by:授客 QQ：1033553122 1、 关于系统用户数，并发用户数和在线用户数 系统用户数 侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数 在线用户数...并发用户数 可以分两种： 1）同一时间点，执行同一（业务）操作的用户数 2）同一时间点，执行不同（业务）操作的用户数 注意：服务器实际承受的压力并不完全取决于并发用户数，详情见下面的例子。...Cmax ≈ C + 3 （2） 其中，Cmax 是并发用户数的峰值；C为公式（1）中的并发用户数。...作为性能测试的主要关注指标，吞吐量和并发用户数之间存在一定的联系，在没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量可以采用如下公式计算： ?...注意：虽然吞吐量指标可被看作是系统承受压力的体现，但是不同并发用户数量的情况下，对同一个系统施加相同的吞吐量压力，很可能会得到不同的测试结果。
Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发 如何设置提高并发数 修改catalina.sh: rem 以下配置为JVM参数调优 set JAVA_OPTS= -server...rem 以服务器模式启动，启动速度慢，但更稳定，性能更好 -Xms8192M rem 由于本机内存为16G，这里就设置成8G（实际并未达到最大内存的80%） -Xmx8192M rem...UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC rem 对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快； -XX:+CMSParallelRemarkEnabled rem 带CMS相关的是并发回收...（CMS垃圾收集器） -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection rem 带CMS相关的是并发回收（CMS垃圾收集器） -XX:LargePageSizeInBytes=128m...Server配置 比如在SpringBoot中通过修改Application.properties文件 server.tomcat.max-threads=1000 maxThreads=”1000″ //最大并发数
背景 在做性能测试的时候，很多人都用并发用户数来衡量系统的性能，觉得系统能支撑的并发用户数越多，系统的性能就越好；对TPS不是非常理解，也根本不知道它们之间的关系，因此非常有必要进行解释。 2....术语定义 Ø 并发用户数：指的是现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)，注意并发用户数跟注册用户数、在线用户数有很大差别的，并发用户数一定会对服务器产生压力的...旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在一定时间内使用系统的人数，这些人数认为属于在线用户数，并发用户数取10%就可以了，例如在半个小时内，使用系统的用户数为10000，那么取10%作为并发用户数基本就够了...，将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中，并发用户数基本可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。...Ø 系统的最大TPS是一定的（在一个范围内），但并发用户数不一定，可以调整。 Ø 建议性能测试的时候，不要设置过长的思考时间，以最坏的情况下对服务器施压。
QPS QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力...并发数 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 MAU MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...1、 响应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
---- QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力...4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量...1、 响应时间2、 服务器资源使用情况是否合理3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理4、 系统能否实现扩展5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里7、
什么是并发 image.png 看上图，如果严格按照逻辑到达系统的话，绝对并发用户数为4；但是如果是用来描述1s内的并发用户数，则是16 但是，实际上用户的分配应该是如下 image.png 所以应该只描述并发就可以了...在线用户数/并发用户数怎么计算 image.png 如上图， 总共有32个系统进入了系统，但是绿色的用户没有任何动作，所以在线用户数是32，并发用户数是16，这时的并发度就是50% 但是，系统通常如下...， image.png 按照这种带缓存的服务，在线用户数取决于缓存服务的容量，最多在加上超时路上的用户数。...如下图，解释一下在线用户数和并发用户数以及压力机并发线程的关系 image.png 如果有10000个在线用户数，同时的并发度为1，则并发用户数就是100 如果每个线程的TPS是20，平均响应时间为50ms...则只需要压力机启动5个线程就ok了 对于server来说，它所处理的为100TPS，平均响应时间为50ms， 计算为1000ms/20TPS 如果server端也有两个线程，那么一个线程的TPS则是50 其中，并发用户数到压力机并发线程数的转换
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...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...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...： 246.92*3=740 四、根据TPS估计： 公式为 C = (Think time + 1)*TPS 五、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%
QPS QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,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,即每秒的响应请求数, 也就是最大吞吐能力; TPS TPS是事务数/秒, 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...并发数(并发度) 指系统同时能处理的请求数量,同时反映了系统的负载能力, 这个数值可以分析机器1s内访问日志数量来得到; 吞吐量 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS,QPS都是吞吐量的常用量化指标...重要参数 QPS(TPS),并发数，响应时间 1 . QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 2 . 并发数：系统同时处理的request/事务数 3 ...., DAU通常统计一日(统计日)之内, 登录或使用了某个产品用户数(取出重复登录用户),与UV概念相似 MAU 月活跃用户数量, 指网站,app等去重后的月活跃用户数量; 系统吞吐量评估 我们在做系统设计的时候就需要考虑...系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少 6 . 系统性能可能存在的瓶颈在哪里 7 . 更换那些设备可以提高性能 8 .
---- QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力...4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。...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 关系 QPS(TPS)=并发数...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 9、MAU ---- MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app...1、 响应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
如下图： 创建线程组： 在新建的测试计划上右键 如下图： 线程组参数详解： 1.线程数意思是 请求多少次 2.Ramp-Up Period (in seconds) ：代表隔多长时间执行 0代表同时并发...(可以模拟进程并发) 3.循环次数： 输入之后会得到一个公式 ---循环次数*循环次数=最终执行多少次 创建http请求基础配置: （如果有多个请求 就不需要配置公共的域名或者协议方式了） 具体配置如下
今天跟大家聊聊一个 Java 界的老话题，就是怎么理解接口的最大并发处理数。...所谓并发，就是通过一种算法将 CPU 资源合理地分配给多个任务，当一个任务执行 I/O 操作时，CPU 可以转而执行其它的任务，等到 I/O 操作完成以后，或者新的任务遇到 I/O 操作时，CPU 再回到原来的任务继续执行...这里 20 就代表一个线程在 1 秒内的最大并发数。那假如有两个线程处理客户端请求，接口的最大并发数是不是变成了 40，三个线程处理客户端请求，接口的最大并发数就变成了 60，以此类推。...这里我们就可以得出一个公式，线程个数 * 单线程最大并发数 就代表接口的最大并行处理数。那么根据公式，我们得出一个结论，通过增大线程数或者减少接口响应时间可以增大接口的最大并发处理数。...在高并发情况下，可以通过增加最大线程数来提高服务器最大并发处理数的能力，但需要注意服务器的硬件资源限制。
本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。...所谓并发，就是通过一种算法将 CPU 资源合理地分配给多个任务，当一个任务执行 I/O 操作时，CPU 可以转而执行其它的任务，等到 I/O 操作完成以后，或者新的任务遇到 I/O 操作时，CPU 再回到原来的任务继续执行...这里 20 就代表一个线程在 1 秒内的最大并发数。 那假如有两个线程处理客户端请求，接口的最大并发数是不是变成了 40，三个线程处理客户端请求，接口的最大并发数就变成了 60，以此类推。...这里我们就可以得出一个公式，线程个数 * 单线程最大并发数 就代表接口的最大并行处理数。 那么根据公式，我们得出一个结论，通过增大线程数或者减少接口响应时间可以增大接口的最大并发处理数。...在高并发情况下，可以通过增加最大线程数来提高服务器最大并发处理数的能力，但需要注意服务器的硬件资源限制。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
，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 例：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...四、性能术语 1、并发用户数的计算公式 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。...同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论
在线用户数、并发用户数怎么计算 那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图： ?...所以我们要是想知道在线的最大的用户数是多少，对于一个设计逻辑清晰的系统来说，不用测试就可以知道，直接拿缓存的内存来算就可以了。...假设一个用户进入系统之后，需要用 10k 内存来维护一个用户的信息，那么 10G 的内存就能 hold 住 1,048,576 个用户的数据，这就是最大在线用户数了。...这里会涉及到一个概念：并发度。 要想计算并发用户和在线用户数之间的关系，都需要有并发度。 做性能的人都知道，我们有时会接到一个需求，那就是一定要测试出来系统最大在线用户数是多少。这个需求怎么做呢？...他说，老板要一个最大在线用户数。我说你这些都错了呀。他说，没事，我要的是 Running User 能达到最大就行，给老板交差。我只能默默地离开了。
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
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