TPS和事务响应时间的关系、计算公式
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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,reponse time = 1
5、看看,现在TPS变了,响应时间没变,TPS和响应时间有关系吗?
木有关系
6、如何理解?
TPS和响应时间在理想状态下都是额定值(联想运行一个压力测试场景来考虑),把入口看成线程池,如果有20个入口,并发数只有10的时候,TPS就是10,而响应时间始终是1,说明并发数不够,需要增加并发数达到TPS的峰值。
7、同样是20个入口,如果并发数变成100的话,TPS和响应时间会怎么样呢?
并发数到100的时候,就会出现堵车,堵车了平均每个车过去的时间就长了,把100个车按照20一份分成5份,第5份的等待时间就是最长的,从等待开始到这个车进去,实际花费了5秒,那100辆车都过去的响应时间就是(5+4+3+2+1)/5=3,平均的TPS就是(20/1+20/2+20/3+20/4+20/5)/5=9.13(我怎么感觉应该是100/(5+4+3+2+1)=6.67 完成的事务总数/完成事务数的时间,使用该方法计算出来的tps会稍微小些,可以乘以1.5倍作为当前tps)
8、由此可知,TPS和响应时间宏观上是倒数关系,但是两者实际上木有直接的关系的,在上例中,系统只存在20个线程,100的并发就会造成线程的等待,引起平均响应时间从1秒增加到3秒,TPS从20下降到9,TPS和响应时间都是单独计算出来的,并不是互相算出来的!
9、同样可知,在并发量保持不变的情况下,提高TPS的手段有几种?
A、增加线程池的数量(入口)B、降低每辆车入关的时间(也就是提高单个线程的处理效率)
10、从TPS和response time的定义查看这2者的区别?
TPS = 在场景或者灰化步骤运行的每一秒钟中,每个事务通过、失败以及停止的次数
也就是说,TPS = 总的通过、失败的事务总数/整个场景的运行时间;
reponse time = 每个事务完成实际需要的时间/事务处理数目
因此,这2个东西压根就是木有关系的!
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Jmeter聚合报告中的,吞吐量=完成的transaction数/完成这些transaction数所需要的时间;平均响应时间=所有响应时间的总和/完成的transaction数;失败率=失败的个数/transaction数。
性能测试中TPS的另外一种计算方法:
2、响应时间,根据业务的特点进行定义,插表交易一般在3秒内。
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在性能测试需求分析中,"80/20"原理被这样理解:每日80%的业务在20%的时间内完成。例如:每年业务量集中在8个月,每个月20个工作日,每个工作日8小时,即每天80%的业务量在1.6个小时内完成。
下面举个实际的例子来看"80/20"原理的应用于性能测试需求分析。
每年总的请求数为(100*15%*7+100*70%*5+100*15%*3)*2=1000万次/年
每天的请求数为1000/(8个月*20天)=6.25万次/天
每秒的请求数为(62500*80%)/(8小时*20%*3600秒)=8.68次/秒
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。
我们做项目要排计划,可以多人同时并发做多项任务,也可以一个人或者多个人串行工作,始终会有一条关键路径,这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样,也有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;
我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来QPS、并发数之外,还有另外一个维度:日PV。
通过观察系统的访问日志发现,在用户量很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。
1. 找出系统的最高TPS和日PV,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外)
2. 通过压力测试或者经验预估,得出最高TPS,然后跟进1的关系,计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样,这两个客户群的网络行为不应用,他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。
淘宝的TPS和PV之间的关系通常为 最高TPS:PV大约为 1 : 11*3600 (相当于按最高TPS访问11个小时,这个是商品详情的场景,不同的应用场景会有一些不同)
在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万
这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小。
来源:http://www.cnblogs.com/jackei/
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
对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?
我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与,然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么,作为一个软件性能测试工程师,我们又该关注什么?
首先,开发软件的目的是为了让用户使用,我们先站在用户的角度分析一下,用户需要关注哪些性能。
对于用户来说,当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始,到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止,这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。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。如:用户在大数据量查询时,我们可以将先提取出来的数据展示给用户,在用户看的过程中继续进行数据检索,这时用户并不知道我们后台在做什么。
用户关注的是用户操作的相应时间。
其次,我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。
1、 相应时间
2、 服务器资源使用情况是否合理
3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
4、 系统能否实现扩展
5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
7、 更换那些设备可以提高性能
8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
再次,站在开发(设计)人员角度去考虑。
1、 架构设计是否合理
2、 数据库设计是否合理
3、 代码是否存在性能方面的问题
4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
6、 系统中是否存在不合理的资源竞争
那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢?
一句话,我们要关注以上所有的性能点。
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
网络传输时间:N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间:A1+A3
数据库服务器处理时间:A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、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。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量
对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R /
其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤:
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
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