金会的 ab工具了。
性能是一个网站的重要指标。通常所说的“这个网站好卡啊”,“小米的手机好慢啊”,“苹果系统运行好快啊”这些问题就是说的性能。除非是没得选择,否则用户无法忍受一个响应缓慢的网站。一个打开缓慢的网站会导致严重的用户流失,很多时候网站的性能决定了网站的竞争力。淘宝网是一个我们经常访问的网站,它的性能就非常高,所以大家都去淘宝网买东西。
我在性能综述的那三篇文章中,描述了各种指标,比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了,我们在实际工作的时候,应该对这些概念有统一的认识。
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。
在开发和测试时,我们往往不会很在意数据库相关的一些并发数的配置,因为开发和测试时,系统的并发量并不会很大,
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:
1、PV(Page View): 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 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。 响应时间 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。 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。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
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。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 并发数和TPS 术语定义: 并发用户数:指的是现实系统中操作系统业务的用户,一般测试指的是虚拟用户(Vu),并发用户和注册用户数、在线用户数是有很大区别的,并发用户数一定会 对服务器产生压力的,而在线用户只是”挂”在系统上,对服务器不会产生压力,注册用户数一般指的是数据中存在的用户数。 TPS:Transaction Per Second,每秒事务数,是衡量系统性能的一个非常重要的指标. 如何获取Vu和TPS 并发用户数(Vu)获取 新系统:没
亲爱的读者朋友们,大家好!线程池是多线程编程中常用的工具,通过合理的设置线程池参数,可以有效地管理线程,提高程序性能,避免资源浪费。其中,线程池的最大线程数、核心线程数和队列大小是决定线程池行为的关键参数。本文将深入探讨如何设置这些参数,以便更好地满足应用程序的需求。
并发用户数(Maximum concurrent user )是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
单台服务器可以支持的并发TCP连接数取决于多个因素,包括硬件性能、操作系统限制、网络带宽和应用程序设计。以下是一些影响并发TCP连接数的因素:
Ramp up表示线程启动的总时间,或者可以理解为线程需要花多久时间启动完毕 这里也要区分两种场景,如下所示
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。
最近很忙没有时间,但年前的一个群里的问题,引发了我写这个帖子的想法,现在闲下来了,可以来捋一捋这个问题。因为是杂谈,所以想到哪里写哪里,可能没有一定的条理性。
从聚合报告可以看出来,平均TPS= 1303。那么我们可不可以就认定这个TPS=RPS呢?
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经验,一般情况下:
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。
云开发 CloudBase 已正式支持「预置并发」能力,本文将从能力解读、快速上手和使用建议三个方面进行介绍。
Windows下可以通过批处理脚本完成批处理任务,脚本运行完毕后任务即可终止,从而实现批处理任务运行工作,类似的任务如何在kubernetes中运行呢?答案是Jobs,Jobs是kubernetes中实现一次性计划任务的Pod控制器—JobController,通过控制Pod来执行任务,其特点为:
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。
空闲之余用jmeter对百度进行了一次压测,目的是分析一下性能的拐点,验证一下理论知识
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即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。
时间(Response Time)、并发数(Concurrency)和每秒事务数(Transactions Per Second,TPS)都是非常重要的指标。这三个指标为我们提供了系统在特定负载下表现的深入理解。那么,这些指标是什么意思,又如何影响我们的系统呢?我们将在这篇文章中进行深入探讨。
一般来说,性能首先是一种指标,表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度;性能是软件产品的一种特性,可以用时间来度量。
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标,系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题,高并发访问的情况下,系统因为资源不足,处理每个请求的时间都会变慢,看起来就是性能的变差。
默认情况下Tomcat的相关内存配置较低,需要修改,否则并发上来可能会报OOM异常
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?》。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云