系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

摘要:
在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万这个是在简单的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小无论有无思考时间,测试所得的TPS值和并发虚拟用户数、Loadrunner读取的交易响应时间之间有以下关系:TPS=U_concurrent/并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系一、软件性能的关注点对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?

B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大,粗略估计在1:8个小时左右的关系(09年对offerdetail的流量分析数据)。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大,可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。

在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万

这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小

无论有无思考时间(T_think),测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间(T_response)之间有以下关系(稳定运行情况下):

TPS=U_concurrent/(T_response+T_think)

并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系

系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式第1张

一、软件性能的关注点

对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?

我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与,然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么,作为一个软件性能测试工程师,我们又该关注什么?

首先,开发软件的目的是为了让用户使用,我们先站在用户的角度分析一下,用户需要关注哪些性能。

对于用户来说,当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始,到系统把结果以用户感知的形式展现出来为止,这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间,当相应时间较小时,用户体验是很好的,当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间,在设计软件时,我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如:用户在大数据量查询时,我们可以将先提取出来的数据展示给用户,在用户看的过程中继续进行数据检索,这时用户并不知道我们后台在做什么。

用户关注的是用户操作的相应时间。

其次,我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点

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、更换那些设备可以提高性能

8、系统能否支持7×24小时的业务访问

再次,站在开发(设计)人员角度去考虑

1、架构设计是否合理

2、数据库设计是否合理

3、代码是否存在性能方面的问题

4、系统中是否有不合理的内存使用方式

5、系统中是否存在不合理的线程同步方式

6、系统中是否存在不合理的资源竞争

那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢?

一句话,我们要关注以上所有的性能点

二、软件性能的几个主要术语

1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间

网络传输时间:N1+N2+N3+N4

应用服务器处理时间:A1+A3

数据库服务器处理时间:A2

响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

2、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(loginsession),L是一天内用户从登录到退出的平均时间(loginsession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

3、吞吐量的计算公式

指单位时间内系统处理用户的请求数

从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时

等单位来衡量

从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量

对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力

以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。

当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU*R/ T

其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间

4、性能计数器

是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。

资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。

5、思考时间的计算公式

ThinkTime,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。

在吞吐量这个公式中F=VU*R/T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R=T/TS

下面给出一个计算思考时间的一般步骤:

A、首先计算出系统的并发用户数

C=nL/TF=R×C

B、统计出系统平均的吞吐量

F=VU*R/TR×C=VU*R/T

C、统计出平均每个用户发出的请求数量

R=u*C*T/VU

D、根据公式计算出思考时间

TS=T/R

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