性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是啥意思
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是啥意思相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
C:平均用户数
T:考察时间
VU:并发用户数
那么u是表示啥呢?
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:
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 参考技术A 衡量一个软件系统性能的常见指标有:
1.响应时间(Response time)
响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间,对于网站系统来说,响应时间就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔,看起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列的处理工作,贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为:
(1)服务器端响应时间,这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间,不包括客户端到服务器端的反应(请求和耗费在网络上的通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。
(2)网络响应时间,这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。
(3)客户端响应时间,这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间,对于普通的瘦客户端Web应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、AJAX,由于客户端内嵌了大量的逻辑处理,耗费的时 参考技术B 性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是什么意思 参考技术C 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。 参考技术D 在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是... VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C...
性能测试-13.测试指标的判定标准总结
响应时间:
1.利用2-5-8原则去判定
吞吐量:
1.125*x kb/s*0.5,若小于前面的数值为优,其中x为x Mb/s,例如1 Mb/s
每秒点击数:
吞吐量:
1.125*x kb/s*0.5,若小于前面的数值为优,其中x为x Mb/s,例如1 Mb/s
每秒点击数:
1.指客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量,如果客户端发出的请求数量越多,与之相对的平均吞吐量也应该越大
并发用户数:
并发用户数:
1)、经典公式1:
一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1)平均并发用户数为 C = nL/T
2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么,
平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
举例2, 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统,员工可进入该系统查询自己的薪酬信息,但并不是每个人都会用这个系统,假设只有50%的人会定期用该系统,这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统,且平均使用系统时间为5分钟。则一个月最后一周的平均并发用户数为(朝九晚五):
n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
C= 11900*5/60/8 = 124
吞吐量计算为:F = Vu * R / T 单位为个/s
F为事务吞吐量,Vu为虚拟用户数个数,R为每个虚拟用户发出的请求数,T为处理这些请求所花费的时间
2)、通用公式2:
对绝大多数场景,我们用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量。
比如,以乘坐地铁为例子,每天乘坐人数为5万人次,每天早高峰是7到9点,晚高峰是6到7点,根据8/2原则,80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁,则每秒 到达地铁检票口的人数为50000*80%/(3*60*60)=3.7,约4人/S,考虑到安检,入口关闭等因素,实际堆积在检票口的人数肯定比这个要 大,假定每个人需要3秒才能进站,那实际并发应为4人/s*3s=12,当然影响因子可以根据实际情况增大!
3)、根据PV计算公式:
比如一个网站,每天的PV大概1000w,根据2/8原则,我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的(人的精力有限),那么TPS 为:
1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3,则并发量应为:
246.92*3=740
4)、根据TPS估计:
公式为 C = (Think time + 1)*TPS
5)、根据系统用户数计算:
并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%
资源使用率:
1).平均事务响应时间
Average Transation Response Time优秀:<2s
良好:2-5s
及格:6-10s
不及格:>10s
2).每秒点击率
Hits per Second
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈.同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,说明服务器开始出现.
3).请求响应时间
Time to Last Byte
4).每秒系统处理事务数
Transaction per second
5).吞吐量
Throughout
6).CPU利用率
Processor/%Processor Time好:70%
坏:85%
很差:90%+
7).数据库操作消耗的CPU时间
Processor/%User Time如果该值较大,可以考虑是否能通过友好算法等方法降低这个值。如果该服务器是数据库服务器,Processor\%User Time值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间,此时可以考虑对数据库系统进行优化。
8).核心态CPU平均利用率
Processor/%Privileged Time如果该参数值和"Physical Disk"参数值一直很高,表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统
9).处理列队中的线程数
Processor/Processor Queue Length如果该值保持不变(>=2)个并且%Processor Time超过90%,那么可能存在处理器瓶颈。如果发现超过2,而处理器的利用率却一直很低,那么或许更应该去解决处理器阻塞问题,这里处理器一般不是瓶 颈。
10).文件系统缓存
Memory/Cache Bytes 50%的可用物理内存
11).剩余的可用内存
Memory/Avaiable Mbytes至少要有10%的物理内存值
本文出自51Testing软件测试网,感谢会员fmsbai5在每周一问(08-12-29)中的精彩回答。http://bbs.51testing.com/forum-157-1.html
12).每秒下载页数
Memory/pages/sec好:无页交换
坏:CPU每秒10个页交换
很差:更多的页交换
13).页面读取操作速率
Memory/page read/sec如果页面读取操作速率很低,同时%Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶径。但是,如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低,则内存不足。
14).物理磁盘利用率
Physical Disk/%Disk Time好:<30%
坏:<40%
很差:<50%+
15).物理磁盘平均磁盘I/O队列长度
Physical Disk/Avg.Disk Queue Length该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能,可增加磁盘
16).网络吞吐量
Network Interface/Bytes Total/sec判断网络连接速度是否是瓶颈,可以用该计数器的值和目前网络的带宽,结果应该小于50%
17).数据高速缓存区命中率命中率应大于0.90最好
18).共享区库缓存区命中率命中率应大于0.99
19).监控SGA中字典缓冲区的命中率命中率应大于0.85
20)检测回滚段的争用小于1%
21).监控SGA中重做日志缓存区的命中率
应该小于1%
22).监控内存和硬盘的排序比率最好使它小于10%
1).平均事务响应时间
Average Transation Response Time优秀:<2s
良好:2-5s
及格:6-10s
不及格:>10s
2).每秒点击率
Hits per Second
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈.同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,说明服务器开始出现.
3).请求响应时间
Time to Last Byte
4).每秒系统处理事务数
Transaction per second
5).吞吐量
Throughout
6).CPU利用率
Processor/%Processor Time好:70%
坏:85%
很差:90%+
7).数据库操作消耗的CPU时间
Processor/%User Time如果该值较大,可以考虑是否能通过友好算法等方法降低这个值。如果该服务器是数据库服务器,Processor\%User Time值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间,此时可以考虑对数据库系统进行优化。
8).核心态CPU平均利用率
Processor/%Privileged Time如果该参数值和"Physical Disk"参数值一直很高,表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统
9).处理列队中的线程数
Processor/Processor Queue Length如果该值保持不变(>=2)个并且%Processor Time超过90%,那么可能存在处理器瓶颈。如果发现超过2,而处理器的利用率却一直很低,那么或许更应该去解决处理器阻塞问题,这里处理器一般不是瓶 颈。
10).文件系统缓存
Memory/Cache Bytes 50%的可用物理内存
11).剩余的可用内存
Memory/Avaiable Mbytes至少要有10%的物理内存值
本文出自51Testing软件测试网,感谢会员fmsbai5在每周一问(08-12-29)中的精彩回答。http://bbs.51testing.com/forum-157-1.html
12).每秒下载页数
Memory/pages/sec好:无页交换
坏:CPU每秒10个页交换
很差:更多的页交换
13).页面读取操作速率
Memory/page read/sec如果页面读取操作速率很低,同时%Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶径。但是,如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低,则内存不足。
14).物理磁盘利用率
Physical Disk/%Disk Time好:<30%
坏:<40%
很差:<50%+
15).物理磁盘平均磁盘I/O队列长度
Physical Disk/Avg.Disk Queue Length该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能,可增加磁盘
16).网络吞吐量
Network Interface/Bytes Total/sec判断网络连接速度是否是瓶颈,可以用该计数器的值和目前网络的带宽,结果应该小于50%
17).数据高速缓存区命中率命中率应大于0.90最好
18).共享区库缓存区命中率命中率应大于0.99
19).监控SGA中字典缓冲区的命中率命中率应大于0.85
20)检测回滚段的争用小于1%
21).监控SGA中重做日志缓存区的命中率
应该小于1%
22).监控内存和硬盘的排序比率最好使它小于10%
以上是关于性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是啥意思的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章