性能测试中有很多非常重要的概念,如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心,如何针对自身的系统确定当前系统,在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢?
现在有一个task,它的执行时间分为2部分,第一部分做数学运算,第二部分等待IO。这两部分就是所谓的计算操作与等待操作。
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TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
一、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
一、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
多–并发量 快–延时、响应时间 好–稳定性(长时间运行) 省–资源利用率
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题,今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法,绝对实用。 ##钢材重量计算公式
如果有人问,这个系统的性能到底好不好?有什么指标,能够说明系统的性能?且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好?》。
用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测。Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO)。一般都是网络IO达到瓶颈。 == 使用下面两个kafka自带的脚本
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多,官方文档介绍的也比较详细,本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
备注:早些年磁盘每个磁道扇区数量相同,可以用上面的公式计算磁盘容量;现代磁盘每个磁道扇区数量不同,故上面的磁盘容量计算公式已经不适用。
HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。
系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是5000个,那么这个数量,就是系统用户数。
在测试环境进行压力测试时,我们可以把并发量设置的比较高,可以得出最大并发量。但是在生产环境下,有时候我们会根据客户的要求,可能只要求应用能满足用户使用就可以,且压测时要保证不系统正常、不崩溃。这时我们用到jmeter的限频。
这篇文章包含了Slurm管理员的信息,专门针对高吞吐量计算,即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
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
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。
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析,那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据,比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现! | 函数式编程,打开另一个世界的大门 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析
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)
从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次,数值越大,库存的利用率越高。
我自己并不用JMeter进行压测,故事的缘起是因为看到了同事适用JMeter进行测试的测试报告,偶然间发现一个问题,JMeter报告中的吞吐量误差较大。结果如图:
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP: 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator) 427: Pattern Match
疫情之下,种种乱象,“风大又怎样,让我们更坚强“,庆幸自己还有正常项目做,所以更要保持自己的初心。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即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。
视频质量度量是Netflix流媒体管道的一个重要组成部分。视频质量度量可用于实现视频编码优化、执行视频编解码器比较、执行A/B测试和优化流媒体QoE决策。更为特别的是,VMAF指标是提高Netflix流媒体视频质量的核心,业已成为了Netflix视频质量度量的默认标准,由于它是开源的,同时也成为了整个视频行业的默认标准。
利特尔定律(Little’s law)应该是最著名的排队理论之一!让我们看看如何将其用于性能测试。
并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
并发量 1.什么是并发量? 并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
能力管理(Capacity Management)应该是ITIL里面一个非常重要的概念,有些人叫容量管理,但我还是觉得能力管理更好一些,能力直接的理解就是我们能做什么?还有多少能力冗余?让我们来看看ITIL的概念解释,指在成本和业务需求的双重约束下,通过配置合理的服务能力使组织的IT资源发挥最大效能的服务管理流程,ITIL给到的流程图如下:
最近我在学习流式计算引擎Flink,正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书,并试图将一些知识整理下来,形成一个系列。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考(一)今天我们来看下,性能测试的术语介绍。
在之前的两篇文章里,我们详细介绍了AB测试的理论基础,以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后,我们来看一下实际工作如何进行AB测试。
近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
MySQL事务特性之一就是要保证原子性,一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中,如果出现失败或者异常情况要进行回滚,回到之前最初的样子,要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
链接: https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
在前天的内容中,我和大家介绍了评估弱工具变量偏倚的常用指标------F统计量,具体计算如下:
① “速率” 概念 : 计算机网络 上 , 主机在数字信道上传送数据位数 的速率 ;
内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力
这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量,而不是最大或者直接叫样本量计算呢?
如何灵活高效的接入? 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整,无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码,无须发版;规则配置除了使用各种灵活预配置外,还可以使用groovy脚本代码化规则;指标函数groovy化,不需要每次发版。 •配置动态化——配
点击关注公众号,Java干货及时送达 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP: 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator
这是最常见的一个性能指标 “带宽” (bandwidth)原本指信号具有的频带宽度,即最高频率与最低频率之差,单位是赫兹(Hz) 网络的“带宽”通常是数字信道所能传送的“最高数据率”,单位: b/s (bps) 常用的带宽单位:
技术中心的年度研发效能报告已于前不久发布,在吞吐的分析中,我们新增了一个指标「标准差」(计算公式见图1)。
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