吞吐量

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 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； 二．系统吞吐量评估： 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。

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 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 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

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。 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO

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 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 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

QPS 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间。 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 。 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。 每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到139QPS，因为是峰值。 QPS 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。 每秒查询率 因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，其即为QPS。 对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 计算机语言 一种计算机编程语言。用于数据分析和报表产出。运作的平台是MRDCL。支持的数据文件包括ASC格式和CSI格式。 其中CSI格式为QPS独有数据格式。是极其专业的用于数据分析、数据清理和报表产出的语言，目前应用最广的是市场调研行业。中国国内运用的相对比较少。 开发的原因，需要对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科，记录如下： 1. 响应时间(RT) 　　响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看

说明：该篇博客是博主一字一码编写的，实属不易，请尊重原创，谢谢大家！ 文章目录 一、性能测试的含义 1.什么是性能测试 2.什么时候进行性能测试 3.谁关注性能 二、性能测试术语 1.请求 2.响应 3.协议 4.响应时间 5.在线用户 6.并发用户 7.虚拟用户 8.吞吐量与吞吐率 9.每秒事务数（TPS，Transaction Per Second） 10.点击率（Hit Per Second） 11.思考时间（Think Time） 12.资源利用率 三、性能测试分类 1.负载测试（Load Testing） 2.压力测试（Stress Testing） 3.并发测试（Concurrency Testing） 4.容量测试（Volume Testing） 5.可靠性测试（Reliability Testing） 6.配置测试（Configuration Testing） 四、性能测试流程 1.设计阶段 2.构建阶段 3.执行阶段 4.分析、诊断和调节阶段 五、主流性能测试工具 一、性能测试的含义 1.什么是性能测试 测试软件的性能表现，考量软件运行的如何。 √ 一般关注时间/效率、资源占用等情况。 √ 既要马儿快点跑，又要马儿少吃草。 举例：QQ聊天 功能方面 功能缺陷：点击发送消息，信息没有发送过去 性能方面 时间/效率：点击发送消息，3分钟后对方才收到 资源占用

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。 1.前言 消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。 1.1 Kafka的特性: - 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。 - 可扩展性：kafka集群支持热扩展 - 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 - 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） - 高并发：支持数千个客户端同时读写 1.2 Kafka的使用场景： - 日志收集

吞吐量控制器，它是用来控制该控制器下面元件的执行次数，与控制吞吐量的功能无关。（注：用Constant Throughput Timer可以控制吞吐量tps） 作用：控制其子节点的执行次数与负载比例分配 吞吐量控制器有两种模式： Total Executions 和Percent Executions。 参数说明如下： Total Executions：整个测试计划中的总执行次数，按吞吐量值来指定执行次数。 Percent Executions：按比例（1%-100%）,整个测试计划中执行百分比。按执行次数的百分比来计算执行次数 吞吐量：该值可以是任意整数，如果小于等于0，则一次也不执行。 Per User：如果勾选该项则按虚拟用户数（线程数）来计算执行次数，如果没有选中该项则按所有虚拟用户数来计算执行次数。 那么如何计算吞吐量控制器其下的执行次数？ 下面添加循环控制器，在吞吐量控制器下添加Debug Sampler元件来做实验： 实验一：测试按Percent Executions模式执行次数 TestCase1：线程数3，线程循环次数2，循环控制器循环次数2，吞吐量值50%，勾选Per User 测试结果：查看“聚合报告”里Debug Sampler执行次数，Debug Sampler=6，即执行了6次 TestCase2：线程数3，线程循环次数2，循环控制器循环次数2

转载： https://www.cnblogs.com/Zhaols/p/6105926.html 一、主要丢包原因 1、接收端处理时间过长导致丢包：调用recv方法接收端收到数据后，处理数据花了一些时间，处理完后再次调用recv方法，在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失。对于这种情况可以修改接收端，将包接收后存入一个缓冲区，然后迅速返回继续recv。 2、发送的包巨大丢包：虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情，但包太大也不行。例如超过50K的一个udp包，不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失。这种情况需要切割成小包再逐个send。 3、发送的包较大，超过接受者缓存导致丢包：包超过mtu size数倍，几个大的udp包可能会超过接收者的缓冲，导致丢包。这种情况可以设置socket接收缓冲。以前遇到过这种问题，我把接收缓冲设置成64K就解决了。 int nRecvBuf=32*1024;//设置为32K setsockopt(s,SOL_SOCKET,SO_RCVBUF,(const char*)&nRecvBuf,sizeof(int)); 4、发送的包频率太快：虽然每个包的大小都小于mtu size 但是频率太快，例如40多个mut size的包连续发送中间不sleep，也有可能导致丢包。这种情况也有时可以通过设置socket接收缓冲解决，但有时解决不了

一. Iperf 概述 Iperf 是一个网络 性能测试 工具。Iperf可以测试最大TCP和UDP带宽性能。Iperf具有多种参数和UDP特性，可以根据需要调整。Iperf可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。 　　iperf 分为两种版本，unix/linux版和windows版，unix/linux版更新比较快，版本最新。windows版更新慢。windows版的iperf叫jperf，或者xjperf。jperf是在iperf基础上开发了更好的UI和新的功能。 二. 测试环境搭建 了解测试需求（如果是对802.11n，了解测试模块的MIMO--也就是有几个天线)，以及有线网口的规格(笔记本/AP是百兆网卡吗？因为802.11n的速率可以达到100Mbps以上，如果是百兆网口，肯定会成为测试速率的瓶紧) 事先确定HW 基础 测试环境： 因为wifi是空中传播原因，为避免环境中其他无线AP 的信道干扰，请尽量在干净环境测试throughput: A: 请尽量选择屏蔽房(Shield Room)中测试 B: 地下车库往往也是一个不错的选择(地下车库可搜索到的AP网络往往很少) C: 目前5G AP 尚少，亦可应用5G频带测试；（能够连上5G AP为准） D: 若上述条件均不可得，可尝试用Cable 直连，取代空中传播，但为避免打坏设备，需要加衰减器; 测试AP (Access