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  • TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式

    TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式

    基本概念
    TPS:每秒同时处理的请求数/事务数
    并发数:系统同时处理的请求数/事务数
    响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值
    吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高
     
    计算公式
    TPS=并发数/响应时间
    一个系统吞吐量通常由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,只有某项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增加,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负载工作,上下文切换,内存等其他消耗导致系统性能下降
     
    无论有无思考时间(T_think),测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间(T_response)之间有以下关系(稳定运行情况下):
    TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)
    即TPS与并发数成正比,与平均响应时间成反比,当超过某个值之后,比例失效
    并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
     

    响应时间

    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
     
    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
     
    吞吐量
    从业务角度,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 / T

    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

    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,尤其是在分析系统可扩展性,进行性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。
    思考时间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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