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作者： tokenpocket最新版本官网

2024-03-07 21:31:35

QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系 - 知乎

QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系 - 知乎首发于Linux高薪集训营切换模式写文章登录/注册QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系Wayne1、QPSQPS 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。2、TPSTPS Transactions Per Second 也就是事务数/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。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，3、QPS和TPS区别个人理解如下：1、Tps即每秒处理事务数，包括了用户请求服务器服务器自己的内部处理服务器返回给用户这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N；2、Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。例子：例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q”例如：一个大胃王一秒能吃10个包子，一个女孩子0.1秒能吃1个包子，那么他们是不是一样的呢？答案是否定的，因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子，她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS，而这个女孩子则是QPS。虽然很相似，但其实是不同的。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。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到5、吐吞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。系统吞吐量要素一个系统的吞吐量（承压能力）与request（请求）对cpu的消耗，外部接口，IO等等紧密关联。单个request 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。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/平均响应时间一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个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，内存等等其他消耗导致系统性能下降。6、PVPV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。 7、UV UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。响应时间（RT）：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。 8、DAUDAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。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、MAUMAU(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10、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。而通常情况下，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几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。通常的技术方法：1、找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）2、通过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。11、软件性能测试的基本概念和计算公式软件做性能测试时需要关注哪些性能呢？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，到系统把结果已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来源： https://juejin.im/post/5c2cb5e15188257a937fbfaf?utm_source=gold_browser_extension 编辑于 2021-04-30 14:41高性能服务器吞吐量高并发赞同 15414 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Linux高薪集训营专注分享Linux技术进阶文章Linux高薪集训营专注分享Linux技术进

科普：什么是TPS（转） - 知乎

科普：什么是TPS（转） - 知乎首发于区块链数字货币研究院切换模式写文章登录/注册科普：什么是TPS（转）币圈沉浮币圈见闻录，区块链项目，区块链知识普及最近某项目称自己有百万TPS，这TPS到底是个啥？？？TPS，通俗的定义，就是“系统的吞吐量”，专业一点的解释，就是“系统每秒钟能够处理的业务数量”。估计大部分人的理解，也就到此为止了。然而，这是非常表面的理解，对防忽悠和求证价值几乎没有意义，甚至还有负面效果！知道了TPS的定义怎么还会有负面效果，因为“一瓶子不满，半瓶子咣当！”，不求甚解不如虔诚的无知！当我们知道了表面的TPS定义后，直觉上会觉得TPS肯定是越大越好喽，这很符合逻辑，然而，事实并非如此！首先，我必须说，在计算机领域里，TPS其实并不是一个原生概念，何为原生概念？就是底层客观存在的数据指标，比如磁盘转速、网速、CPU赫兹数、进程和线程数等。而TPS其实是一个人造概念，是几种底层数据的一个综合计算结果，是为了在宏观上衡量某些特定系统而制造出来的概念。以上解释有点虚，我们举个大家耳熟能详的例子，比如比特币。在比特币这个业务中，TPS的定义可以更加具体的解释为：“比特币网络每秒钟能够处理的交易数！”，然而在这个定义中，真正的原生概念只有“交易数”，而TPS则是我们人为用一段时间的交易总数除以这段时间的总秒数而得到的一个指标，代表了平均每秒能处理的交易数，注意是平均，不是真的每秒都在处理交易！那么问题来了，既然“一段时间”是我们人为截取的，在比特币网络里，我们截取多少呢？一般来说，取最小模块儿，就是一个区块的打包间隔，现在为10分钟左右。注意，第二个原生概念出来了，就是出块儿时间“10分钟”！OK，如果我们取10分钟为一个标准时间段，然后每个打包块儿里包含4000条交易数据，那么TPS是多少呢？4000 / (10*60) = 6.67，没错这个大概就是比特币网络的TPS，平均每秒6条交易左右，而且每10分钟才处理一次！到这里，大家可以看到，在比特币业务模型中，TPS其实依赖的是三个底层概念：出块时间、每个块儿包含的交易数，以及我们截取的时间段。一个极端的例子，如果截取1分钟看，我们会发现，十分之九的时间下，比特币网络的TPS是0，因为这段时间并没有出块儿，可如果我们仅仅截取第十个包含了出块时间点的1分钟看，我们的TPS又高达66.67（4000 / 60），这肯定不合理啊！由此可见，我们人为设定的参数的合理性，是依赖于原生参数的，原生参数才是我们真正应该关注的点，人为造出来的参数是为人服务的，如果人性善，就是一个合理的参数，如果人性恶，这个参数可能就是用来骗人的！所以，尽管TPS的定义是“每秒”处理的交易数，然而在真实的世界中，无论是比特币还是绝大部分其它区块链网络，都不可能真正的秒级处理业务，除非它每秒钟都在出块儿！那么问题又来了，既然搞懂了影响比特币网络TPS的原生参数里有“一个块儿包含的交易数”和“出块时间”两个最重要的指标，那么我们为什么不通过增加交易数，或者减少出块儿时间，来提升TPS呢？先说增加一个块儿里的交易数，影响这个数字的重要指标则又会引出另外一个重要的原生参数，就是“块大小”。比特币中，一个块儿被限制为1M大小，而一条交易数据的大小也是固定的，所以一个块儿里能容纳的交易数上限也就是固定的了。这里肯定有人会问，把这个块儿大小加大不就完了么？须知增加块儿大小就意味着增加硬盘和带宽的需求，这种问法就像我在公司里做程序架构师的时候，老板说，把系统优化一下啊，然后我直接回答：不用优化啊，直接买更好的服务器，用更好的机房和网络就OK了！你们觉得老板听到我这句话会是什么反应？一个优秀的程序员，想的应该是在有限的条件下，如何通过算法和架构来优化性能、保障扩展性，而不能把希望一味寄托在硬件的性能和数量上，除非真的没办法了，或者时间真的太赶了！那么比特币的TPS优化现在真的已经到了实在没办法，或者完全没时间再研究的程度了么？显然并没有！既然增加块儿大小，从程序员角度并不是最佳选择，那么减少出块儿时间可以么？直接整成1秒钟出一个块儿岂不是很爽！？并不是这么简单，其实区块链的每一个块儿中所包含的数据，并不是仅有交易数据，还都包含格式数据，这些数据一般位于区块数据包的头部，用来做各种标识和安全验证。但如果我们爆块儿过快，很可能造成每个块儿数据都不满，甚至是空块儿，这些块儿的头部数据是一个字节都不少的，这样其实是一种系统浪费，IO压力也会过大。而且爆块儿过快，还会影响“共识机制”，会大大增加共识达成一致的难度，增加系统被攻破的风险性，但是由于这块儿底层我还没有完全研究明白，暂时不展开讲。既然仅从调节参数难以达到满意的效果，也不想轻易认怂堆硬件，破坏长期的可扩展性，那么作为程序架构师，脑子中就仅剩下一个词了：重构！于是，“闪电网络”应运而生了！关于闪电网络，不是本篇重点，也按下不表。大家只需要知道，这是从底层架构做得大手术，进而大大提升TPS，却又不会带来我前面说得那些调整参数引发的问题，不过任何一个架构都有优缺点，闪电网络也有它的问题，这里不展开。基于以上科普，我们再来看俩个要点：1，TPS是人为定义的，有弹性的一个参数，其合理性在于所选择原生参数的合理性。比特币的网络相对简单，参数也少。但在一个复杂网络里，比如游戏服务器拓扑结构，一般都会包含：账户服务器、每一个区的服务器群组、跨服的副本或者战场服务器、数据库服务器，WEB服务器等等。这些服务器共同组成了一款游戏的完整系统，这里面涉及的参数就非常多了，任何一个参数都可能影响整个系统的TPS。但在游戏中，我们常常不说TPS这个概念，为什么？因为参数太多了，你说系统TPS提升了，我根本不知道你优化的哪里，甚至都不知道你是什么意思！所以，我们需要在系统整体TPS上，抽象出各种具体的子系统TPS，并规范出相应的名词。在上面我提到的各种游戏服务器中，大家猜压力最大的是哪一组服务器？是账户服务器，因为账户服务器会面临所有的玩家请求，尤其是在服务器刚重启之后，大量的玩家会瞬时涌入，直接把你的系统堵死挂掉，这时又要继续重启，然后又挂掉，无限死循环！这个时候的TPS，我们称之为“同时登录数”。为了解决这个问题，我们要怎么办？在玩家非常多的时候，现有硬件是不可能满足无限并发登录数的，于是行业发明了一个做法：“排队登录！”，没错，就是这个曾经让很多玩家蛋疼过的规则！所谓“排队登录”，就是限制某一时刻内玩家进入服务器的数量，比如每10分钟只能进4000人？MY GOD！这不就是区块链的出块儿规则么？当然，真实的情况下，游戏的登录TPS要远高于这个数据，刚才的参数举例只是为了让大家容易联想到比特币网络。而一个游戏系统的整体TPS是个什么概念呢？我们可以认为是“每秒钟支持的在线人数”，这个TPS相对比特币，所受到的影响就太多了，比如刚才说得登录能力，如果玩家连登录都登不进来，TPS就是0！然后还有每一个区的服务器承载力，一般为几千人；数据库IO能力，是个大坑；内存和CPU使用效率，体现程序架构功力的地方等等。我说这几个还只是比较核心的参数，一个参数没搞好，系统整体TPS就会大幅度下降。由此可见，目前的商业游戏，为了最大化满足所有玩家的体验，采用了非常复杂的服务器拓扑结构，而区块链相对简单的结构是肯定无法达到目前主流游戏的性能需求的。那为什么区块链不搞得复杂一点，搞得TPS高一点呢？一方面是区块链共识机制的限制，另外一方面是，复杂常常意味着成本和风险，可以说市面上大部分游戏的服务器是经不起攻击的，大家常常是从游戏规则和法律层面规避这种攻击，让攻击者没有太大的收益，并且要冒着巨大的法律风险。然而区块链的世界里，没有法律保护，还直接跟钱挂钩，我们唯一能依靠的就只有程序，这种极端情况下，简单才是美，简洁才能稳！2，上面讲游戏服务器拓扑结构的时候，提到会有各种服务器，它们之间常常需要通讯，比如登录服务器验证通过后，需要跟游戏区服务器通讯，给到登录账户信息，然后区服务器根据账户信息去数据库服务器里拉取或者更新一些角色数据。而跨服战斗的时候，副本服务器又需要跟这些玩家所在的区服务器通讯。上面这一切，我们称之为网络拓扑结构。而这一切，大部分都是在局域网内完成的，大家延时感不大。人眼在40毫秒内，是感觉不到卡顿的，局域网内的通讯时间几乎可以忽略，玩家就算卡，也是服务器网络和玩家家庭网络间的延时造成的。比较特殊的是跨服战斗，不同区的服务器也许真的不在一个机房，这时候为了让战斗副本保持流畅，我们需要把不同区的玩家数据抓取到一个离大家都比较近的服务器上，保障大家都战斗的比较流畅，等战斗结束，再把战斗结果同步回各自所在区的服务器。我相信玩过跨服战的朋友们都应该有过等待“撮合”，和等待“玩家进入”的体验，我们甚至会骂那些进的慢的玩家，因为大家都要等他加载进来才能开启战斗。这个体验之所以这么“差”，让人感觉“好慢”，就是因为它不是简单的局域网通讯，是一个点对点或者中央服务器达成的广域网通讯。人眼可以接受40毫秒的延时，而广域网通讯稍微不靠谱一点就会大于这个延时，而且随着业务复杂和网络拓扑结构的复杂（比如电信和网通的通讯问题），延时甚至会以秒和分钟记，然而即便如此，比起区块链动辄以分钟，甚至是小时记的延时，还算是“丝滑般”的体验了-_-!!好的，现在我们回到区块链的世界，区块链网络是一个典型的P2P广域网拓扑结构，一个数据包的确认，需要广域网上多方通讯。在这样的网络拓扑结构下，就算真的达到百万TPS，又有什么用呢？就算你运气非常好，确认块儿的几个节点离的非常近，也绝对不可能达到局域网的速度！从肉眼角度，你会看到，DAPP端的上链操作，从发出请求到界面响应，会远远超过40毫秒，所以依然会是“非常非常”卡顿！如果是一般的购买和转账行为，还能勉强用，但如果是及时战斗游戏，那就真的呵呵了。综上，当我们再看到有项目宣称自己百万TPS的时候，我们应该：1，看下项目方的原生参数是什么？计算TPS的公式是什么？出块间隔是多少？2，要知道比特币为代表的POW共识算法是不可能支持很高的TPS的，所以要专门看下项目方是什么共识机制。3，要知道广域网分布式随机通讯是绝对不可能超过局域网服务器定点通讯效率的，要想满足我们现有APP的丝滑体验，我们需要的不是百万TPS，我们需要的是区块链重构，什么数据上链，什么数据不上链，要精心设计，安全和速度，我们需要取一个折中！丝滑般的体验是TPS、并发量、网络拓扑结构、安全性等综合优化的一个结果！4，严谨的求证态度下，也不要限制自己的想象力，随着硬件性能逐步提高，量子计算机和5G网络等基础设置的突破，设置是一些没想到的技术突破，也许有一天，区块链的拓扑结构不用怎么重构也能有丝滑般的体验了，互联网时代我们不就真的经历了这个过程么？发布于 2018-06-12 20:05区块链(Blockchain)科普知识赞同 434 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录区块链数字货币研究院分享区块链数字货币薅羊

一文搞懂高并发性能指标：QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量 - 知乎

一文搞懂高并发性能指标：QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量 - 知乎首发于分布式开发切换模式写文章登录/注册一文搞懂高并发性能指标：QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量考拉在树上广东工业大学工学硕士本文会持续更新，码字不易，欢迎大家收藏关注！高并发系统系统指标高并发系统核心指标一、QPS，每秒查询QPS：Queries Per Second是衡量信息检索系统（例如搜索引擎或数据库）在一秒钟内接收到的搜索流量的一种常见度量。该术语在任何请求-响应系统中都得到更广泛的使用，更正确地称为每秒请求数（RPS：Request Per Second）。高性能、高并发、高可用（简称“三高”）要求的系统必须注意其QPS，才能知道何时扩容系统以处理更多请求。二、TPS，每秒事务TPS：是Transactions Per Second的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户端向服务器发送请求然后服务器做出响应的过程。客户端在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。QPS vs TPS：QPS基本类似于TPS，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个TPS；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“QPS”之中。如，访问一个页面会请求服务器2次，一次访问，产生一个“T”，产生2个“Q”。来自维基百科的解释如下：在非常普通的意义上，术语每秒事务数是指每秒由某些实体执行的原子动作的数量。从更严格的角度来看，DBMS供应商和用户社区通常使用该术语来表示每秒执行的数据库事务数。最近，该术语已被用来描述一种加密货币的交易率，例如运行比特币区块链的分布式网络。能够适应实际交易量的交易速率的发展是加密货币技术研究的重要领域。三、RT，响应时间RT（Response-time）响应时间：执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间，即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。该请求可以是任何东西，从内存获取，磁盘IO，复杂的数据库查询或加载完整的网页。暂时忽略传输时间，响应时间是处理时间和等待时间的总和。处理时间是完成请求要求的工作所需的时间，等待时间是请求在被处理之前必须在队列中等待的时间。响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。四、Concurrency，并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也反应了系统的负载能力。并发意味着可以同时进行多个处理。并发在现代编程中无处不在，网络中有多台计算机同时存在，一台计算机上同时运行着多个应用程序。五、吞吐量系统的吞吐量（承压能力）和处理对CPU的消耗、外部接口、IO等因素紧密关联。单个处理请求对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。系统吞吐量有几个重要指标参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。QPS（TPS）：（Queries Per Second）每秒钟请求/事务数量。并发数：系统同时处理的请求/事务数。响应时间：一般取平均响应时间。理解了上面三个指标的意义之后，就能推算出它们之间的关系：QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间并发数 = QPS*平均响应时间六、实际举例我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看，如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 的时间就叫做峰值时间。公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？139 / 58 = 3七、最佳线程数、QPS、RT1、单线程QPS公式：QPS=1000ms/RT对同一个系统而言，支持的线程数越多，QPS越高。假设一个RT是80ms，则可以很容易的计算出QPS，QPS = 1000/80 = 12.5。多线程场景，如果把服务端的线程数提升到2，那么整个系统的QPS则为 2*（1000/80） = 25，可见QPS随着线程的增加而线性增长，那QPS上不去就加线程呗，听起来是这个道理，但是往往现实并非如此。2、QPS和RT的真实关系我们想象中的QPS、RT关系如下，实际的QPS、RT关系如下，3、最佳线程数量刚好消耗完服务器的瓶颈资源的临界线程数，公式如下最佳线程数量=（（线程等待时间+线程cpu时间）/ 线程cpu时间）* cpu数量特性：在达到最佳线程数的时候，线程数量继续递增，则QPS不变，而响应时间变长，持续递增线程数量，则QPS开始下降。每个系统都有其最佳线程数量，但是不同状态下，最佳线程数量是会变化的。瓶颈资源可以是CPU，可以是内存，可以是锁资源，IO资源，超过最佳线程数-->导致资源的竞争，超过最佳线程数-->响应时间递增。原文来自：https://www.toutiao.com/a6762822597005541891/编辑于 2020-12-18 22:17IT 行业信息技术（IT）软件开发赞同 351添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录分布式开发“三高”之高可用、高性能、

TPS和QPS达到多少才算高并发？ - 知乎

TPS和QPS达到多少才算高并发？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册高并发TPS和QPS达到多少才算高并发？TPS和QPS达到多少才算高并发？关注者137被浏览665,820关注问题写回答邀请回答好问题 3添加评论分享14 个回答默认排序CKL的思考测试活动老鸟\敏捷教练菜鸟关注最近遇到了两个关于性能测试的场景，发现有三个很多人理不清楚的概念：TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢？其实概念是相对简单的，但是在使用的时候，往往会有很多混淆的情况出现。先说定义：TPS：单位时间（每秒）处理的事务数。并发数：同一时刻系统同时处理的请求数（相对并发，绝对并发）。线程数：一般情况下，指是的虚拟用户数。你看，是不是很清晰？1 两个场景场景一：登录接口能够承受秒级 1000 并发。那么，这里的并发是TPS？还是并发数？还是线程数？如果是你，你会如何解读呢？说说个人的理解：一般情况下，在做性能测试时，都不会去强调并发的概念。因为现实的场景中，除了秒杀、整点开抢等几类特殊的场景外，都不会进行狭义上的并发测试。所以，这里的1000并发，应该指的是TPS为1000。场景二：已知TPS是1000，如何估算出系统支持的最大在线用户数？这个是无法通过理论知识来估算出来的。因为这两者本身就没有什么直接的关系。用户在线，并不一定产生请求，又或者这些请求也不是我们要测试的场景。所以请求那些面试官或者产品经理能否尊重下性能测试？不要再问这些没有逻辑的问题？如果真想了解如何评估系统容量，请系统的学习下相关知识，而不是拿一个TPS强人所难。2 澄清三者关系并发数较好说，分为强并发和弱并发。所谓的强并发指的是单位时间内，同时请求的数量。类似的场景就是秒杀活动或者整点活动这类的场景。而我们通常说的并发，指的都是一段时间内（可以是秒级，也可以是分钟级的），系统能够处理的数据总量。这更符合我们的实际场景。基于上面的概念，TPS = Vu（总请求数）/Time（响应时间+思考时间），（这里暂不考虑网络传输的时间，思考时间也可以忽略吧，你们的脚本会考虑这些么？复杂问题简单化）。而Vu（总请求数）是怎么来的？我们在模拟大批量的请求时，不太可能自己手动去点。所以需要借助工具来模拟。这就涉及到了线程数。通常情况下，一个线程数代表一个用户，在我们计划的执行时间或者执行次数下，向服务器发起请求。所以线程数只是我们模拟请求的概念，和实际的性能问题没有直接的关系，服务端只关心在一段时间内，处理了多少请求，并不关心这些请求是从哪里来的。如果你的负载机性能足够好，那么单位时间内，10000个请求，你可以用100个线程执行100次，也可以用1000个线程执行10次。这完全是负载机的问题，虽然达到服务端的时间会有微小的差异，但基本上可以忽略。3 TPS与响应时间其实，我们在描述系统的性能能力时，只说TPS是不够的。还需要考虑到响应时间和系统资源使用率，系统资源使用率在没太大瓶颈的前提下，可以不谈，但是不谈响应时间就不应该了。例如，有两个系统，TPS都是1000，但A系统的响应时间是0.5S，B系统的响应时间是2S，你觉得哪个系统的性能好？明显可以看出，A系统的TPS还有很大的提升空间嘛。就像你能考100分，是你努力的结果，而学霸考100分是因为卷面只有100分。对于A系统，应该继续往上压，找出更好的TPS，而对于B系统，差不多要进行调优了。4 TPS中的T一般情况下，我们在讲TPS时，都是讲单接口的TPS，也可以是QPS（每秒查询事务数）。但是在实际的工作场景中，某一个T（Transactions）都会有由若干个接口共同完成。很多性能测试工具，都提供了自定义Transactions的功能。因为这个Transactions才是描述客户行为的真实场景。所以在性能测试报告中，我们需要告诉用户你是如何定义Transactions的。不同的定义方法，TPS会有较大的差异。不能为了追求数值上的好看，而忽略了真实场景。5 小结理清基础的概念，有助于指导我们在真实场景下的落地实践。不要过于纠结并发数，这个指标更多的是体现负载机的性能，通过TPS 结合响应时间，才能更好地反馈系统的性能问题。同时，性能测试是个系统的专项工程，它有自己的方法论和评估体系，需要从业者更深入地了解和学习，而不是为了几个指标去做性能测试。别人可能因为不专业，所以不清楚，但我们是从业者，应该有能力去帮助产品或者客户澄清这些疑问，而不是听之任之。原文链接：TPS、并发数与线程数，傻傻分不清楚？发布于 2022-07-26 11:29赞同 1026 条评论分享收藏喜欢收起你可以叫我老白软通动力信息技术（集团）股份有限公司高级软件工程师关注一、概述分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了，现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。但我们搞来搞去，怎么样来衡量一个应用当前的状态到底是怎么样的？到底需不需要扩容？是需要横向扩容还是进行项目重构？这时候我们就需要一堆监控指标来协助我们进行分析当前的应用状态，以便在某些事故发生前进行资源上的调配或优化。下面咱们就来说道说道这几个重要的指标，一定要记牢，不管面试还是自己用都是必须滴。要牢记一点，所有的指标都是根据时间单位来算的，比如每秒XX、每分钟XX，要记住这个大前提，下面咱们都按秒来算。二、指标1、RT（Res（onse Time）一、TPS：Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数），即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS）TPS是软件测试结果的测量单位。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。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。一般的，评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量。系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。Tps即每秒处理事务数，包括了1）用户请求服务器2）服务器自己的内部处理3）服务器返回给用户这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N；二、QPS：每秒查询率QPS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，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q”2、RT（Res（onse Time）概念：响应实际，就是从客户端请求发起到服务器响应结果的时间。RT这个参数是系统最重要的指标之一，它的大小直接反应了当前系统的响应状态。基本和咱们用户体验息息相关，现在好一点监控系统一般都有三个RT，即平均、最大、最小。一般系统RT 100ms 以内是比较正常的，300ms 勉强可以接受，1s的话再加上一些其他的外因，给用户的体验就是实实在在的不爽了。3、并发数概念：系统能同时处理的请求的数量，很多人经常会把并发数和TPS理解混淆。举例，请求一个index.html 页面，客户端发起了三个请求（css、js、index接口）,那么此时TPS =1 、QPS =3 、并发数 3。SO，计算公式：QPS=并发数/RT || 并发数=QPS*RT4、吞吐量（Throughput）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5、PV（Page View）概念：即每个页面的浏览次数，用户每次刷新就算一次。6、UV（UniqueVisitor）概念：独立访客数，每天访问的用户数，此数据需要根据用户唯一标识进行去重。7、Load（系统负载）概念：此数据指的是Linux系统的负载情况，也就是咱们平时所用Top命令时，最上面显示的数据信息( load average: 0.1, 0.2, 0.5)。此时会显示1分钟、5分钟、15分钟的系统平均Load，很显然load average 的值越低，你的系统负荷越小。简单的说下这个值应该怎么看，如果你是单核cpu,那此值为1的时候就是系统已经满负荷状态了，需要你马上去解决。但实际经验告诉我们，当系统负荷持续大于0.7的时候（也就是70%），就需要你马上来解决问题了，防止进一步恶化。为什么需要三个值 load average: 0.1, 0.2, 0.5，其实就是给你个参考。比如只有1分钟的是1，其他俩都是0.1，这表明只是临时突发的现象，问题不大。如果15分钟内，系统负荷都是1或大于1，那表明问题持续存在啊。所以你应该主要观察15分钟的系统负荷。创作不易，如果这篇文章对你有用，请点个赞谢谢♪(･ω･)ﾉ！发布于 2022-04-08 17:35赞同 502 条评论分享收藏喜欢

面试官:如何理解QPS,TPS,RT？-腾讯云开发者社区-腾讯云

如何理解QPS,TPS,RT？-腾讯云开发者社区-腾讯云用户9919783面试官:如何理解QPS,TPS,RT？关注作者腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动文章/答案/技术大牛搜索搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网用户9919783首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网社区首页 >专栏 >面试官:如何理解QPS,TPS,RT？面试官:如何理解QPS,TPS,RT？用户9919783关注发布于 2022-07-26 11:34:314940发布于 2022-07-26 11:34:31举报文章被收录于专栏：后端从入门到精通后端从入门到精通TPS(Transactions Pre Second)：tps为事务每秒的请求次数，事务是什么呢？spring框架有本身自带的事务传播性，数据库也有事务，当数据库开启事务后，当前线程改变数据库数据，并未提交当前事务，那其他线程读数据库的时候会出现脏读，幻读。所以从上面可以看出来，一个事务包含包含请求，处理，响应。1、客户端吧请求发给服务端。2、服务端处理当前业务。3、服务端吧结果响应给客户端。比如进入一个页面，1s内有N次请求并返回，这个服务端的TPS就是N。TPS一般反映服务端系统的性能，系统性能评价以最低的TPS值为准。QPS（Queries Pre Second）：qps为服务端每秒能执行的查询总数，比如请求一个页面，页面会有很多js，png，css等需要加载，这样的每个都算一个QPS，所以正常一个页面请求都一个TPS，如果页面有N内部请求，就有N个QPS。除非当前页面就一个html页面，其他请求都没有，那QPS=TPS。QPS一般反映服务端系统的吞吐量，偏向于查询数据。RT（Response Time）:从全称可以看到，RT表示服务端的响应时间，此时间是客户端发起请求，到服务端返回结果，这段时间为响应时间，因为每个接口处理的业务逻辑不同，有的复杂有的简单，所以一般取平均响应时间。本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。原始发表：2021-06-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除数据库sql本文分享自后端从入门到精通微信公众号，前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！数据库sql评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0相关产品与服务数据库云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建，轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量，更专注于业务发展，让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利！产品介绍2024新春采购节领券社区专栏文章阅读清单互动问答技术沙龙技术视频团队主页腾讯云TI平台活动自媒体分享计划邀请作者入驻自荐上首页技术竞赛资源技术周刊社区标签开发者手册开发者实验室关于社区规范免责声明联系我们友情链接腾讯云开发者扫码关注腾讯云开发者领取腾讯云代金券热门产品域名注册云服务器区块链服务消息队列网络加速云数据库域名解析云存储视频直播热门推荐人脸识别腾讯会议企业云CDN加速视频通话图像分析MySQL 数据库SSL 证书语音识别更多推荐数据安全负载均衡短信文字识别云点播商标注册小程序开发网站监控数据迁移Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云版权所有深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569腾讯云计算（北京）有限责任公司京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud.All Rights Reserved. 腾讯云版权所有登录后参与评论00

并发用户、RPS、TPS的概念及关系_性能测试(PTS)-阿里云帮助中心

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并发用户、RPS、TPS的解读

并发用户、RPS、TPS的解读更新时间：一键部署产品详情相关技术圈我的收藏

本文介绍并发用户、RPS、TPS的基本概念以及三者之间的关系。术语定义并发用户：在性能测试工具中，一般称为虚拟用户（Virtual User，简称VU），指的是现实系统中操作业务的用户。说明并发用户与注册用户、在线用户不同。注册用户一般指的是数据库中存在的用户。在线用户只是“挂”在系统上，对服务器不产生压力。但并发用户一定会对服务器产生压力。TPS：Transaction Per Second，每秒事务数，是衡量系统性能的一个非常重要的指标。说明系统每秒处理事务数越多证明您的机器性能越好。RPS：Request Per Second，每秒请求数。RPS模式适合用于容量规划和作为限流管控的参考依据。RT：Response Time，响应时间，指的是业务从客户端发起到客户端接收的时间。在性能测试中，通常有两种施压模式：并发模式和RPS模式。传统方式是使用并发用户数来衡量系统的性能（站在客户端视角）。此方法一般适用于一些网页站点的压测（例如H5页面）；而RPS（Requests per second）模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS（Transaction Per Second，每秒事务数）而设计的（站在服务端视角），按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS，应用场景主要是一些动态的接口API，例如登录、提交订单等等。VU和TPS换算公式描述：TPS=VU/RT，（RT单位：秒）。举例说明：假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务，那么TPS明显就是1。如果某笔业务响应时间是1 ms，那么1个虚拟用户在1s内能完成1000笔事务，TPS就是1000了；如果某笔业务响应时间是1s，那么1个虚拟用户在1s内只能完成1笔事务，要想达到1000 TPS，就需要1000个虚拟用户。因此可以说1个虚拟用户可以产生1000 TPS，1000个虚拟用户也可以产生1000 TPS，无非是看响应时间快慢。如何获取VU和TPSVU获取方式：已有系统：可选取高峰时刻，在一定时间内使用系统的人数，这些人数可认为是在线用户数，并发用户数可以取10%，例如在半个小时内，使用系统的用户数为10万，那么取10%（即1万）作为并发用户数基本就够了。新系统：没有历史数据作参考，建议通过业务部门进行评估。TPS获取方式：已有系统：可选取高峰时刻，在一定时间内（如3分钟~10分钟），获取系统总业务量，计算单位时间（秒）内完成的笔数，乘以2~5倍作为峰值的TPS，例如峰值3分钟内处理订单18万笔，平均TPS是1000，峰值TPS可以是2000~5000。新系统：没有历史数据作参考，建议通过业务部门进行评估。如何评价系统的性能针对服务器端的性能，以TPS为主来衡量系统的性能，并发用户数为辅来衡量系统的性能，如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，因为在系统负载不高的情况下，将思考时间（思考时间的值等于交易响应时间）加到串联链路中，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。同样的，如果系统间的吞吐能力差别很大，那么同样的并发下TPS差距也会很大。性能测试策略做性能测试需要一套标准化流程及测试策略。在做负载测试的时候，传统方式一般都是按照梯度施压的方式去加用户数，避免在没有预估的情况下，一次加几万个用户，导致交易失败率非常高，响应时间非常长，已经超过了使用者忍受范围内；较为适合互联网分布式架构的方式，也是阿里巴巴的最佳实践是用TPS模式（吞吐量模式）+设置起始和目标最大量级，然后根据系统表现灵活的手工实时调速，效率更高，服务端吞吐能力的衡量一步到位。更多信息，请参见如何设置目标并发或目标RPS？。总结综上所述，可以得出以下结论：系统的性能由TPS决定，跟并发用户数没有多大关系。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。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。一般情况下，大型系统（业务量大、机器多）做压力测试，10000~50000个用户并发，中小型系统做压力测试，5000个用户并发比较常见。相关文档RPS模式的并发量是如何计算的？如何设置目标并发或目标RPS？

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Java实现TPS性能分析_java tps测试-CSDN博客

Java实现TPS性能分析

最新推荐文章于 2023-09-11 09:39:12 发布

布玮

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系统吞吐量（TPS）、用户并发量

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系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式详细说明

签名服务器8000tps性能,【性能-windows端口限制】TPS上不去，应用无压力只有cpu5%，tomcat线程最高1500，增大并发出现connect 报错...

weixin_39977488的博客

08-06

388

现象：TPS上不去，应用无压力只有cpu5%，tomcat线程够用最高1500，增大并发出现connect 报错原因：windows端口不够用了，或者不够回收了解决方案：1、运行-regedit注册表2、HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters3、右击Parameters，新增DWORD(十进制)：M...

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性能测试&工作总结--JAVA应用性能测试分析与定位

qxj2422640226的博客

03-02

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JAVA应用性能测试分析与定位

1. 术语解释

1. 响应时间

网络角度

RT=从应用系统发出请求开始, 到客户端收到最后一个字节数据为止所消耗的时间

CPU角度

RT=Thread CPU Time(CPU执行的时间) + Thread Wait Time(线程等待时间, 包含IO等待, Sleep和Wait) + 网络传输的时间

业务角度

每个事物完成实际所需

细说Java性能测试第三课性能测试详解2

fegus的博客

04-30

1117

如何制定一份有效的性能测试方案？

上一讲我们学习了性能测试的场景，并且明确了每个场景的核心意义，这一讲我将带你学习如何做好一份性能测试方案，相信你对测试方案这个概念并不陌生，那如何做好一份性能测试方案呢？这个方案能解决什么问题呢？这一讲我们来一起探索。

什么是性能测试方案？

性能测试方案，通俗一点说就是指导你进行性能测试的文档，包含测试目的、测试方法、测试场景、环境配置、测试排期、测试资源、风险分析等内容。一份详细的性能测试方案可以帮助项目成员明确测试计划和手段，更好地控制测试流程。

性能测试方案的要点以及

【性能测试】JAVA应用常见性能问题分析与优化

qxj2422640226的博客

04-09

857

JAVA应用常见性能问题分析与优化

1. 性能分析基本流程

1.1 前提条件

测试方案中的指标：性能是否通过的标准之一

性能监控中的数据：性能分析的依据

1.2 性能问题的分类

响应慢

进程CPU飙高，load高

load高，CPU低

无响应

大量失败， CPU低， load低

TPS上不去

响应较快，但TPS较低（CPU高，load低）

内存泄漏

内存溢出

GC频繁

1.3 案例

1.3.1 20路并发下，某接口的业务指标如下，对每个指标进行分析

事务失败占比–0%

本接口

Java测试（12）---性能测试

xiao梁同学的博客

09-11

387

Java测试---性能测试

性能测试实战分享1---TPS上升后下降

qq_23150755的博客

05-08

2826

性能测试实战分享1—TPS上升后下降

场景：30个并发，单台jmeter压测；客户端-Windows系统，服务端-linux系统；

问题：TPS上升后下降，且下降为高峰TPS的四分之一左右；

原因：压测机tcp连接端口占用过多超2万7千多，且大部分TCP连接都是time_wait状态，顾tcp连接端口不足；

解决方案：采用分布式压测，增加端口号；

分析思路：

*第一步：*分析客户端和服务端的性能，看是否有性能瓶颈（CPU，内存，磁盘，网络）

*第二步：*再分析客户端和服务端的端口是否用尽

*第三步：*最后分

了解JAVA术语QPS、TPS、并发用户数、吞吐量

Piniata的博客

03-15

1621

QPS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。

java tps 优化_高tps下，java性能调优

weixin_29825411的博客

02-19

775

之前参与了系统调优，感觉挺有收获了，现在记录一下。处理xml时，理清楚报文格式，避免使用jdom解析我们在做压测的时候，发现有一个程序响应非常慢，使用jstack定位到慢的地方：解析xml报文。xml报文存储的是数据信息，存储的格式很简单。但是为啥这里会出现问题？我想可能是tps高的情况下，使用jdom解析xml时，会将整个xml报文整理成对象，这个操作即耗cpu又耗内存。我们就尝试使用最简单的字...

Java TPS实现

Schelor的专栏

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技术关键词: 核心知识点，代码优化，高级技巧，性能提升，最佳实践

内容关键词: 数据类型，控制流，函数，类与对象，模块，异常处理，文件操作，并发编程，异步编程，代码格式化，文档字符串，类型注解，单元测试，版本控制

用途: 适用于初学者至中级开发者的技能提升，帮助程序员构建坚实的Python基础，提高编写高效、可维护代码的能力。

(基于Springboot的Java毕业设计)新闻稿件管理系统(源码+演示视频+说明文档).rar

03-06

(基于Springboot的Java毕业设计)新闻稿件管理系统(源码+演示视频+说明文档).rar

【项目技术】

开发语言：Java

框架：springboot

架构：B/S

数据库：mysql

【实现功能】

本新闻稿件管理系统管理员功能有个人中心，用户管理，记者管理，审批员管理，新闻分类管理，新闻信息管理，系统管理等。记者发布新闻信息，审批员进行审核，用户进行查看。

基于Hadoop和spark由java和python语言开发的电影推荐系统.zip

Java TPS实现_jvttps-CSDN博客

Java TPS实现

最新推荐文章于 2023-08-01 09:35:22 发布

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JAVA

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Java

TPS

性能测试

并发

本文链接：https://blog.csdn.net/scherrer/article/details/51867873

版权

写在前面

TPS即每秒查询事物，可以用于测试一个方法、工具或者系统的性能。本文采用Java并发包中的工具实现了一个工具TPS性能测试。主要是测试OKHttp库来执行Http请求的性能。测试代码用到了Java了线程池ExecuterService，CountDownLatch, CyclicBarrier, 原子类，volatile关键词等。可算是对Java并发组件的组合使用。下面直接贴出源码，仅供参考，如有错误，欢迎指出，以期共同探讨。

TPS 实现源码

package cn.concurrent;

import java.math.RoundingMode;

import java.util.concurrent.*;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

import util.OkHttpUtil;

import com.google.common.math.LongMath;

/**

* 每秒事物执行次数统计

* @author Xie le

* @date 2016/7/9

public class TpsWorkbeanch {

/** 线程数量 */

public static final int N_THRESHOLDS = 5;

/** 30 秒总时间 */

public static final int TIME_THRESHOLDS = 30;

/** 用原子变量来统计执行时间，便于作原子递减 */

private static AtomicInteger totalTime = new AtomicInteger(TIME_THRESHOLDS);

/** 用于统计执行的事物总数，用原子方式累加记录 */

private static AtomicLong totalExecCount = new AtomicLon

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