系统吞吐量(tps)用户并发量

hadoop_dev hadoop_dev     2022-08-10     620

关键词:

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)

理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:

QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

        一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这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,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

决定系统响应时间要素

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;

关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

系统吞吐量(tps)用户并发量性能测试概念和公式

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