性能测试-系统吞吐量及用户并发量

一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这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，系统的吞吐量就上不去了，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、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 ### 性能测试中的核心知识点解析 #### 一、系统吞吐量的理解 - **定义**: 系统吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量或事务数量，通常用QPS（Queries Per Second，每秒查询率）或TPS（Transactions Per Second，每秒事务处理数）来衡量。 - **决定因素**: - **QPS (TPS)**: 每秒钟系统能够处理的请求或事务的数量。 - **并发数**: 系统在同一时刻能够处理的请求或事务的数量。 - **响应时间**: 请求从发起到得到响应所需的平均时间。 #### 二、系统吞吐量的关键要素及其关系 - **要素关系**: - QPS (TPS) = 并发数 / 平均响应时间 - 这个公式揭示了系统吞吐量与并发数和响应时间之间的内在联系。简而言之，系统吞吐量取决于系统在同一时间能够处理多少请求，以及每个请求的平均处理时间。 #### 三、决定系统响应时间的因素 - **CPU运算**: CPU处理请求的速度直接影响响应时间。 - **I/O操作**: 输入/输出操作，如磁盘读写等，也可能成为瓶颈。 - **外部系统接口**: 与外部系统的交互可能会显著增加响应时间。 - **网络延迟**: 数据在网络中传输的时间也会对整体响应时间产生影响。 - **内存管理**: 内存分配和回收效率也会影响响应时间。 #### 四、系统吞吐量的评估 - **关键路径理论**: 系统响应时间类似于项目计划中的关键路径。在任何系统调用中，都存在一条最长的执行路径，这条路径决定了整个调用的响应时间。 - **评估方法**: - 找出系统的最高TPS和日PV。 - 通过压力测试或经验预估最高TPS，进而计算出系统的最高日吞吐量。 - 不同的应用场景和系统类型会有不同的TPS和PV比例。 #### 五、TPS、并发数与平均响应时间之间的关系 - **基本公式**: TPS = 并发数 / (平均响应时间 + 思考时间) - 其中，思考时间指的是用户在两次操作之间的间隔时间。 - **示例计算**: 假设压力测试得出的TPS为100，且平均每条请求的响应时间为0.5秒，那么根据公式可以推算出系统的并发用户数。 #### 六、软件性能的关注点 - **用户视角**: - 关注点: 用户操作的响应时间。 - 用户期望系统能够快速响应，以提供良好的用户体验。 - **管理员视角**: - 关注点: 服务器资源使用情况、应用服务器和数据库资源使用是否合理、系统扩展能力、系统支持的最大用户数和业务量。 - 目标: 确保系统的稳定性和可扩展性，满足不断增长的用户需求。 ### 总结 通过对上述知识点的深入探讨，我们可以清楚地了解到性能测试中的几个核心概念，包括系统吞吐量、并发数、响应时间以及它们之间的相互关系。此外，还介绍了决定系统响应时间的因素、系统吞吐量的评估方法以及软件性能的关注点。这些知识点对于理解和优化系统的性能至关重要，有助于开发者和测试人员更好地评估和提升系统的性能表现。