TPS、併發用戶數、吞吐量關係

PS：下面是性能測試的主要概念和計算公式，記錄下：

一．系統吞度量要素：

  一個系統的吞度量（承壓能力）與request對CPU的消耗、外部接口、IO等等緊密關聯。

單個reqeust 對CPU消耗越高，外部系統接口、IO影響速度越慢，系統吞吐能力越低，反之越高。

系統吞吐量幾個重要參數：QPS（TPS）、併發數、響應時間

        QPS（TPS）：每秒鐘request/事務 數量

        併發數： 系統同時處理的request/事務數

        響應時間：  通常取平均響應時間

（不少人常常會把併發數和TPS理解混淆）

理解了上面三個要素的意義以後，就能推算出它們之間的關係：

QPS（TPS）= 併發數/平均響應時間

        一個系統吞吐量一般由QPS（TPS）、併發數兩個因素決定，每套系統這兩個值都有一個相對極限值，在應用場景訪問壓力下，只要某一項達到系統最高值，系統的吞吐量就上不去了，若是壓力繼續增大，系統的吞吐量反而會降低，緣由是系統超負荷工做，上下文切換、內存等等其它消耗致使系統性能降低。

決定系統響應時間要素

咱們作項目要排計劃，能夠多人同時併發作多項任務，也能夠一我的或者多我的串行工做，始終會有一條關鍵路徑，這條路徑就是項目的工期。

系統一次調用的響應時間跟項目計劃同樣，也有一條關鍵路徑，這個關鍵路徑是就是系統影響時間；

關鍵路徑是有CPU運算、IO、外部系統響應等等組成。

二．系統吞吐量評估：

咱們在作系統設計的時候就須要考慮CPU運算、IO、外部系統響應因素形成的影響以及對系統性能的初步預估。

而一般境況下，咱們面對需求，咱們評估出來的出來QPS、併發數以外，還有另一個維度：日PV。

經過觀察系統的訪問日誌發現，在用戶量很大的狀況下，各個時間週期內的同一時間段的訪問流量幾乎同樣。好比工做日的天天早上。只要能拿到日流量圖和QPS咱們就能夠推算日流量。

一般的技術方法：

        1. 找出系統的最高TPS和日PV，這兩個要素有相對比較穩定的關係（除了放假、季節性因素影響以外）

        2. 經過壓力測試或者經驗預估，得出最高TPS，而後跟進1的關係，計算出系統最高的日吞吐量。B2B中文和淘寶面對的客戶羣不同，這兩個客戶羣的網絡行爲不該用，他們之間的TPS和PV關係比例也不同。

A)淘寶

淘寶流量圖：

淘寶的TPS和PV之間的關係一般爲  最高TPS：PV大約爲 1 : 11*3600 （至關於按最高TPS訪問11個小時，這個是商品詳情的場景，不一樣的應用場景會有一些不一樣）

B) B2B中文站

B2B的TPS和PV之間的關係不一樣的系統不一樣的應用場景比例變化比較大，粗略估計在1 : 8個小時左右的關係（09年對offerdetail的流量分析數據）。旺鋪和offerdetail這兩個比例相差很大，多是由於爬蟲暫的比例較高的緣由致使。

在淘寶環境下，假設咱們壓力測試出的TPS爲100，那麼這個系統的日吞吐量=100*11*3600=396萬

這個是在簡單（單一url）的狀況下，有些頁面，一個頁面有多個request，系統的實際吞吐量還要小。

不管有無思考時間（T_think），測試所得的TPS值和併發虛擬用戶數(U_concurrent)、Loadrunner讀取的交易響應時間（T_response）之間有如下關係（穩定運行狀況下）：
TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

併發數、QPS、平均響應時間三者之間關係

來源：http://www.cnblogs.com/jackei/

軟件性能測試的基本概念和計算公式

1、軟件性能的關注點

對一個軟件作性能測試時須要關注那些性能呢？

咱們想一想在軟件設計、部署、使用、維護中一共有哪些角色的參與，而後再考慮這些角色各自關注的性能點是什麼，做爲一個軟件性能測試工程師，咱們又該關注什麼？

首先，開發軟件的目的是爲了讓用戶使用，咱們先站在用戶的角度分析一下，用戶須要關注哪些性能。

對於用戶來講，當點擊一個按鈕、連接或發出一條指令開始，到系統把結果已用戶感知的形式展示出來爲止，這個過程所消耗的時間是用戶對這個軟件性能的直觀印象。也就是咱們所說的響應時間，當相應時間較小時，用戶體驗是很好的，固然用戶體驗的響應時間包括我的主觀因素和客觀響應時間，在設計軟件時，咱們就須要考慮到如何更好地結合這兩部分達到用戶最佳的體驗。如：用戶在大數據量查詢時，咱們能夠將先提取出來的數據展現給用戶，在用戶看的過程當中繼續進行數據檢索，這時用戶並不知道咱們後臺在作什麼。

用戶關注的是用戶操做的相應時間。

其次，咱們站在管理員的角度考慮須要關注的性能點。

一、 響應時間
二、 服務器資源使用狀況是否合理
三、 應用服務器和數據庫資源使用是否合理
四、 系統可否實現擴展
五、 系統最多支持多少用戶訪問、系統最大業務處理量是多少
六、 系統性能可能存在的瓶頸在哪裏
七、 更換那些設備能夠提升性能
八、 系統可否支持7×24小時的業務訪問

再次，站在開發（設計）人員角度去考慮。

一、 架構設計是否合理
二、 數據庫設計是否合理
三、 代碼是否存在性能方面的問題
四、 系統中是否有不合理的內存使用方式
五、 系統中是否存在不合理的線程同步方式
六、 系統中是否存在不合理的資源競爭

那麼站在性能測試工程師的角度，咱們要關注什麼呢？

一句話，咱們要關注以上全部的性能點。

2、軟件性能的幾個主要術語

一、響應時間：對請求做出響應所須要的時間

網絡傳輸時間：N1+N2+N3+N4

應用服務器處理時間：A1+A3

數據庫服務器處理時間：A2

響應時間=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

二、併發用戶數的計算公式

系統用戶數：系統額定的用戶數量，如一個OA系統，可能使用該系統的用戶總數是5000個，那麼這個數量，就是系統用戶數。

同時在線用戶數：在必定的時間範圍內，最大的同時在線用戶數量。
同時在線用戶數=每秒請求數RPS（吞吐量）+併發鏈接數+平均用戶思考時間

平均併發用戶數的計算：C=nL / T

其中C是平均的併發用戶數，n是平均天天訪問用戶數（login session），L是一天內用戶從登陸到退出的平均時間（login session的平均時間），T是考察時間長度（一天內多長時間有用戶使用系統）

併發用戶數峯值計算：C^約等於C + 3*根號C

其中C^是併發用戶峯值，C是平均併發用戶數，該公式遵循泊松分佈理論。

三、吞吐量的計算公式

指單位時間內系統處理用戶的請求數

從業務角度看，吞吐量能夠用：請求數/秒、頁面數/秒、人數/天或處理業務數/小時等單位來衡量

從網絡角度看，吞吐量能夠用：字節/秒來衡量

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，他可以說明系統的負載能力

以不一樣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/秒方式能夠表示數要受網絡基礎設施、服務器架構、應用服務器制約等方面的瓶頸；已請求數/秒的方式表示主要是受應用服務器和應用代碼的制約體現出的瓶頸。

當沒有遇到性能瓶頸的時候，吞吐量與虛擬用戶數之間存在必定的聯繫，能夠採用如下公式計算：F=VU * R /

其中F爲吞吐量，VU表示虛擬用戶個數，R表示每一個虛擬用戶發出的請求數，T表示性能測試所用的時間

四、性能計數器

是描述服務器或操做系統性能的一些數據指標，如使用內存數、進程時間，在性能測試中發揮着「監控和分析」的做用，尤爲是在分析通通可擴展性、進行新能瓶頸定位時有着很是關鍵的做用。

資源利用率：指系統各類資源的使用狀況，如cpu佔用率爲68%，內存佔用率爲55%，通常使用「資源實際使用/總的資源可用量」造成資源利用率。

五、思考時間的計算公式

Think Time，從業務角度來看，這個時間指用戶進行操做時每一個請求之間的時間間隔，而在作新能測試時，爲了模擬這樣的時間間隔，引入了思考時間這個概念，來更加真實的模擬用戶的操做。

在吞吐量這個公式中F=VU * R / T說明吞吐量F是VU數量、每一個用戶發出的請求數R和時間T的函數，而其中的R又能夠用時間T和用戶思考時間TS來計算：R = T / TS

下面給出一個計算思考時間的通常步驟：

A、首先計算出系統的併發用戶數

C=nL / T F=R×C

B、統計出系統平均的吞吐量

F=VU * R / T R×C = VU * R / T

C、統計出平均每一個用戶發出的請求數量

R=u*C*T/VU

D、根據公式計算出思考時間

TS=T/R