响应时间

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： 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）： 并发数： （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 = 1000/(30*60) 事务/秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 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、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。 而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。 通常的技术方法： A)淘宝 淘宝流量图： B) B2B中文站

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。 二．系统吞吐量评估：

本文档为《软件性能测试学习笔记之LoadRunner实战》总结 第一部分 思想篇 1、性能测试参数 1）客户端响应时间 响应时间=CT+（N1+N2+N3）+（N4+N5+N6）+WT+AT+DT CT：Client Time。对于瘦客户端可以忽略不计，对于胖客户端（如Ajax、html5+AngularJS+Bootstrap），由于客户端内嵌了大量的处理逻辑，消耗的时间可能很长，需要关注 网络响应时间：可分为2部分 --（N1+N2+N3）：客户端请求的网络延迟 --（N4+N5+N6）：服务器响应的网络延迟 服务器响应时间：可以度量服务器的处理能力，一般分为3部分： --WT：Web Server Time --AT：App Server Time --DT：Database Time 2）并发数 系统用户数：可理解为系统注册用户总数 在线用户数：当前正在访问的用户总数 并发用户数：同一时刻让服务器产生压力的用户数 3）吞吐量 吞吐量：指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的综合。“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果 吞吐率：单位时间内网络上传输的数据量 4）TPS（Transaction Per Second） 每秒通过事务数 每秒钟能够处理的交易或事务的数量。是一个重要的指标 5）每秒单击数 来源：博客园 作者： DaveFu2018 链接：https://www

1.硬件要求：包括客户端和服务端的cpu，mem，network，disk等，这些硬件设备必须满足性能测试的前提下，才能进行性能测试， 　　　　　　否则得到的各项指标不一定是正确的 2.场景分析： 测试前的准备工作：测试环境（最好是独立的性能测试环境），测试工具（jmeter、lr等）、其他配置等 用户分析：单个接口使用最频繁，一定时间内达到最大峰值，整个系统在一定时间内，所有用户请求达到最大峰值 场景分析：根据用户分析模拟用户请求，创建测试脚本 测试分析：结合场景分析，采用负载测试、压力测试、稳定性测试等 负载测试：负责测试系统性能的各项指标峰值，包括系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源（如CPU、内存）等，以检验系统可能存在的性能瓶颈； 　　　　　如持续加大负载，当tps<=vu（用户数）时，即是tps的峰值 压力测试：测试系统在极限状态下长时间运行是否稳定，是否报错；能够有效地发现系统的某项功能隐患、 　　　　　系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力以及内存泄漏等问题； 　　　　　压力测试分为高负载下的长时间（如24小时以上）的稳定性压力测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压力测试 　　　 3.性能分析 jmeter通过监听器添加聚合报告、Summary Report、用表格察看结果、生成概要结果等，查看性能测试的各项指标 聚合报告： Samples --

1.需要在添加一个名为summary report的监听器，跑完之后查看 Label：取样器/监听器名称 Samples ：事务数量 Average：平均一个完成一个事务消耗的时间（平均响应时间） Min：最小响应时间 Max：最大响应时间 以上单位都是ms Std.Dev：标准差，越小表示越稳定 Error %：错误事务率 Throughtput：每秒事务数，即tps，越大越好 KB/sec：网络吞吐量 在性能结果分析时，我们一般会对Aggregate Report的数据关注多些，比如：Average、90% Line、Min、Max、Error %、Throughput，在Summary Report中也会关注Std. Dev. （响应时间的标准方差），如果该值很大，那么Min和Max的参考意义不大，而90% Line（90%请求响应时间）是一个重要的性能指标。 接着Error%值，最好不超过1%，否则预示着系统性能压力过大。Throughput可以理解为TPS(Transaction per Second)越大越好。 注意，Aggregate Report 和 Summary Report运行结果都是累加的，因此，在每次运行测试前，先清空上一次运行结果。 Label是取样器请求的名称，在Sampler HTTP请求里面添加了事务控制器且勾选Generate parent

原文转自：https://blog.csdn.net/lovesoo/article/details/78579547 Apache JMeter是一款纯java编写负载功能测试和性能测试开源工具软件。相比Loadrunner而言，JMeter小巧轻便且免费，逐渐成为了主流的性能测试工具，是每个测试人员都必须要掌握的工具之一。 本文为JMeter性能测试完整入门篇，从Jmeter下载安装到编写一个完整性能测试脚本、最终执行性能测试并分析性能测试结果。 运行环境为Windows 10系统，JDK版本为1.8，JMeter版本为3.3。 2. Jmeter安装 2.1 JDK安装 由于Jmeter是基于java开发，首先需要下载安装JDK （目前JMeter只支持到Java 8，尚不支持 Java 9） 1. 官网下载地址： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 2. 选择Java SE 8u151/ 8u152，点击JDK下载 3. 安装下载的JDK 4. 配置系统环境变量 2.2 JMeter安装 官网下载地址： http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 下载最新JMeter 3.3版本：apache-jmeter-3.3.zip

版权声明：博主保留一切权利，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/li_canhui/article/details/86716661 操作 响应时间 打卡一个网站 几秒 在数据库中查询一条记录（有索引） 十几毫秒 机械磁盘一次寻址定位 4毫秒 从机械磁盘顺序读取1MB数据 2毫秒 从SSD磁盘顺序读取1MB数据 0.3毫秒 从远程分布式缓存读取一个数据 0.5毫秒 从内存中读取1MB数据 十几微秒 Java程序本地方法调用 几微秒 网络传输2KB数据 1微秒 文章来源: https://blog.csdn.net/li_canhui/article/details/86716661

TPS（Transactions Per Second） ：每秒事务数 QPS（Query Per Second） ：每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 并发数 ：并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 峰值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) PV（Page View） ：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次 UV（Unique Visitor） ：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据) 吐吞量 ：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量 响应时间（RT） ：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 QPS（TPS）、并发数、响应时间它们三者之间的关系是： QPS（TPS）= 并发数 / 平均响应时间 并发数 = QPS * 平均响应时间 举例说明： 例1： 　　假设1秒钟100个请求，处理每个请求需要花2秒， 　　那么 50（每秒可以处理50个请求，即QPS使50） = 100

使用jmeter进行接口压力测试的一个简单例子 本文链接： https://blog.csdn.net/zhizunyu2009/article/details/54406114 保存后，上传到linux服务端。再把uid.txt上传。 然后修改文件的路径。 sudo vim 个人余额查询接口.jmx 找到 路径的地方，修改为 /home/zhizunyu/uid.txt 保存。 然后执行： jmeter -n -t 个人余额查询接口.jmx -l 20170113.jtl 把结果传到本地 sudo sz 20170113.jtl 用本地windows版，添加 聚合报告，查看执行的结果。 Samples：表示这次测试中一共发出了多少个请求，本例模拟了50个用户，迭代了10次，所以共500个请求。 Average - 默认情况下是单个Request的平均响应时间。 Median - 中位数。表示响应时间本不大于该时间值的请求样本数占总数的50%【50%用户的响应时间】 90% Line - 表示响应时间不大于该时间值的请求样本数占总数的90% 【90%用户的响应时间】 Min - 针对同一请求取样器，请求样本的最小响应时间 Max - 针对同一请求取样器，请求样本的最大响应时间 Error % - 出现错误的请求样本的百分比 Throughput：吞吐量—

吞吐率（Requests per second） 概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。 计算公式：总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间，即 Request per second = Complete requests / Time taken for tests QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞吐量有关的几个重要是：并发数、响应时间。 QPS（TPS），并发数、响应时间它们三者之间的关系是： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 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）。 这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多不走难以并发执行