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  • 压力测试性能相关的指标解释

    转自:https://blog.csdn.net/varyall/article/details/79747657

    PV 
    PV是 Page View的缩写。用户通过浏览器访问页面,对应用服务器产生的每一次请求,
    记为一个 PV。淘宝性能测试环境下,将这个概念做了延伸,系统真实处理的一个请求,视
    为一个 PV。即,PV的概念也适用于接口。 
    PV的统计一般可以通过监控埋点或者统计访问日志统计得出。
    说到PV还有个特殊的情况,叫PeakPV,指一天中 PV数达到的高峰PV值。
    通过一些监控系统,也可以直观看到统计数据。


    QPS/TPS
    QPS/TPS原本含义为:系统每秒能处理的请求/事务的数量,或者说吞吐量。在web应用我们更关注的是web应用每秒能处理的request数量。这个是衡量系统性能的重要指标。
    QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间。 
    QPS的统计可以通过访问日志统计对应时间的PV量除以对应时间求得。在性能测试中可以通过工具测试获得。
    一般经常统计的是高峰期PV对应的QPS。


    ResponseTime响应时间
    响应时间(RT)是指从客户端发一个请求开始计时,到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间,响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。


    LOAD负载
    系统平均负载,被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。如果一个进程满
    足以下条件则其就会位于运行队列中:
    -它没有在等待 I/O操作的结果 
    -它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 
    -没有被停止(例如:等待终止)1
    这个负载值比较理想的指标值是cpu个数*核数*0.7 ,如果超过长期超过过这个值就需要对系统进行警惕了。


    CPU 资源
    CPU 资源这里指应用服务系统的 CPU 资源占用率。CPU 资源是判断系统处理能力以及应用运行是否稳定的重要参数。


    JVM GC和FullGC
    对于java应用的性能指标必定少不了GC的相关指标了。通常我们的应用应该尽量避免FGC。因为FGC会进行完全的垃圾清理,会使应用运行得很慢,所以需要通过设置合适的JVM参数和GC策略来避免FGC。通常监控的指标有GC次数和响应时间。


    常用的性能指标还有内存占用,磁盘io等一些指标,这里就不一一列出。


    上面介绍了一些性能指标的概念和统计方法,下面就讲其中几个之间的一些重要联系和区别。


    1. 容量预测
    对于我们设计的系统,我们在上线前肯定需要测试下能接收用户多大的访问量。即希望评估出最大的日PV到来的时候,我们的系统是否能支撑。但怎么去评估呢,难道要造一个最大日pv的情景来测试?其实根据已有的经验和数据,可以总结出了高峰QPS和日pv的关系。
     
    我们通过每日的QPS和PV统计图表可以发现,每日的曲线基本都是一致的。通过数学建模,我们可以发现高峰每台服务器QPS=( (总 PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量1。其中80%和40%这2个数字是个不固定的参数,这个公式代表的意思是,在40%的时间(12小时)内产生80%总pv的QPS均值。对于不同的情景有不同的参数。
    这样我们就可以通过压测应用获取其高峰QPS,然后根据公式算出指定高峰QPS下的日PV,通过这样来进行容量预测。
    即:日预估PV=压测QPS * (24*60*60*时间百分比)/0.8 * 机器数量


    2. CPU 资源占用率 与 LOAD
    按很多人的印象cpu占用率和load都是对当前cpu使用率的统计。但是实际上这2个指标还是有很大区别的。
    cpu占用率很好理解,就是对cpu使用所占时间比率。而cpu load则是基于一段时间内等待cpu处理的任务队列的平均长度。这个指标在高负载的情况下比cpu占用率具有更高的参考价值。因为在高负荷时段,cpu的占用率基本都接近100%,它无法反映机器负荷的程度。相反,通过统计任务队列的长度可以反映出系统目前负荷是否严重,是否可控。
    用下图中公路与车辆的关系可以很好理解load的概念:
    (系统是单处理器时)
     
    当load等于1的时候,系统满负荷,但是能满足当前的系统需求;
    当load小于1的时候,系统轻松运行;
    当load大于1时候,有很多车辆等待进入公路,就如任务在等待cpu处理一样,这时候cpu占用率根本无法分辨出load=1和load>1这2种情况。
    所以读懂load对于理解系统当前运行负荷是很有帮助的。

     

    性能指标还是有很多信息可以去挖的,本文从应用监控的角度出发进行了一个简单介绍。但是不可否认,读懂性能指标是每个应用负责人去了解系统运行状况的必要条件,也是每个开发应当关心的内容。

    参考资料:

    系统吞吐量评估方法http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/6223197

    理解 LINUX 的处理器负载均值http://www.gracecode.com/archives/2973/

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