性能测试准备——计算pacing值

在混合压力测试场景和稳定性测试场景中，我们需要配置pacing值，以保证各支交易按占比向服务器发压力，符合生产上的情况。

预期TPS通过需求给出的交易量计算得出，参考《性能测试准备——计算TPS》。不同的项目要求不太一样，比如验证性的测试，只要按照预期TPS来配置场景，如例1。比如从未测试的新系统，则希望压到最优的TPS（最优可能是CPU使用率接近指标的最大TPS）。

混合压力测试（也叫容量测试）一般要压三到五个梯度，得到实际TPS随用户数增加的折线图，那么此时配置的用户数要按梯度，如例2。

例1：已知被测系统总共有7支交易，并通过交易量得到交易占比；预期总的目标TPS为100笔/秒，则各交易TPS=目标TPS*交易占比；响应时间为单交易负载的平均响应时间。

如上，VU=交易目标TPS*响应时间

实际VU为VU往大取整

pacing = 实际VU/交易目标TPS

实际pacing为pacing四舍五入保留三位小数

可以发现VU/响应时间=实际VU/pacing，完成此次容量测试可能还需要压两组，那么我们可以将预期TPS置为120、80，按上述方法再计算pacing配置场景。

例2：已经被测系统（新系统）的交易名称和占比如下，测出最优的那组，即应用服务器的CPU接近指标值60%。

首先，可以将所有的交易放到场景中，不设置Pacing，将VU数设为1，试跑时观察CPU，如果低于60%，再增加VU数试跑，得到CPU为60%时的TPS。这个TPS可以暂时作为参考。比如测出为420TPS。那么按照预期420配置pacing。因为要按用户梯度，可以用100VU。

如上，预期TPS=420*交易占比

预期VU数=100*交易占比

实际VU是预期VU取整，但得保证总VU也为100

pacing=实际VU/预期TPS

如果配的这组场景运行时，应用服务器的CPU使用率低于60%很多或者超过60%，那需要调整预期TPS，可以不改变VU数，调整pacing。如果应用服务器CPU使用率接近60%，这组就可以作为最优组。完成此次容量测试还需要压三组，大于的一组，小于的两组。那么我们可以将预期TPS置为440、400、380，预期VU置为115、85、70，重新计算pacing配置场景。

性能测试准备——计算pacing值相关推荐

关于LoadRunner中pacing值的设置的意义
在 LoadRunner 的运行场景中,有一个不大起眼的设置,可能经常会被很多人忽略,它就是 Pacing .具体设置方式为: Run-Time settings àGeneral à Pacing ...
R语言构建logistic回归模型并评估模型：模型预测结果抽样、可视化模型分类预测的概率分布情况、使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值
R语言构建logistic回归模型并评估模型:模型预测结果抽样.可视化模型分类预测的概率分布情况.使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值目录
R语言使用pROC包绘制ROC曲线实战：roc函数计算AUC值、plot.roc函数绘制ROC曲线、添加置信区间、为回归模型中的每个因子绘制ROC曲线并在同一个图中显示出来
R语言使用pROC包绘制ROC曲线实战:roc函数计算AUC值.plot.roc函数绘制ROC曲线.添加置信区间.为回归模型中的每个因子绘制ROC曲线并在同一个图中显示出来目录
R语言difftime函数计算时间差值实战
R语言difftime函数计算时间差值实战目录 R语言difftime函数计算时间差值实战 #基础语法 #获取difftime语法帮助
python最优分箱计算iv值_Python计算woe和iv值
计算逻辑先计算WOE值,再计算IV值. 其中Y或N分别是YES,NO,反应在因变量中,就是1和0. Yi是第i组中1的个数,YT是所有(Total)为1的个数. Ni是第i组中0的个数,NT是所有( ...
由神经网络的迭代次数计算输出值并评价网络性能
在<用共振频率去理解神经网络-将乙烯模型运行300次的数据>文中将乙烯模型运行了300次,得到了300组输出与迭代次数的数据.这次计算只用了其中的150组数据,其中的6组明显不合理被剔除了 ...
Golang 计算MD5值示例
Golang提供了"crypto/md5"包用来计算md5值,使用起来简单方便,解决了我长久以来的疑问^_^ 一种是直接调用md5计算 package mainimport (&q ...
python 曲线分析_大数据分析之Python计算KS值并绘制KS曲线
本篇教程探讨了大数据分析之Python计算KS值并绘制KS曲线,希望阅读本篇文章以后大家有所收获,帮助大家对相关内容的理解更加深入. python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现K ...
窗口分析函数_4_计算累加值
计算累加值需求描述需求:计算EMP表里SAL字段的累加值,这里按照SAL.EMPNO排序. 解决方法:通过SUM OVER()函数来完成. 注: 数据库数据集SQL脚本详见如下链接地址员工表结构 ...

性能测试准备——计算pacing值

性能测试准备——计算pacing值相关推荐

最新文章

热门文章