性能測試知多少---吞吐量

咱們天天的生活中都在用水用電，我只會關心本身的水管是否有水，水壓是否穩定，若是咱們把水龍頭擰到最大，仍是一滴一滴的流水。那咱們就要憤怒了，直接找房東問明狀況。咱們歷來沒想過去找自來水公司。咱們天天都會上網，網速很慢，看個電影很卡，須要等好久才緩衝一個畫面，咱們打開網頁很慢，IE狀態條一直50%，那咱們就要憤怒了，直接找電信、網通公司問明狀況。

　　我想說以上的狀況是正常的，若是你在優酷上看視頻，須要緩衝好久。而後，你跟優酷客服打電話；訪問博客園網站半天打不開，就跟dudu打電話，那咱們若是不是對網絡一竅不通的白癡，那必定是腦抽了。其實，我想說明的是，你可能歷來不關心一個自來水廠供應多少水，但供應多少水對一個自來廠來講卻很是重要。你可能歷來不關心一個系統的吞吐量，但吞吐量對一個系統來講卻很是重要。

ps:依照我的慣例，純文字的內容必須配一張淡疼的圖片！^_^

 

吞吐量

　　指在一次性能測試過程當中網絡上傳輸的數據量的總和。

　　對於交互式應用來講，吞吐量指標反映的是服務器承受的壓力，在容量規劃的測試中，吞吐量是一個重點關注的指標，由於它可以說明系統級別的負載能力，另外，在性能調優過程當中，吞吐量指標也有重要的價值。如一個大型工廠，他們的生產效率與生產速度很快，一天生產10W噸的貨物，結果工廠的運輸能力不行，就兩輛小型三輪車一天拉2噸的貨物，比喻有些誇張，但我想說明的是這個運輸能力是整個系統的瓶頸。

　　提示，用吞吐量來衡量一個系統的輸出能力是極其不許確的，用個最簡單的例子說明，一個水龍頭開一天一晚上，流出10噸水；10個水龍頭開1秒鐘，流出0.1噸水。固然是一個水龍頭的吞吐量大。你能說1個水龍頭的出水能力是10個水龍頭的強？因此，咱們要加單位時間，看誰1秒鐘的出水量大。這就是吞吐率。

 

吞吐率

　　單位時間內網絡上傳輸的數據量，也能夠指單位時間內處理客戶請求數量。它是衡量網絡性能的重要指標，一般狀況下，吞吐率用「字節數/秒」來衡量，固然，你能夠用「請求數/秒」和「頁面數/秒」來衡量。其實，不論是一個請求仍是一個頁面，它的本質都是在網絡上傳輸的數據，那麼來表示數據的單位就是字節數。

　　不過以不一樣的方式表達的吞吐量能夠說明不一樣層次的問題。例如，以字節數/秒方式表示的吞吐量主要受網絡基礎設置、服務器架構、應用服務器制約；以請求數/秒方式表示的吞吐量主要受應用服務器和應用代碼的制約。

　　可是從業務的角度看，吞吐率也能夠用「業務數/小時或天」、「訪問人數/小時或天」、「頁面訪問量/小時或天」來衡量。例如，在銀行卡審批系統中，能夠用「千件/小時」來衡量系統的業務處理能力。那麼，從用戶的角度，一個表單提交能夠獲得一次審批。又引出來一個概念---事務。

事務

　　就是用戶某一步或幾步操做的集合。不過，咱們要保證它有一個完整意義。好比用戶對某一個頁面的一次請求，用戶對某系統的一次登陸，淘寶用戶對商品的一次確認支付過程。這些咱們均可以看做一個事務。那麼如何衡量服務器對事務的處理能力。又引出一個概念----TPS

TPS (Transaction Per second)

每秒鐘系統可以處理事務或交易的數量，它是衡量系統處理能力的重要指標。

點擊率（Hit Per Second）

點擊率能夠看作是TPS的一種特定狀況。點擊率更能體現用戶端對服務器的壓力。TPS更能體現服務器對客戶請求的處理能力。

每秒鐘用戶向web服務器提交的HTTP請求數。這個指標是web 應用特有的一個指標；web應用是「請求-響應」模式，用戶發一個申請，服務器就要處理一次，因此點擊是web應用可以處理的交易的最小單位。若是把每次點擊定義爲一個交易，點擊率和TPS就是一個概念。容易看出，點擊率越大。對服務器的壓力也越大，點擊率只是一個性能參考指標，重要的是分析點擊時產生的影響。

須要注意的是，這裏的點擊不是指鼠標的一次「單擊」操做，由於一次「單擊」操做中，客戶端可能向服務器發現多個HTTP請求。

 

吞吐量指標的做用：

　　再次將話題迴歸到吞吐量上，在咱們的性能測試中查看吞吐量對咱們的測試有什麼意義呢。

　　1. 用戶協助設計性能測試場景，以及衡量性能測試場景是否達到了預期的設計目標：在設計性能測試場景時，吞吐量可被用戶協助設計性能測試場景，根據估算的吞吐量數據，能夠對應到測試場景的事務發生頻率，事務發生次數等；另外，在測試完成後，根據實際的吞吐量能夠衡量測試是否達到了預期的目標。

　　2. 用於協助分析性能瓶頸：吞吐量的限制是性能瓶頸的一種重要表現形式，所以，有針對性地對吞吐量設計測試，能夠協助儘快定位到性能冰晶所在位置。

 

擴展：

RBI（rapid bottleneck identify）

是Empirix公司提出的快速識別系統性能瓶頸的方法。該方法基於如下事實。

    1. 發現的80%系統的性能瓶頸都由吞吐量制約；

    2. 併發用戶數和吞吐量瓶頸之間存在必定的關聯；

    3. 採用吞吐量測試能夠更快速定位問題。

經過不斷增長併發用戶數和吞吐量觀察系統的性能瓶頸。而後，從網絡、數據庫、應用服務器和代碼自己4個環節肯定系統的的性能瓶頸。

 

　　其實，我講了這麼多概念，咱們無非是站在不一樣的角度去分解系統的性能，站在用戶的角度，服務器的角度、系統的各類角度。瞭解一我的須要多方面，瞭解一個系統也須要多方面。我在儘可能把這些東西講的不枯燥，並且易懂。其實，本身寫的過程也是思考的過程。