响应时间

1 Bytes Throughput Over Time 每秒传输字节吞吐量，表明Jmeter在测试时，随着时间推移发送和接受的字节数 2 Response Codes per Second 每秒返回的响应码，表明Jmeter测试期间，随着时间的推移返回的响应码，从中我们可看到测试期间在哪个时间段内出现了错误。就可以分析在该时间内系统的什么环境因素，导致的错误。 3 Response Latencies Over Time 每秒钟的响应等待时间， 表明Jmeter测试期间，随着时间的推移系统的响应等待时间的变化，也是系统随着时间推移，系统效率的变化。 4 Response Times Distribution 响应时间分布， X轴表示的是响应时间，Y轴表示的是响应次数，F(X,Y)表示系统在某种响应时间内的响应次数是多少，如果在响应时间短的地方，响应次数多，说明系统的效率比较高。 5 Response Times Over Time 每秒钟响应时间，X轴表示的是系统运行的时刻，Y轴表示的是响应时间，F(X,Y)表示系统随着时间的推移，系统的响应时间的变化，可以看出响应时间稳定性 6 Response Times Percentiles 响应时间百分比，X轴表示的是百分比，Y轴表示的是响应时间，F(X,Y)表示低于某个百分比的响应时间，比如有80%的响应低于400ms。 7

以下是下载了服务器监控插件的各个组件的功能介绍，有助于以后jmeter的性能测试 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：

如何提高网站的性能 阅读目录 硬件方面 负载均衡 Web服务器方面 - CDN Web服务器方面 - 独立的图片服务器 Web服务器方面 - Gzip 压缩 Web服务器方面 - 缓存 减少HTTP请求 HTML 静态化 HTML 优化图片 硬件方面 购买更多的服务器， 使用高性能的CPU 和内存， 和带宽 Web服务器方面 - 负载均衡 使用load banance 来分担负载 Web服务器 CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即 内容分发网络 用户“接近”你Web服务器的程度会影响响应时间。把内容部署在多个、地理位置分散的服务器上，会使页面加载的速度从用户角度看更快。但是我们应该从哪里开始？ 作为实现地理位置分散内容的第一步，不要试图重新设计你的Web应用程序，使它运行在一个分布式的结构中。根据应用程序，改变结构，包括跨服务器同步会话状态和复制数据库事务等，这些艰巨的任务。根据不同的应用，改变结构可以包括跨服务器的位置同步会话状态和复制数据库交易等艰巨任务。尝试减少用户和内容之间的距离，可以延迟，或从不通过，这是应用程序结构的步骤。 记住，最终用户的80-90％ 响应时间花费在下载所有页面的组件：图像、CSS、JS、Flash 等，这是提高性能的黄金法则。最好先分散你的静态内容，如图像、CSS、JS、Flash 等

课程目录 1.dubbo框架介绍 2.dubbo服务注册与发现，调用 3.dubbo负载均衡 4.dubbo集群容错 5.dubbo与springboot整合 带着问题去学习 了解一个框架并不是说，知道这个东西怎么用就好了，而是要去细致的了解这个框架，这个应用可以干什么，可以为我们带来什么便利。 1. dubbo是什么 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。 2.为什么要使用dubbo 项目初始阶段： 随着用户量的增多，可以增加应用服务器进行负载，短期内可以产生非常大的成效，但是长期来看投入产出比会逐渐的下降。这时候会对服务进行拆分。 各种业务层、服务层之间的调用一定是通过某种远程RPC技术进行调用。这时候就涉及到以下几个问题： 1.地址维护（当服务越来越多时，服务 URL 配置管理变得非常困难）； 2.负载均衡（当服务越来越多时，F5 硬件负载均衡器的单点压力也越来越大）； 3.限流/容错/降级； 4.链路监控； 解决方案 如果我们使用比如WebService或者简单的使用Http进行调用是没有办法解决这几个问题的。因为这些技术只能实现一个远程的调用，但是在大规模服务化后很多问题都无法解决。Dubbo就是其中一种解决方案。 1.关于地址服务，这时候需要一个服务注册中心

性能测试主要看哪几方面？ 1. 响应时间 ： 完成一个业务所需要的时间 2. 吞吐量： 单位时间处理的业务数量 3. 资源利用率 ： 完成业务需要的开销 （ CPU, 内存，IO) 性能的难点 用户总希望发最小的代价取得最大的收益，实际上一旦确定了架构，性能也就确定了 　　- 如果遵守规范体系能够达到默认架构的性能 　　- 大多数的开发会违背架构，拖后腿 性能测试模型 1. 做单用户的业务串行测试 ： 评估单独业务的相应时间 2. 多用户的并发测试：了解相应时间的转折点： - 队列 - 资源不足 - 处理能力的峰值 模型结论：（所有系统都遵守） 1. 响应时间随着负载的上升先稳定后上升，并且越来越快 A点：响应时间开始变长的点 为什么响应时间开始变长？ 当到达A点说明负载导致了队列的产生 B点： TPS开始下降 B点处理能力已经不能完全占用资源，开始下降了 C点： 响应时间超过用户接受范围 C点响应时间超时 系统在A点，说明负载小 系统在B点，说明达到系统最佳在线用户 系统在C点，说明系统不能用 正常系统应该一直在A->B之间，最好不超过B 性能瓶颈： 99%都是数据库 调优：ABC三点右移，说明调优成功 系统如果慢了，应该怎么处理？ 有监控系统就看监控系统，没有监控系统就用命令，查看CPU, 内存，IO，network的信息 命令： top 1. 查看cpu的使用情况

1、软件性能概念 软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性,表明了软件系统对时间及时性与资源经济性的要求。对于一个软件系统,运行时执行速度越快、占用系统存储资源及其他资源越少，则软件性能越好。 2、系统管理员对性能的关注点 响应时间，影响响应时间的因素有： 功能的粒度、客户端网络情况、服务器当前忙闲情况。 3、运维人员看性能 服务器的资源使用情况、应用服务器和数据库服务器的资源使用状况、系统的可拓展性（能否实现拓展、系统的瓶颈、更换设备提高系统性能、系统能否支持7X24小时的业务访问）、系统容量（最多支持的用户访问、最大的业务处理量） 4、开发人员看性能 系统架构（架构设计合理）、数据库设计、代码是否存在性能问题、系统内存使用是否合理、系统是否有不合理的线程同步方式、系统是否存在不合理的资源竞争。 5、性能的重要性 （1）系统性能越好，执行速度越快，用户使用系统的体验就越好 （2）系统性能越好，用户的等待时间越少，有利于提高软件操作效率。 （3）系统性能越好，处理能力越大，单位时间处理业务量越大。 （4）系统性能越好，在大量用户访问系统时系统稳定性越好，能够提供持续服务。 （5）系统性能扩展性越好，越容易提升系统的处理能力，以适应更多的访问需求 6、常用性能指标 a、响应时间 响应时间指用户感受到的软件系统为其服务所耗费的时间。 一般情况下

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

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：

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

原文地址 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