吞吐量

一、QPS/TPS QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 Tps即每秒处理事务数，包括了 1）用户请求服务器 2）服务器自己的内部处理 3）服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是3； Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。 例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” 二、系统吞吐量 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：

目录 服务器如何发送数据？ 数据在网线中的速度 什么是带宽？ 带宽的单位 什么影响了数据发送速度(带宽)？ 运营商为什么要限制带宽？ 什么是共享带宽？什么是独享带宽？ 什么是响应时间？ 系统吞度量要素 ？ 服务器如何发送数据 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中； 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用； 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去，然后通知网卡过来取；此后CPU转而做其他处理； 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中； 网卡将字节转换成二进制位，再以电信号的形式输出至网络。 注意： 数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中，数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路，数据在计算机中是以0/1的形式存储，每次复制每条车道只能走一个0/1，因此每次只能同时复制32个0/1. 数据在网线中的速度 网络传输介质有光缆和铜缆，在光缆中电信号的传输速度为2.3x10^8m/s，在铜缆中传输速度为2.0x10^8m/s。 光的传播速度为3.0x10^8m/s，但由于光缆采用反射机制传播，并不是直射，因此电信号实际走的路程要比直线长很多，因此在光缆中的传播速度只有2.0x10^8m/s。 什么是带宽？ 带宽的定义：数据的发送速率。 带宽的单位 100Mbps = 100M bit per

1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据，Kafka会将消息持久化到磁盘，保证不会丢失数据，Kafka采用了俩个技术提高写入的速度。 1.顺序写入：在大学的计算机组成（划重点）里我们学过，硬盘是机械结构，需要指针寻址找到存储数据的位置，所以，如果是随机IO，磁盘会进行频繁的寻址，导致写入速度下降。Kafka使用了顺序IO提高了磁盘的写入速度，Kafka会将数据顺序插入到文件末尾，消费者端通过控制偏移量来读取消息，这样做会导致数据无法删除，时间一长，磁盘空间会满，kafka提供了2种策略来删除数据：基于时间删除和基于partition文件的大小删除。 2.Memory Mapped Files：这个和Java NIO中的内存映射基本相同，在大学的计算机原理里我们学过（划重点），mmf直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的映射，完成之后对物理内存的操作会直接同步到硬盘。mmf通过内存映射的方式大大提高了IO速率，省去了用户空间到内核空间的复制。它的缺点显而易见--不可靠，当发生宕机而数据未同步到硬盘时，数据会丢失，Kafka提供了produce.type参数来控制是否主动的进行刷新

前言 Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 文章转载自： 深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库

原创转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11525044.html 通常用带宽、吞吐量、延时、PPS（Packet Per Second）等指标衡量网络的性能。 带宽 带宽，表示链路的最大传输速率，单位通常为 b/s （比特/秒）。 吞吐量 吞吐量，表示单位时间内成功传输的数据量，单位通常为 b/s（比特/秒）或者 B/s（字节/秒）。吞吐量受带宽限制，而吞吐量/带宽，也就是该网络的使用率。 延时 延时，表示从网络请求发出后，一直到收到远端响应，所需要的时间延迟。在不同场景中，这一指标可能会有不同含义。比如，它可以表示，建立连接需要的时间（比如 TCP 握手延时），或一个数据包往返所需的时间（比如 RTT）。 PPS PPS，是 Packet Per Second（包/秒）的缩写，表示以网络包为单位的传输速率。PPS 通常用来评估网络的转发能力，比如硬件交换机，通常可以达到线性转发（即 PPS 可以达到或者接近理论最大值）。而基于 Linux 服务器的转发，则容易受网络包大小的影响。 除了这些指标，网络的可用性（网络能否正常通信）、并发连接数（TCP连接数量）、丢包率（丢包百分比）、重传率（重新传输的网络包比例）等也是常用的性能指标。 来源： https://www.cnblogs.com/agilestyle/p

在日常的工作中经常会讲到吞吐量、并发量等概念，查询了下相关资料，在这里记录下对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科。 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，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。 吞吐量(Throughput) 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。对于无并发的应用系统而言，吞吐量与响应时间成严格的反比关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需要用吞吐量作为性能指标。 　　对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是n×t，而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大很多）

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

一、QPS/TPS QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 Tps即每秒处理事务数，包括了 1）用户请求服务器 2）服务器自己的内部处理 3）服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是3； Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。 例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” 二、系统吞吐量 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：

中间件小哥 浏览 228 2016-04-08 11:21:09 摘要 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、... 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。 Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache定级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。 RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）

磁盘性能指标--IOPS ---------------------------------------------------------- IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。 随机读写频繁的应用，如小文件存储(图片)、OLTP数据库、邮件服务器，关注随机读写性能，IOPS是关键衡量指标。 顺序读写频繁的应用，传输大量连续数据，如电视台的视频编辑，视频点播VOD(Video On Demand)，关注连续读写性能。数据吞吐量是关键衡量指标。 IOPS和数据吞吐量适用于不同的场合： 读取10000个1KB文件，用时10秒 Throught(吞吐量)=1MB/s ，IOPS=1000 追求IOPS 读取1个10MB文件，用时0.2秒 Throught(吞吐量)=50MB/s, IOPS=5 追求吞吐量 磁盘服务时间 -------------------------------------- 传统磁盘本质上一种机械装置，如FC, SAS, SATA磁盘，转速通常为5400/7200/10K/15K rpm不等。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I