响应时间

6.1前端性能示例 性能测试工具： Apache Benchmark（ab）得到的响应时间仅为从请求发出开始到接收到HTML的最后一个字节所消耗的全部时间。ab命令行如下： ab -c 【并发用户数】 -n 【发出请求数量】 【被测试页面的URL】 FireBug： DOMContentLoaded事件：当初始的 HTML 文档被完全加载和解析完成之后，DOMContentLoaded 事件被触发，而无需等待样式表、图像和子框架的完成加载。 onload事件：在页面和图片加载完成后加载。 对Web应用前端性能的研究不是为了准确地得到一个响应时间数据，实际上，Web性能一部分取决于Web服务器和应用服务器（建立连接/下载资源文件），另一部分取决于浏览器的实际机制/Web页面上的JS文件执行等。取决于web服务和应用服务器的响应时间与服务器的负载和压力相关；而取决于浏览器实现机制与JS文件执行所需要的时间则几乎与服务器负载和压力无关。对于后者的研究正是本章所探讨的内容要逃的目的不是得到这部分响应时间的准确数据，而是拖动更好的web应用的前端性能，减少总响应时间。 6.2HTTP概要 HTTP用于传输WWW方式的数据，该协议采用了请求/响应模型。HTTP协议本身是一种非面向连接的协议，每个HTTP请求之间都是独立的。 6.2.1HTTP协议结构 1.请求报文格式 请求报文格式如下：

1.jp@gc - Actiive Threads Over Time：不同时间的活动用户数量展示（图表） 当前的时间间隔是1毫秒，在setting中可以设置时间间隔以及其他的参数 2.jp@gc - AutoStop Listener ：自动停止监听器 设置当发生某些预期之外的情况时自动停止测试 average Response Time is greater than 10000ms for 10 seconds ：连续10s平均响应时间大于10000ms就停止测试 average Latency is greater than 5000ms for 10 seconds ：连接10s平均等待时间大于5000ms就停止测试 Error Rate is greater than 50% for 10 seconds ：10s内错误率一直高于50％就停止测试 3.jp@gc - Bytes Throughput Over Time:不同时间吞吐量（字节Bytes）展示（图表） 聚合报告里，Throughput是按请求个数来展示的，比如说1.9/sec，就是每s发送1.9个请求；而这里的展示是按字节Bytes来展示的图表，表示每秒发送多少字节 4.jp@gc - Composite Graph： 混合图表 在它的Graphs里面可以设置多少个图表一起展示，它可以同时展示多个图表

一、基本概念 1、测试计划是使用jmeter进行测试的起点，它是其它jmeter测试元件的容器。 2、线程组：代表一定数量的并发用户，它可以用来模拟并发用户发送请求。实际的请求内容在Sample中定义，它被线程组包含。可以在“测试计划->添加->线程组”来建立它，然后在线程组面板离有几个输入栏：Number of Threads(users)、Ramp-Up Period(in seconds)、loop count、其中Ram-Up Period(in seconds)表示在这个时间内创建完所有的线程。如：有8哥线程，Ramp-Up=200秒，那么线程的启动时间间隔为200/8=25秒，这样的好处是：一开始不会对服务器有太大的负载，线程组是为模拟鬓发负载而设计的。 3、取样器（Sampler）:模拟各种请求。所有实际的测试任务都由取样器承担，存在很多请求。如：HTTP 、ftp请求等等。 4、监听器：负责收集测试结果，同时耶被改制了结果显示的方式。功能是对取样器的请求结果显示，统计一些数据（吞吐量、KB/S）等。 5、断言：用于判断请求响应的结果是否如用户所期望，是都正确。它可以用来隔离问题域，即在确保功能正确的前提下执行压力测试。这个限制对于有效测试时非常有用的。 6、定时器：负责定义请求（线程）之间的延迟间隔，模拟对服务器的连续请求。 7、逻辑控制器

一、PV/UV/IP 1.1 名词解释 PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。 用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。 UV (Unique Visitor) 独立访客 通过访问电脑的cookies实现。 IP 通过访问电脑的ip实现。 1.2 UV、IP的区别 1. 比如你是ADSL拨号上网，拨一次号自动分配一个IP，进入了网站，就算一个IP；断线了而没清理Cookies，又拨号一次自动分配一个IP，又进入了同一个网站，又统计到一个IP，这时统计数据里IP就显示统计了2次。UV没有变，是1次。 2. 同一个局域网内2个人，在2台电脑上访问同一个网站，他们的公网IP是相同的。IP就是1，但UV是2。 二、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：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，最终利用这些信息来估计得分。客户机使用加权协函数平均方法来计算客户机的得分

有时候我们写性能报告的时候需要一些性能分布图，JMeter是可以生成HTML性能报告的。这篇博客，简单介绍下在利用jmeter进行性能测试时，是如何生成HTML的可视化测试报告的 一、准备工作 　　1：jmeter3.0版本之后开始支持动态生成测试报表，我用的是jmeter4.0 　　2：jdk版本1.7以上 　　3：需要jmx脚本文件 二、基本操作步骤 　　首先执行cmd命令：进入jmeter的安装目录bin目录里面 　　输入命令：jmeter -n -t jmx测试脚本文件存放目录 -l result.jtl -e -o 测试报告的存放文件夹路径 　　举个栗子：jmeter -n -t F:\20190722后文件\接口脚本\111.jmx -l result.jtl -e -o F:\20190722后文件\接口脚本\测试报告 　　参数说明： 　　● -n: 非GUI模式执行JMeter 　　● -t: 执行测试文件所在的位置 　　● -l: 指定生成测试结果的保存文件，jtl文件格式 　　● -e: 测试结束后，生成测试报告 　　● -o: 指定测试报告的存放位置 　　说明： 　　输入命令回车即可。每次启动命令之前，测试报告存放文件夹必须清空、 jtl 文件也要删除。 执行之后可看到测试报告文件夹内生成了这些内容 点击index.html文件查看即可 三、

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：

系统性能指标 1.1 交易响应时间 1.1.1 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以压力发起端至被压测服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒,如果利用PTS发起侧优势+生产环境则无限接近于真实环境的用户体验时间了。平均响应时间：指系统稳定运行时间段内，同一交易的平均响应时间。一般而言，交易响应时间均指平均响应时间。平均响应时间指标值应根据不同的交易分别设定，一般情况下，分为复杂交易响应时间、简单交易响应时间、特殊交易响应时间。其中，特殊交易响应时间的设定必须明确该交易在响应时间方面的特殊性。 1.1.2 简称 Response Time: RT 1.1.3 参考标准 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情况，对于在线实时交易： 互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 保险企业：3秒以下为佳。 制造业：5秒以下为佳。 对于批量交易： 时间窗口：不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。 1.2 系统处理能力 1.2.1 定义及解释 系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解

ab命令原理 Apache的ab命令模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低，既不会占用很多CPU，也不会占用太多的内存，但却会给目标服务器造成巨大的负载，因此是某些DDOS攻击之必备良药，老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载，造成目标服务器直接因内存耗光死机，而不得不硬重启，得不偿失。 在带宽不足的情况下，最好是本机进行测试，建议使用内网的另一台或者多台服务器通过内网进行测试，这样得出的数据，准确度会高很多。远程对web服务器进行压力测试，往往效果不理想（因为网络延时过大或带宽不足） 下载安装： http://mirror.bit.edu.cn/apache//httpd/binaries/win32/?C=M;O=A 找到 httpd-2.2.21-win32-x86-no_ssl.msi 参数文档： http://httpd.apache.org/docs/2.2/programs/ab.html 运行： 在Windows系统下，打开cmd命令行窗口，定位到apache安装目录的bin目录下 cd C:\Program Files (x86)\Apache Software Foundation\Apache2.2\bin 键入命令： ab -n 800

通用方法 Scale Out 横向扩展，分而治之，采用分布式布署的方式分流，让每个服务器都承担一部分并发和流量 缓存 使用缓存来提高系统性能，好比“拓宽河道”。任何能够降低响应时间的中间件。缓存思想遍布很多设计领域 异步 在某些场景下，未处理完成先返回，再通知。 ** 高并发系统的演进应该循序渐进，以解决系统中存在的问题为目的和驱动力 ** 设计目标 高并发是运用设计手段让系统能够处理更多并发请求，这是一切架构设计的 背景和前提 。 提升系统性能 性能优化原则 问题导向 二八原则 数据支撑 持续长久 性能度量指标 响应时间： 平均值、最大值、分位值 吞吐量 性能优化思路 提高处理核心数 减少单次任务响应时间 I/O密集还是CPU密集 来源： https://www.cnblogs.com/yeni/p/11750640.html

从网上去搜 数据库 优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。 数据库优化方法论 这部分为理论知识，不感兴趣的同学可以直接跳到后面参数配置部分。 数据库优化目标 目标 根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标： 业务角度（关键用户）： 减少用户页面响应时间 数据库角度（开发）： 减少数据库SQL响应时间 数据库服务器角度（运维）： 充分使用数据库服务器物理资源 减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10% 数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区： 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化