关于性能测试tps的信息

本篇文章给大家谈谈性能测试tps，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享性能测试tps的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、性能测试-概念篇（三）
• 2、软件性能指标有哪些
• 3、TPs是什么意思

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标

2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型

2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险

2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具

2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控

2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景

2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议

性能验证：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。

1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。

包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。

包括接口容量+业务容量

如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；

举例：

start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）

start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...

对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。

并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。

在线用户数和压力线程之间的关系：

从以上的计算逻辑中，我们可以看到，这其中有几个关键数据：

举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s

用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）

在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps

2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s

用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps

3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167

4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399

5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%

参考：高楼老师的课程

软件性能指标有哪些

问题一：衡量一个软件系统性能的常见指标有哪些 我参考了下博云软件的观点得出以下几点技术性能指标：1、系统平均无故障时间，2、系统联机响应时间、处理速度和吞吐量，3、系统操作是的灵活性和方便性，4、系统加工数据的准确性，5、系统的可扩充性，6、系统的可维护性。

问题二：软件测试常见性能指标有哪些，并简述其定义 1、响应时间
响应时间指的是“系统响应时间”，定义为应用系统从发出请求开始到客户端接收到响应所消耗的时间。把它作为用户视角的软件性能的主要体现。它包括网络上的传输时间，web服务器上处理时间，APP服务器上处理时间，DB服务器上处理时间，但不包括浏览器上的内容显示时间，即“呈现时间”，这是因为呈现时间在很大程度上取决于客户端的表现。
2、最大并发用户数
有两种理解方式，一种是从业务的角度来模拟真实的用户访问，体现的是业务并发用户数，指在同一时间段内访问系统的用户数量。另一种是从服务器端承受的压力来考虑，这里的“并发用户数”指的是同时向服务器端发出请求的客户数，该概念一般结合并发测试（Concurrency Testing）使用，体现的是服务端承受的最大并发访问数。
3、吞吐量
吞吐量是指“单位时间内系统处理的客户请求的数量”，直接体现软件系统的性能承载能力。一般来说，吞吐量用请求数/秒或是页面数/秒来衡量，从业务的角度，吞吐量也可以用访问人数/天或是处理的业务数/小时等单位来衡量。当然，从网络的角度来说，也可以用字节数/天来考察网络流量。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。
4、性能计数器
性能计数器（Counter）是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。例如，对Windows 系统来说，使用内存数（Memory In Usage），进程时间（Total Process Time）等都是常见的计数器。
5、思考时间
思考时间（Think Time），也被称为“休眠时间”，从业务的角度来说，这个时间指的是用户在进行操作时，每个请求之间的间隔时间。从自动化测试实现的角度来说，要真实地模拟用户操作，就必须在测试脚本中让各个操作之间等待一段时间，体现在脚本中，具体而言，就是在操作之间放置一个Think 的函数，使得脚本在执行两个操作之间等待一段时间。
6、TPS
TPS:Transaction per second，每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。
7、HPS
点击率：HPS，每秒钟用户向WEB服务器提交的HTTP请求数。这个指标是WEB应用特有的一个指标，WEB应用是请求―响应模式，用户发出一次申请，服务器就要处理一次，所以点击是WEB应用能够处理的交易的最小单位。

问题三：软件技术指标有哪些？ VOL 量能指标 MACD 指数平滑异同移动平均线 KDJ 随机指标 RSI 相对强弱指标

问题四：软件性能测试监控的关键指标有哪些 性能测试对于Windows的系统资源，一般监控CPU，内存，磁盘。

问题五：常见的服务器性能指标有哪些及简要介绍 当前业界常见的服务器性能指标有:
TPC-C
TPC-E
TPC-H
SPECjbb2005
SPECjEnterprise2010
SPECint2006 及 SPECint_rate_2006
SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006
SAP SD 2-Tier
LINPACK
RPE2
一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:
TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。
2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。
对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。

问题六：软件技术指标有哪些？ 请问软件技术指标有哪些呢？各位大虾能否珐合工作实际描述一下？小弟在书本上看到的都是些概念性的说法。谢谢！

问题七：手机性能指标 手机性能指的是什么 目前主流手机配件都际几公司所定比性智能手机性能重要指标电脑依CPU频率、核数、RAM（运行内存）、ROM（手机存储）速度、GPU（显卡）性能、主屏幕像素、像素密度、摄像像素、软件情况目前业内测试软件测试手机性能关键指标

问题八：软件性能测试 指标tps有哪些要求 tps一般要按二八原则满足每天交易量，
举例：被测系统一天工作窗口是8小时，处理了10万笔交易
tps（100000×80%）/（8×3600×20%）=13.89

问题九：以下指标中哪个是衡量软件性能的指标 一台计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标来决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。但对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。 1、CPU的运算速度。运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令／秒”（mips，Million Instruction Per Second）来描述。同一台计算机，执行不同的运算所需时间可能不同，因而对运算速度的描述常采用不同的方法。常用的有CPU时钟频率（主频）、每秒平均执行指令数(ips)等。微型计算机一般采用主频来描述运算速度，通常显示为X.X GHz。一般说来，主频越高，运算速度就越快。 2、字长。一般说来，计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。现在的大多装人都装64位的了。 3、内存的容量。内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的物理存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。随着操作系统的升级，应用软件的不断丰富及其功能的不断扩展，人们对计算机内存容量的需求也不断提高。目前，常见的内存容量都在1GB以上了。内存容量越大，系统功能就越强大，能处理的数据量就越庞大。 4、外存储器的容量。外存储器容量通常是指硬盘容量（包括内置硬盘和移动硬盘）。外存储器容量越大，可存储的信息就越多，可安装的应用软件就越丰富。目前，硬盘容量一般为300 G至1TB，以后存储容量还会更大。 以上只是一些主要性能指标。除了上述这些主要性能指标外，计算机还有其他一些指标，例如，所配置外围设备的性能指标以及所配置系统软件的情况等等。另外，各项指标之间也不是彼此孤立的，在实际应用时，应该把它们综合起来考虑，而且还要遵循“性能价格比”的原则。

问题十：app开发，比较看重的性能指标有哪些 博客 app最重要的指标有九个，最重要9个的KPI指标，它们可以评估移动App应用软件是否成功。
1.用途
用户评价一款App应用时，会首先是从它的用途入手，而真正成功的App应用能够解决用户所面临的问题。除了单纯的使用外，还必须了解用户的年龄段，应用的使用频率、时间、方式等。特别的，对受众群体进行特征分析，可以估测不同受众群体使用情况，预测模型转换。了解这些问题后，可以对App应用有更深刻的见解，并且有的放矢进行资源分配，从而获得更大的利润。
2. 产品终生价值
对任何一款App应用而言，经得住检验并且可靠耐用，就是对产品终生价值(LTV)最重要的评价标准。简言之，LTV是移动用户相对于非移动用户的价值。如果移动用户比非移动用户更忠诚、使用频率更高，那么这个移动策略就是切实可行的。根据不同的用途来评断“价值”，这样就可以在了解应用对不同用户的价值后，就可以明确哪些功能对用户是重要的，哪些是有待提高的。
3.保留率
一款应用软件不会一直都是最热门的，因此要延长使用寿命就必须重视保留率，特别是在第1、7、30天的保留率。如今，保留率以及成为应用软件的最大的挑战，调查显示，有65%的人会在安装3个月后停止使用。而且早期的保留率预测也能显示市场生产力。另外，应用软件排名也越来越关注保留率。对用户来说保留率是更好的指标，但是只有做的很出色才会有更高的保留率。
4.活跃用户
每个人都可以下载应用软件，但是要想让用户定期使用并不那么容易。月度活跃用户(MAU)、日活跃用户(DAU)
都是评估用户活跃度的关键指标。如果用户喜欢一款App，它们就会经常使用，甚至能到依赖的程度。只有了解这类人群的特质以及他们是如何使用的，才会创造出更受欢迎的App应用，并且把更多的客户转化为活跃客户。
5.使用时间
只打开应用软件与切实使用应用软件是有很大区别的，就像网页访问量与网页浏览时间相比一样。增加使用时间对App应用而言是非常重要的。要想使App应用更加具有用户粘性，就要让它更具吸引力，这样才会有更长的使用时间。想要开发APP可以找汉恩云推。
6.平均用户收益
如果App应用有固定的用户群那是很好的，但可能会创造一款应用软件能以其他方式获取收益。着眼大局要从平均用户收益(ARPU) 入手。“收益”来自于
App应用价格、应用内置广告等等，但是当 决定使用平均用户收益这个指标，那么请注意，要把 的App应用放在多个渠道平台上。
GPShopper市场营销部高级经理Andrea Cohen表示，如果
只是简单的看看用户在App应用里买了些什么，并忽略他们总体花费的增长，这绝对是一个错误。根据她曾在The North
Face和bebe这两个品牌公司的经验，每年用户使用App消费比在线用户多15%，甚至能占到总体收益的25%。
7.App加载/登陆时间
的App应用需要六秒才能登陆?明确的告诉 ，不会有人愿意花时间用这款App应用的。时间可以说是App应用的本质，
有责任为用户提供更高效的应用加载时间。用户应用加载App应用，登陆新页面，在应用里进行购买交易，所有处理都应该是无缝完成。如果
让用户思索为什么这款App应用的加载时间这么长，他们可能已经用上了 竞争对手的App了。
8.用户获取
获取新用户有一个办法，那就是研究一下现有用户是如何找到
开发的App应用的，是通过搜索，付费广告，内置推荐，还是通过口碑相传。人们会因为不同的原因寻找不同的App应用，......

TPs是什么意思

tps（事务处理系统）一般指事务处理系统。

又称为电子数据处理系统(electronic data processing system，EDPS)，它是指面向企业最底层的管理系统，对企业日常运作所产生的事务信息进行处理。

TPS的最初形式设计范围小，如订票系统、会计成本核算系统，其特点是处理问题的高度结构化，但功能单一，如库存物资统计系统、员工工资发放系统等。

它所提供的信息是企业的实时信息，是对企业状况的直接反映。TPS的运行直接简化了人们的日常工作，提高了作业层管理者的工作效率。特定情况下，甚至可以完全取代作业层的手工操作。

TPS存在于企业的各个职能部门，它是进行日常业务处理，记录，汇总，综合，分类，并为组织的操作层次服务的基本商务系统，因此是企业联系客户的纽带也是其他信息系统的基础。

扩展资料：

TPS的ACID属性：

当事务处理系统创建事务时，将确保事务有某些特性。组件的开发者们假设事务的特性应该是一些不需要他们亲自管理的特性。这些特性称为ACID特性。

ACID就是：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性( Isolation)和持久性(Durability)。

1、原子性

原子性属性用于标识事务是否完全地完成，一个事务的任何更新要在系统上完全完成，如果由于某种原因出错，事务不能完成它的全部任务，系统将返回到事务开始前的状态。

2、一致性

事务在系统完整性中实施一致性，这通过保证系统的任何事务最后都处于有效状态来实现。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。

如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。因为事务开始时系统处于一致状态，所以现在系统仍然处于一致状态。

3、隔离性

在隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。

4、持久性

持久性意味着一旦事务执行成功，在系统中产生的所有变化将是永久的。应该存在一些检查点防止在系统失败时丢失信息。

甚至硬件本身失败，系统的状态仍能通过在日志中记录事务完成的任务进行重建。持久性的概念允许开发者认为不管系统以后发生了什么变化，完成的事务是系统永久的部分。

所有这些事务特性，不管其内部如何关联，仅仅是保证从事务开始到事务完成，不管事务成功与否，都能正确地管理事务涉及的数据。

事务处理系统一般有三种处理方法：批处理方法、联机处理方法和联机输入延迟处理方法。

参考资料：

百度百科-事务处理系统

关于性能测试tps和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 性能测试tps的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、性能测试tps的信息别忘了在本站进行查找喔。