响应时间

** 应用负载压力测试 ** 1 概述 系统的负载压力是指系统在某种指定软件、硬件以及网络环境下承受的流量，例如并发用户数、持续运行时间、数据量等，其中并发用户数是负载压力的重要体现。当有大量用户同时使用时，可能会出现功能失效、性能衰减、甚至系统崩溃的现象。 负载压力测试是指在一定约束条件下测试系统所能承受的并发用户量、运行时间、数据量，以确定系统所能承受的最大负载压力。负载压力测试有助于确认被测系统是否能够支持性能需求，以及预期的负载增长等。负载压力测试不只是关注不同负载场景下的响应时间等指标，它也要通过测试来发现在不同负载场景下会出现的。 载压力测试包括并发性测试、疲劳强度测、大数据量测试等内容。 2 测试设计方法 2.1 负载测试 负载测试是通过逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在满足性能指标的情况下，系统所能承受的最大负载量的测试。 2.2 压力测试 压力测试是通过逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在什么负载条件下系统性能处于失效状态，并以此来获得系统能提供的最大服务级别的测试。通俗地讲，压力测试是为了发现在什么条件下系统的性能变得不可接受。压力测试是一种特定类型的负载测试。例如，访问一个页面的响应时间规定为不超过1秒，负载测试就是测试在响应时间为1秒时，系统所能承受的最大并发访问用户的数量，而压力测试就是测试系统在多大的并发访问用户数量下

上一篇文章 MySQL 索引设计概要 介绍了影响索引设计的几大因素，包括过滤因子、索引片的宽窄与大小以及匹配列和过滤列。在文章的后半部分介绍了 数据库索引设计与优化 一书中，理想的三星索引的设计流程和套路，到目前为止虽然我们掌握了单表索引的设计方法，但是却没有分析预估索引耗时的能力。 在本文中，我们将介绍书中提到的两种分析索引性能的方法：基本问题法（BQ）和快速估算上限法（QUBE），这两种方法能够帮助我们快速分析、估算索引的性能，及时发现问题。 基本问题法 当我们需要考虑对现有的 SELECT 查询进行分析时，哪怕没有足够的时间，也应该使用基本问题法对查询进行评估，评估的内容非常简单：现有的索引或者即将添加的索引是否包含了 WHERE 中使用的全部列，也就是对于当前查询来说，是否有一个索引是半宽索引。 在上一篇文章中，我们介绍过宽索引和窄索引，窄索引 (username) 其实就叫做半宽索引，其中包含了 WHERE 中的全部的列 username，当前索引的对于该查询只有一颗星，它虽然避免了无效的回表查询造成的随机 IO，但是如果当前的索引的性能仍然无法满足需要，就可以添加 age 将该索引变成宽索引 (username, age) 以此来避免回表访问造成的性能影响；对于上图中的简单查询，索引 (username, age) 其实已经是一个三星索引了，但是对于包含 ORDER

前言： 71%用户希望在手机上打开网页能跟电脑一样快； 5秒钟被认为是用户能忍受的最长响应时间，如果响应时间超过5秒，50%的移动用户会放弃； 33%失望的用户会使用竞品替代； 用户尝试三次出现同样性能问题，50%的人不会再使用该应用。 基于此，我们今天就一起来探讨一下Web性能测试测试点。（写的略粗糙，欢迎大家留言吐槽。） 1、什么是Web性能测试？注意事项有哪些？ 性能测试，简而言之就是模仿用户对一个系统进行大批量的操作，得出系统各项性能指标和性能瓶颈，并从中发现存在的问题，通过多方协助调优的过程。而Web端的性能测试应该注意的指标有：用户操作的响应时间、系统的吞吐量（TPS）、系统的硬件资源情况（CPU、硬盘、磁盘）、网络资源占用情况等。 2、HTTP请求 1）关于性能测试中，HTTP请求类的性能指标都需要我们去关注些什么？ 响应时间，这里的响应时间一定得是前端+后端的响应时间，我们惯性的思维都是只关注后端服务的响应时间，其实前端的响应时间也是须考虑在内的。 并发测试的相应数据，这部分也得考虑前端数据，这只是一个大概的补充，因为具体的系统需要的数据不一样，其中也不乏包括响应时间。 2）前端的响应时间都涉及到哪些环节呢？ DNS解析 各种请求的连接 TLS的建立 字节流的发送 3）后端响应时间 等待（前端请求） 接收信息流 返回响应数据

并发的基本概念 并发的概念： 　　指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。 服务器并发量分为： 　　1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；　　　　 估算业务并发量的公式： 　　C=nL/T 　　C^=C+3×(C的平方根) 　　其中：C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。 例子分析 　　假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。则平均并发量和最大并发量如下： 　　C=400×2/8=100 　　C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130 　　此外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C。 服务器压力计算(转载： https://www.cnblogs.com/ylcms/p/7738692.html ） 　　你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗？ 500万PV是什么概念？服务器每秒要处理多少个请求才能应对？如果计算呢？ PV是什么： PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=((80

原文: Fiddler查看IP和响应时间 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/sinat_31057219/article/details/81027111 一、Fiddler查看IP地址 1、Rules -> CustomRules 小知识：QQ截图 先按住Ctrl 再 Alt 然后 鼠标右键 再按住 A 即可截图鼠标右键 此处 先按住Ctrl 再 Alt 然后 鼠标左键点击rules 再按住 A 即可截图 2、ctrl + f 搜索 static function Main 3、在Main函数里加入下面一行代码： FiddlerObject.UI.lvSessions.AddBoundColumn("ServerIP",120,"X-HostIP"); 二、Fiddler添加查看响应时间 1、Rules -> CustomRules 2、Ctrl + F 搜索 class Handlers 3、在class Handlers 里面添加 function BeginRequestTime(oS: Session) { if (oS.Timers != null) { return oS.Timers.ClientBeginRequest.ToString(

对于大并发量的系统，有几个可能需要优化的点，下面我们要一步步测试来优化这个系统。 测试目标 对于一个系统，几个常用的评价指标是：平均响应时间、吞吐率、qps等。我的测试主要测试3个接口 主页（访问根路径，没有数据库交互） 秒杀接口暴露（暴露秒杀接口，有后台数据交互） 执行秒杀操作（插入秒杀成功记录和减库存一个完整的事务操作） 对于这三个接口，我们主要的测试目标和优化目标是平均响应时间，当然这是建立在数据正确返回的基础上的，失败率太高那这个平均响应时间是没有意义的。 这里的优化侧重于后端数据库和内存方面的优化。 测试环境 我是在Windows10下用jmeter来进行负载测试和压力测试，其他环境如下，涉及具体配置再提。 Tomcat8.0.38 Jdk1.8 hotspot vm Mysql 5.7 Redis 2.7.3 测试过程 首先进行主页测试 ，我们访问tomcat的主页，使用jmeter的线程组中的线程数模拟用户数， 不断增加线程数对主页进行性能测试 。 我们将结果数据写到一个xml文件中。首先我们模拟5000个用户同时请求主页。 5000个用户同时请求主页 设置循环次数为2，即一共有10000个请求将被发送。 从响应的结果可以看到，没有错误数，这10000个请求全部返回成功了，只是有的请求慢有的请求快。平均的响应时间在300ms, 50%的请求的响应时间平均为87ms。

一、 软件性能描述 软件性能：指软件运行过程中的响应时间与系统资源消耗情况是否满足用户需求 二、 性能测试相关术语 1．响应时间：客户端发出请求开始到客户端接收到所有数据所消耗的时间 （网络传输时间 + 应用服务器处理时间 + 数据库服务器处理时间） 2．并发用户数： 同一时刻 与服务器进行 数据交互 的所有用户数量 如何确定并发用户数：参考其他同类产品；分析历史数据；试上线运行 3．吞吐量：单位时间内服务器处理的数据量（服务器处理数据的效率）。 指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和 单位 B/S ，体现服务器承载能力 F = N VN *R / T F: 吞吐量； N VN ：虚拟用户个数； R ：在 T 时间内每个虚拟用户发出的请求字节数 T: 性能测试所用时间 4． 吞吐率：单位时间内服务器返回的的数据量 吞吐率 = 吞吐量 / 测试时间 5．TPS ：服务器每秒处理的事务数 6． 点击率 : 每秒用户向服务器提交的服务请求数量，点击率值越大，服务器承受压力越大 7． 资源利用率 : 服务器系统中不同硬件资源被使用的程度 资源利用率 = 资源实际使用量 / 总可用资源量 8． 性能计数器 : 描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。主要通过添加计数器来观察系统资源的使用情况 9． 思考时间 : 模拟用户在操作系统时，发送请求的时间间隔 思考时间函数 lr_think

目前，典型的企业信息服务系统的架构一般是由客户端、网络、防火墙、负载均衡服务器（硬件如F5, 软件Apache等）、Web服务器、应用服务器（中间件WebLogic, Tomcat等）、数据库服务器等各个环节组成。 在交付给客户上线使用之前，业务系统的每个环节都要进行性能测试和优化，才能保证上线后的质量。 功能测试和性能测试 功能测试主要根据产品业务需求、产品行业特征、模拟用户操作方式来测试一个产品的特性以确定它们是否满足用户需求。 性能测试通过某种特定的方式对被测试系统按照一定的测试策略进行施压，获取该系统的响应时间、运行效率、资源利用情况等各项性能指标，来评价系统是否满足用户性能需求的过程。 通俗的说，功能测试用于确保软件系统做了正确的事情，性能测试则用于确保系统快速的完成了任务。 软件性能的生命周期 需求阶段的性能分析：软件开发前期的需求分析阶段，需求分析师与客户业务人员沟通时，要明确提出各项性能指标，包括系统业务交易的使用频度、系统并发用户量、业务数据量评估等各项指标，然后对系统的响应时间、用户数和资源使用进行分析。 　　响应时间的需求调研分析是一个非常重要的度量值，因为它是直接体现用户体验的一个指数，同时也是最不容易测量的度量值，因为它比其他的度量值更容易发生变化。 　　用户数分析主要分析评估系统上线后的总用户数、平均每天在线用户数等情况。 　

性能测试又称多用户并发性能测试。 1、压力测试：压力测试的目标是测试在一定的负载下系统长时间运行的稳定性，尤其关注大业务量情况下长时间运行系统性能的变化（例如是否反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复）；压力测试是测试系统的限制和故障恢复能力，它包括两种情况： a.稳定性压力测试：在选定的压力值下，长时间持续运行。通过这类压力测试，可以考察各项性能指标是否在指定范围内，有无内存泄漏、有无功能性故障等； b.破坏性压力测试：在稳定性压力测试中可能会出现一些问题，如系统性能明显降低，但很难暴露出其真实的原因。通过破坏性不断加压的手段，往往能快速造成系统的崩溃或让问题明显的暴露出来； 2、负载测试的目标是测试在一定负载情况下系统性能（不关注稳定性，也就是说不关注长时间运行，只是得到不同负载下相关性能指标即可）；实际中我们常从比较小的负载开始，逐渐增加模拟用户的数量（增加负载）， 观察不同负载下应用程序响应时间、所耗资源，直到超时或关键资源耗尽，这就是所说的负载测试，它是测试系统的不同负载情况下的性能指标。 3、并发测试：主要指当测试多用户并发访问同一个应用、模块、数据时是否产生隐藏的并发问题，如内存泄漏、线程锁、资源争用问题，几乎所有的性能测试都会涉及并发测试。 4、强度测试：强度测试检查程序对异常情况的抵抗能力

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