系统吞吐量(tps)、用户并发量、性能测试概念和公式
性能测试中并发用户数的估算
性能测试中并发⽤户数的估算并发⽤户数：是指现实系统中操作业务的⽤户，在性能测试⼯具中，⼀般称为虚拟⽤户数(Virutal User)。
并发⽤户数和注册⽤户数、在线⽤户数的概念不同， 1、并发⽤户数⼀定会对服务器产⽣压⼒的， 2、⽽在线⽤户数只是 ”挂” 在系统上，对服务器不产⽣压⼒， 3、注册⽤户数⼀般指的是数据库中存在的⽤户数。
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。
TPS就是每秒事务数，但是事务是基于虚拟⽤户数的，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1ms,那么1个⽤户在1秒内能完成1000笔事务，TPS就是1000了；如果某笔业务响应时间是1s,那么1个⽤户在1秒内只能完成1笔事务，要想达到1000TPS，⾄少需要1000个⽤户；因此可以说1个⽤户可以产⽣1000TPS，1000个⽤户也可以产⽣1000TPS，⽆⾮是看响应时间快慢。
也就是说，在评定服务器的性能时，应该结合TPS和并发⽤户数，以TPS为主，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)加到脚本中，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。
在性能测试时并不需要⽤上万的⽤户并发去进⾏测试，如果只需要保证系统处理业务时间⾜够快，⼏百个⽤户甚⾄⼏⼗个⽤户就可以达到⽬的。
据他了解，很多专家做过的性能测试项⽬基本都没有超过5000⽤户并发。
因此对于⼤型系统、业务量⾮常⾼、硬件配置⾜够多的情况下，5000 ⽤户并发就⾜够了；对于中⼩型系统，1000⽤户并发就⾜够了。
系统吞吐量⼏个重要参数：TPS、并发数、响应时间TPS：每秒钟事务数量并发数：系统同时处理的事务数响应时间：⼀般取平均响应时间TPS=并发⽤户数 / (响应时间+Thinktime)1.并发⽤户如何计算⼀、经典公式1：⼀般来说，利⽤以下经验公式进⾏估算系统的平均并发⽤户数和峰值数据 1）平均并发⽤户数为 C = nL/T 2）并发⽤户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发⽤户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发⽤户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个⽤户，平均每天⼤概有400个⽤户要访问该系统（可以从系统⽇志从获得），对于⼀个典型⽤户来说，⼀天之内⽤户从登陆到退出的平均时间为4⼩时，⽽在⼀天之内，⽤户只有在8⼩时之内会使⽤该系统。
服务器性能计算公式
服务器性能计算公式服务器性能计算公式：在设计和规划服务器架构时，计算服务器的性能是非常重要的。
通过合理的性能计算，可以确保服务器能够满足用户的需求，并能够提供稳定可靠的服务。
下面是一些常用的服务器性能计算公式供参考：1·响应时间计算公式：响应时间是指服务器处理用户请求所需要的时间。
可以通过以下公式来计算服务器的响应时间：响应时间 = 服务器处理时间 + 网络传输时间其中，服务器处理时间是指服务器执行请求所需的时间，网络传输时间是指请求从客户端发送到服务器并返回的时间。
2·吞吐量计算公式：吞吐量是指在一定时间内服务器处理的请求数量。
可以通过以下公式来计算服务器的吞吐量：吞吐量 = 请求总数 / 总时间其中，请求总数是指在总时间内服务器所处理的请求数量，总时间是指服务器在一定时间内的运行时间。
3·并发连接数计算公式：并发连接数是指同时连接到服务器的用户数量。
可以通过以下公式来计算服务器的并发连接数：并发连接数 = （每秒请求数平均请求处理时间）/ 服务时间其中，每秒请求数是指用户每秒钟发送给服务器的请求数量，平均请求处理时间是指服务器处理单个请求的平均时间，服务时间是指服务器运行的总时间。
4·CPU利用率计算公式：CPU利用率是指CPU在一定时间内的平均负载程度。
可以通过以下公式来计算服务器的CPU利用率：CPU利用率 = （服务器的CPU时间●空闲CPU时间）/ 服务器的CPU时间 100%其中，服务器的CPU时间是指服务器在一定时间内的总CPU时间，空闲CPU时间是指服务器在同一时间内的空闲CPU时间。
5·内存利用率计算公式：内存利用率是指服务器内存的使用情况。
可以通过以下公式来计算服务器的内存利用率：内存利用率 = （已使用内存大小 / 总内存大小） 100%其中，已使用内存大小是指服务器已使用的内存大小，总内存大小是指服务器的总内存大小。
附：本文涉及的法律名词及注释：1·性能计算公式：指用来计算服务器性能的数学公式。
性能测试的主要概念和计算公式
性能测试的主要概念和计算公式性能测试是用于评估系统在不同负载条件下的运行能力和稳定性的一种测试方法。
主要目的是确定系统在给定条件下的性能特征，如响应时间、吞吐量、并发用户数等。
性能测试中的主要概念包括负载、响应时间、吞吐量、并发用户数以及错误率。
1.负载：系统在不同条件下所承受的压力和负荷。
负载可以是不同用户数、不同数据量、不同操作类型等。
2.响应时间：系统对于一些用户请求的响应时间。
通常包括服务器响应时间、网络传输时间和客户端处理时间。
3. 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量。
通常以每秒请求数（Requests per Second，RPS）或每分钟请求数（Requests per Minute，RPM）来表示。
4.并发用户数：同时使用系统的用户数量。
并发用户数越多，系统负载越大。
5.错误率：系统在处理请求时出现错误的比例。
通常以错误的请求数或错误的百分比来表示。
在性能测试中，有一些常见的计算公式可以帮助评估系统的性能：1. 平均响应时间（Average Response Time）：所有请求的响应时间之和除以请求数量。
公式为：平均响应时间= Σ所有响应时间 / 请求数量。
2. 吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数量。
公式为：吞吐量 = 请求数量 / 测试时间。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：同时使用系统的用户数量。
可以通过测量并发请求数、平均响应时间和测试时间来计算。
公式为：并发用户数 = 吞吐量 / 平均响应时间。
4. 错误率（Error Rate）：处理请求时出现错误的比例。
可以通过错误的请求数除以总请求数来计算。
公式为：错误率 = 错误请求数 / 总请求数。
5. 总时间（Total Time）：测试运行的总时间。
公式为：总时间 = 响应时间 +等待时间。
需要注意的是，性能测试的计算公式可以根据具体的需求和场景进行调整和扩展。
此外，为了获得准确的测试结果，还需要考虑测试环境的配置、测试数据的准备、测试工具的选择和测试场景的设计等因素。
系统吞吐量TPS用户并发量性能测试概念和公式
系统吞吐量TPS用户并发量性能测试概念和公式系统吞吐量、TPS（Transactions Per Second，每秒事务数）或者QPS（Queries Per Second，每秒查询数）是衡量系统性能的重要指标之一、它用于评估系统在一秒内能够处理的事务或查询的数量。
通常来说，系统吞吐量越高，代表着系统处理能力越强。
用户并发量是指在同一时间段内系统能够同时处理的用户请求数量。
当多个用户同时访问系统时，系统需要具备足够的处理能力来应对并发请求。
用户并发量既受系统架构、硬件设施等因素的限制，也会受到用户行为、用户数量等因素的影响。
性能测试是一种评估系统性能和稳定性的方法，通过模拟实际负载情况来观察系统在不同压力下的表现。
性能测试可以帮助发现系统性能的瓶颈，优化系统架构和配置，以提高系统的响应速度和稳定性。
在进行性能测试时，常用的公式包括：1. 吞吐量（Throughput）= 完成的事务数量 / 测试运行时间吞吐量表示系统在单位时间内能够处理的事务数量。
通常以每秒钟处理事务的数量（TPS）来衡量。
2. 响应时间（Response Time）= 总响应时间 / 完成的事务数量响应时间指的是系统处理一个事务所花费的总时间。
通常使用平均响应时间作为衡量指标。
3. 并发用户数（Concurrent Users）= 同时发起请求的用户数量并发用户数用来表示同一时间段内系统能够处理的用户请求数量。
4. 性能指标（Performance Indicator）= 完成的事务数量 / 响应时间性能指标综合了吞吐量和响应时间两个因素，用来评估系统在单位时间内的性能表现。
在进行性能测试时，需要根据实际场景设计负载模型，模拟用户的操作行为和并发请求，并收集系统的各项指标数据。
通过分析这些数据，可以找出系统的性能瓶颈和优化方向，从而提高系统的性能和稳定性。
总结起来，系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量和性能测试概念及公式是评估系统性能的关键指标和方法。
性能测试常用指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利用率,错误率
性能测试常⽤指标：响应时间,吞吐量,TPS,QPS,并发数,点击数,资源利⽤率,错误率对于性能测试,以上性能指标必须要有清楚的理解,⾃⼰总结如下:1. 响应时间(RT) 是指系统对请求作出响应的时间。
这个指标与⼈对软件性能的主观感受是⼀致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。
由于⼀个系统通常会提供许多功能，⽽不同功能的处理逻辑也千差万别，因⽽不同功能的响应时间也不尽相同，甚⾄同⼀功能在不同输⼊数据的情况下响应时间也不相同。
所以，在讨论⼀个系统的响应时间时，⼈们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最⼤响应时间。
当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最⼤响应时间。
对于单机的没有并发操作的应⽤系统⽽⾔，⼈们普遍认为响应时间是⼀个合理且准确的性能指标。
需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的⾼低，软件性能的⾼低实际上取决于⽤户对该响应时间的接受程度。
对于⼀个游戏软件来说，响应时间⼩于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。
⽽对于编译系统来说，完整编译⼀个较⼤规模软件的源代码可能需要⼏⼗分钟甚⾄更长时间，但这些响应时间对于⽤户来说都是可以接受的。
注意: 在性能测试中, 响应时间要做更细致划分2. 吞吐量(Throughput)吞吐量是指系统在单位时间内处理完成的客户端请求的数量, 直接体现软件系统的性能承载能⼒。
这是⽬前最常⽤的性能测试指标。
对于服务器来讲,吞吐量越⾼越好.吞吐量是⼀个很宽泛的概念, 通常情况下，⽤“请求数/秒”或者“页⾯数/秒”来衡量。
体现:1. 业务⾓度: 业务数/⼩时或访问⼈数/天等2. ⽹络流量: 字节数/⼩时或字节数/天等3. 服务器性能处理能⼒(重点): TPS(每秒事务数) 和 QPS(每秒查询数):对于⽆并发的应⽤系统⽽⾔，吞吐量与响应时间成严格的反⽐关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。
并发用户数吞吐量计算公式
并发用户数吞吐量计算公式
计算并发用户数的公式如下：
其中，整体响应时间是指用户请求从发送到接收到响应的总时间，系统容量是指系统能够同时处理的请求数量，吞吐时间是指单位时间内处理的请求总时间。
计算吞吐量的公式如下：
吞吐量=并发用户数/整体响应时间
当然，上述公式仅作为大致估算使用，在实际应用中会有很多因素影响并发用户数和吞吐量的计算，如系统的硬件性能、软件设计、网络带宽等。
在计算并发用户数和吞吐量时
1.响应时间：系统的响应时间对并发用户数和吞吐量都有直接影响。
如果系统响应时间过长，会导致并发用户数减少，同时吞吐量也会降低。
2.系统容量：系统的容量指系统能够同时处理的请求数量。
如果系统容量有限，会导致并发用户数受限，同时吞吐量也会受到限制。
3.网络带宽：系统的网络带宽也会影响并发用户数和吞吐量的计算。
如果网络带宽不足，会导致并发用户数和吞吐量受限。
4.硬件性能：系统的硬件性能也是决定并发用户数和吞吐量的重要因素。
较高性能的硬件可以支持更多的并发用户和更大的吞吐量。
综上所述，计算并发用户数和吞吐量是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素。
在实际应用中，可以通过测试和性能优化来确定系统能够支持的并发用户数和吞吐量。
性能计算公式范文
性能计算公式范文1. 响应时间（Response Time）：响应时间是衡量系统响应性能的指标，即从请求提交到获取结果所需要的时间。
响应时间可以根据以下公式进行计算：RT=ST+WT其中，RT代表响应时间，ST代表服务时间，WT代表等待时间。
服务时间是指系统处理请求所需的时间，等待时间是指请求在系统队列中等待的时间。
2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量是指系统在单位时间内能够处理的请求数量。
吞吐量可以根据以下公式进行计算：TP=1/RT其中，TP代表吞吐量，RT代表平均响应时间。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：并发用户数是指系统在同一时间内能够支持的最大用户数量。
并发用户数的计算可以根据以下公式进行估算：CU=TP×RT其中，CU代表并发用户数，TP代表吞吐量，RT代表响应时间。
4. 压力（Load）：压力是指系统正在承受的工作量或请求量。
压力可以根据以下公式进行计算：L=R/RT其中，L代表压力，R代表请求数量，RT代表平均响应时间。
5. 延迟（Latency）：延迟是指请求从发出到返回结果所需的总时间。
延迟可以根据以下公式进行计算：Latency = RT + Network Delay其中，Latency代表延迟，RT代表响应时间，Network Delay代表网络传输延迟。
6. CPU利用率（CPU Utilization）：CPU利用率是指CPU在单位时间内被使用的时间比例。
CPU利用率可以根据以下公式进行计算：CPU Utilization = CPU Time / (CPU Time + Idle Time)其中，CPU Utilization代表CPU利用率，CPU Time代表CPU工作时间，Idle Time代表CPU空闲时间。
7. 磁盘I/O吞吐量（Disk I/O Throughput）：磁盘I/O吞吐量是指磁盘读写操作在单位时间内的数量。
性能测试指标范文
性能测试指标范文性能测试指标是用于衡量系统或应用程序在特定条件下执行任务的能力和效率的参数。
它们对于评估系统的健康状况、容量规划和优化以及性能验证都非常重要。
本文将介绍一些常见的性能测试指标，包括响应时间、吞吐量、并发用户数、错误率和资源利用率等。
1. 响应时间（Response Time）:响应时间是指系统从接收请求到返回响应之间的时间间隔。
它是用户等待系统响应的主要指标，反映了系统的响应速度。
通常以毫秒为单位衡量，较短的响应时间意味着系统响应更快。
2. 吞吐量（Throughput）:吞吐量是指在一段时间内系统能够处理的请求数量。
它通常用每秒请求数（TPS）表示，较高的吞吐量意味着系统能够更快地处理请求。
对于高负载的系统，吞吐量是评估系统性能的重要指标。
3. 并发用户数（Concurrency）:并发用户数是指在同一时间段内可以同时使用系统的用户数量。
它是衡量系统能够同时处理的用户数量的指标。
当并发用户数增加时，系统的性能可能会下降，因此必须评估系统在不同并发用户数下的性能表现。
4. 错误率（Error Rate）:错误率是指在一定时间内请求处理失败的比例。
它显示了系统处理请求的准确性和可靠性。
通常以百分比表示，较低的错误率表示系统更可靠。
5. 资源利用率（Resource Utilization）:资源利用率是指系统在执行任务期间使用的计算资源、内存、存储和带宽等的占用情况。
评估资源利用率可以帮助确定系统的性能瓶颈和优化需求。
6. 系统负载（System Load）:系统负载指系统在执行任务期间的负载情况，主要包括CPU使用率、内存使用率和网络流量等。
通过监控系统负载可以了解系统的负载情况，调整系统配置以提高性能。
7. 可伸缩性（Scalability）:可伸缩性是指系统在增加负载时的性能表现。
一个可伸缩的系统应该能够通过增加硬件资源或分布式部署来应对更高的负载。
评估和测试系统的可伸缩性是重要的性能衡量指标。
系统吞吐量用户并发量性能测试概念和公式
系统吞吐量用户并发量性能测试概念和公式TPS的计算公式是：TPS=事务数/耗时。
其中事务数是指在一定时间内完成的事务数量，耗时是指完成这些事务所用的时间。
通过这个公式，我们可以得到系统的吞吐量。
用户并发量是指系统在同一时间内能够处理的用户请求的数量。
用户并发量通常与系统的吞吐量紧密相关，因为用户并发量直接影响系统每秒处理的请求数量。
更高的用户并发量通常会导致更高的TPS。
性能测试是一种用于评估系统性能的测试方法。
通过性能测试，我们可以确定系统在不同负载下的性能表现，识别性能瓶颈并找到性能优化的潜在问题。
性能测试通常包括以下几个方面的内容：1.负载测试：在不同的负载条件下测试系统的性能，包括增加用户并发量和事务请求数量，以及测试系统在高负载情况下的表现。
2.压力测试：通过增加负载到系统能够承受的最大限度，测试系统能否正常工作，并确定系统的瓶颈。
3.性能调优：通过找到性能瓶颈和潜在问题，对系统进行优化，以提高系统的性能和吞吐量。
对于性能测试，可以使用一些工具来模拟用户并发量和计算系统吞吐量。
常用的性能测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner和Gatling等。
在性能测试中，还有一些重要的指标需要关注：1.响应时间：指系统处理请求所需的时间。
通常情况下，响应时间越短，系统的性能越好。
2.平均负载：指系统在其中一时刻的负载情况。
平均负载越高，系统的并发处理能力越好。
3.错误率：指在性能测试中出现的错误请求的百分比。
错误率越低，系统的可靠性和稳定性越好。
通过对系统的性能进行测试和优化，可以确保系统在不同负载条件下都能够正常工作，并满足用户的需求。
总结起来，系统吞吐量(TPS)和用户并发量是衡量系统性能的重要指标，性能测试是评估系统性能的重要方法。
通过性能测试，我们可以评估系统在不同负载条件下的性能，找到性能瓶颈并优化系统的性能。
这些概念和公式对于软件开发和系统运维都是非常重要的。
并发用户数、吞吐量、思考时间的计算公式
并发用户数、吞吐量、思考时间的计算公式二、软件性能的几个主要术语1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间。
在所有加载的用户稳定运行后，目标系统平均完成客户端用户请求的一个交易的总时长网络传输时间：N1+N2+N3+N4应用服务器处理时间：A1+A3数据库服务器处理时间：A2响应时间=N1+A1+N2+A2+N3+A3+N42、并发用户数的计算公式系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量平均并发用户数的计算：C=nL / T其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）并发用户数峰值计算：C^ 约等于 C + 3*根号C其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论3、吞吐量的计算公式吞吐量(TPS)即在所有加载的用户稳定运行后，目标系统在单位时间内完成被请求的交易的数量。
在使用测试工具模拟业务请求压力时，吞吐量TPS是指所有被加载的虚拟用户在运行一段时间后稳定获得的每秒交易数。
指单位时间内系统处理用户的请求数从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡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，他能够说明系统的负载能力以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / T其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间4、性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
软件测试性能指标
软件测试性能指标性能指标是衡量软件系统性能的重要指标，它可以帮助开发人员和测试人员了解软件系统在不同条件下的运行效率和资源消耗情况。
在软件测试中，性能测试是评估系统性能的过程。
下面将对性能指标进行详细说明。
1. 响应时间（Response Time）：响应时间是指系统在接收到请求后，从开始处理到返回结果所需的时间。
响应时间是衡量系统性能的关键指标之一，用户更关注系统是否能够在短时间内响应请求。
2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求或事务的数量。
吞吐量较高代表系统处理能力强，可以同时处理更多的请求。
3. 并发用户数（Concurrency）：并发用户数是指在同一时间段内系统能够同时处理和支持的用户数量。
并发用户数越高，表示系统在负载下的承载能力越强。
4. 带宽（Bandwidth）：带宽是指系统在单位时间内传输的数据量。
对于网络应用程序来说，带宽是一个重要的性能指标，它可以影响数据的传输速度和延迟。
5. 资源利用率（Resource Utilization）：资源利用率是指系统在运行过程中对硬件资源的使用情况，包括处理器利用率、内存利用率、磁盘利用率等。
合理利用系统资源可以提高性能并减少资源浪费。
6. 可扩展性（Scalability）：可扩展性是指在增加负载或用户数量的情况下，系统能够保持稳定的性能表现。
一个具有良好可扩展性的系统可以根据需求增加服务器或资源，以满足更多用户的需求。
7. 可用性（Availability）：可用性是指系统在运行过程中的稳定性和可靠性。
一个具有高可用性的系统可以持续提供服务并减少中断时间。
8. 可靠性（Reliability）：可靠性是指系统在预定时间内保持正常的运行，不出现错误或故障。
一个具有高可靠性的系统可以减少用户产生不愉快的经历。
9. 容量（Capacity）：容量是指系统能够支持的最大用户数量或处理的最大数据量。
容量与性能相关，通常被用于评估系统的承载能力和资源需求。
pv uv tps qps计算公式
主题：PV、UV、TPS、QPS计算公式1. 介绍PV、UV、TPS、QPS的概念和作用PV（Page Views）：网页浏览量，即用户每访问一个页面计算一个PV，用来衡量全球信息站的流量和用户访问情况。
UV（Unique Visitors）：独立访客数，即一定时间内访问全球信息站的独立访客数量，用来衡量全球信息站的独立访问用户数量。
TPS（Transactions Per Second）：每秒事务数，即系统每秒处理的事务数量，用来衡量系统的并发能力。
QPS（Queries Per Second）：每秒查询数，即数据库系统每秒处理的查询量，用来衡量数据库系统的性能。
2. PV、UV、TPS、QPS计算公式PV的计算公式：PV = 日访问量（PV）/ 访问页面数UV的计算公式：UV = 日访问量（UV）/ 日均访问量TPS的计算公式：TPS = 总事务数 / 总时间QPS的计算公式：QPS = 总查询数 / 总时间3. PV、UV、TPS、QPS的重要性PV和UV是衡量全球信息站流量和用户访问情况的重要指标，通过对PV和UV的统计分析，可以了解用户的兴趣和行为习惯，为全球信息站的优化提供依据。
而TPS和QPS则是衡量系统和数据库性能的重要指标，通过对TPS和QPS的监控分析，可以及时发现系统和数据库的性能问题，保障系统的稳定运行。
4. PV、UV、TPS、QPS的实际应用在实际工作中，我们可以通过统计分析工具（如Google Analytics、百度统计等）来获取全球信息站的PV和UV数据，并根据相关公式计算出PV、UV的具体数值。
对于系统和数据库性能的监控，则可以通过性能测试工具（如JMeter、LoadRunner等）来获取系统的TPS和数据库的QPS数据，进而进行性能分析和优化。
5. 总结PV、UV、TPS、QPS是衡量全球信息站流量、用户访问情况和系统、数据库性能的重要指标，通过对其进行统计分析和监控，可以帮助我们了解用户行为、优化全球信息站和保障系统的稳定运行。
软件系统性能的常见指标
软件系统性能的常见指标1.响应时间：响应时间是指用户发出请求后，系统返回响应结果所需要的时间。
它是评价一个软件系统性能的基本指标之一、较短的响应时间可以提高用户的体验感，而较长的响应时间则可能导致用户流失。
常见的衡量响应时间的单位是毫秒或秒。
2.吞吐量：吞吐量是指在一定时间内系统能够处理的请求或事务的数量。
它通常和并发用户数相关联。
高吞吐量意味着系统能够高效地处理大量请求，而低吞吐量则可能导致性能瓶颈。
常见的衡量吞吐量的单位是请求数或事务数。
3.并发用户数：并发用户数是指同时访问系统的用户数量。
随着并发用户数的增加，系统的性能可能会受到影响。
因此，了解系统的最大并发用户数是评估系统性能的重要指标之一、它通常是通过负载测试来确定的。
4.资源利用率：资源利用率是指系统所使用的资源（如CPU、内存、磁盘空间等）的有效利用程度。
高资源利用率意味着系统能够更有效地利用资源，而低资源利用率则可能意味着资源浪费。
监控和优化资源利用率可以提高系统的性能和效率。
5.可扩展性：可扩展性是指系统在面对负载增加时能够保持稳定性和高性能的能力。
一个具有良好可扩展性的系统能够通过增加硬件资源或优化软件架构来满足不断增长的用户需求。
可扩展性是评估系统架构是否能适应未来发展的重要指标。
除了上述常见的指标之外，还有一些其他的性能指标也值得关注，如错误率、可用性、稳定性和可维护性等。
详细了解和监控这些指标可以帮助评估和提升软件系统的性能。
需要注意的是，不同的软件系统可能对这些性能指标的要求有所不同，因此在评估软件系统性能时应该根据具体的业务需求和用户场景进行量化和评估。
同时，使用专业的性能测试工具和监控工具可以更加准确地评估和改进软件系统的性能。
性能测试指标值
在线用户数：用户同时在一定时间段的在线数量。
并发用户数：某一时刻同时向服务器发送请求的用户数。
一般而言，我们习惯上并发与在线的比例约为5%-20%。
此处只为估出的粗值。
根据在线用户数计算业务并发用户数
(1)计算平均的并发用户数：C=nL/T
(2)并发用户数峰值：C=C+3根号C
公式(1)中，C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是Login session的平均长度，T是指考察的时间段长度。
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。
根据公式(1)(2)，可以得到：
C=400*4/8=200
C=200+3*根号200=242
TPS：每秒处理事务数，代表系统的处理能力大小。
约等于并发数/平均响应时间。
响应时间：对请求作出响应所需要的时间。
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2。
系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式
系统吞吐量（TPS）、⽤户并发量、性能测试概念和公式PS：下⾯是性能测试的主要概念和计算公式，记录下：⼀．系统吞度量要素：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（很多⼈经常会把并发数和TPS理解混淆）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。
决定系统响应时间要素我们做项⽬要排计划，可以多⼈同时并发做多项任务，也可以⼀个⼈或者多个⼈串⾏⼯作，始终会有⼀条关键路径，这条路径就是项⽬的⼯期。
系统⼀次调⽤的响应时间跟项⽬计划⼀样，也有⼀条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。
⼆．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。
⽽通常境况下，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。
性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间
性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间性能测试指标：TPS，吞吐量，并发数，响应时间常⽤的⽹站性能测试指标有：TPS、吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。
并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能⼒。
响应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。
响应时间是指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。
吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能⼒，这是⽬前最常⽤的性能测试指标。
QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常⽤量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。
跟吞吐量有关的⼏个重要是：并发数、响应时间。
QPS（TPS），并发数、响应时间它们三者之间的关系是：QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间性能计数器性能计数器是描述服务器或操作系统性能的⼀些数据指标，如使⽤内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作⽤，尤其是在分析统统可扩展性、进⾏新能瓶颈定位时有着⾮常关键的作⽤。
Linux中可以使⽤ top 或者 uptime 命令看到当前系统的负载及资源利⽤率情况。
资源利⽤率：指系统各种资源的使⽤情况，如cpu占⽤率为68%，内存占⽤率为55%，⼀般使⽤“资源实际使⽤/总的资源可⽤量”形成资源利⽤率。
$ toptop - 15:47:21 up 4 days, 19:57, 7 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00Tasks: 109 total, 1 running, 108 sleeping, 0 stopped, 0 zombieCpu(s): 0.5%us, 0.5%sy, 0.0%ni, 98.8%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.2%si, 0.0%stMem: 1922368k total, 1845156k used, 77212k free, 163552k buffersSwap: 4128760k total, 22284k used, 4106476k free, 637292k cached所以，⼀个⽹站优化的⽬的即是，最⼤限度的利⽤好服务器硬件资源提升资源利⽤率，减少⽤户请求的响应时间，提⾼系统吞吐量，提⾼系统并发数。
系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式
系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式2013-02-21 19:47139692人阅读评论(2)收藏举报分类：软件工程（25）PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下：一．系统吞度量要素：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（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）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*平均响应时间一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。
公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。
可以用下面的方法计算。
QPS = 1000/(30*60) 事务/秒平均响应时间为= 5*60 秒并发数= QPS*平均响应时间= 1000/(30*60) *(5*60)=166.7一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、存等等其它消耗导致系统性能下降。
决定系统响应时间要素我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。
性能测试参数说明
性能测试参数说明性能测试是软件开发过程中必不可少的环节之一，目的是通过模拟实际环境下的用户访问行为和负载情况，评估系统的性能指标，发现系统的性能瓶颈和潜在问题。
在进行性能测试时，需要设置一些参数来控制测试的环境和条件，以达到准确和可信的测试结果。
下面将介绍一些常用的性能测试参数及其说明。
1. 并发用户数（Concurrent Users）：并发用户数指的是同时访问系统的用户数，用于模拟实际用户的请求情况。
这个参数是性能测试中最关键的参数之一，通常通过逐渐增加并发用户数，观察系统性能的变化来确定系统的最大并发承载能力。
2. 请求速率（Request Rate）：请求速率是指每秒钟发送到系统的请求数量。
这个参数与并发用户数、用户的请求行为以及系统的响应时间有关。
通过控制请求速率，可以模拟用户的行为模式，测试系统在不同负载下的性能表现。
3. CPU负载（CPU Load）：CPU负载是指系统中CPU的使用率，用百分比表示。
通过监控CPU负载，可以评估系统的处理能力和性能瓶颈。
在性能测试中，通常会将CPU负载与响应时间等指标进行对比，以确定系统的可扩展性和稳定性。
4. 内存使用（Memory Usage）：内存使用是指系统中已分配的内存量，以及内存的使用率。
在性能测试中，合理的内存使用可以提高系统的响应速度和性能。
通过监控内存使用，可以判断系统在不同负载下的内存需求，从而优化系统的内存管理和配置。
5. 响应时间（Response Time）：响应时间是指系统处理请求所需的时间，通常以毫秒为单位。
响应时间是性能测试中最重要的指标之一，直接影响用户体验和系统的可用性。
通过控制并发用户数、请求速率等参数，可以评估系统在不同负载下的响应时间，并找出系统的性能瓶颈。
6. 错误率（Error Rate）：错误率是指系统在处理请求过程中产生的错误数量与总请求数量之比。
通过监控错误率，可以评估系统的稳定性和可靠性。
在性能测试中，需要注意收集和分析错误日志，找出错误的原因和解决方法。
服务器压力测试概念及方法（TPS并发量）
服务器压⼒测试概念及⽅法（TPS并发量）⽬录1 压⼒测试中的指标1.1 TPS1.2 QPS1.3 平均处理时间（RT）1.4 并发⽤户数(并发量)1.5 换算关系1.6 TPS和QPS的区别2 压⼒测试⽅法3 相关⽂档1 压⼒测试中的指标1.1 TPSTPS 即Transactions Per Second的缩写，每秒处理的事务数⽬。
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**(完整处理，即客户端发起请求到得到响应)**。
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，最终利⽤这些信息作出的评估分。
⼀个事务可能对应多个请求，可以参考下数据库的事务操作。
1.2 QPSQPS 即Queries Per Second的缩写，每秒能处理查询数⽬(完整处理，即客户端发起请求到得到响应)。
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。
我们从它的英⽂全名可以得出它是查询意思，原来在因特⽹上，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。
虽然名义上是查询的意思，但实际上，现在习惯于对单⼀接⼝服务的处理能⼒⽤QPS进⾏表述（即使它并不是查询操作）。
1.3 平均处理时间（RT）RT：响应时间，处理⼀次请求所需要的平均处理时间。
我们⼀般还会关注90%请求的的平均处理时间，因为可能因⽹络情况出现极端情况。
1.4 并发⽤户数(并发量)每秒对待测试接⼝发起请求的⽤户数量。
1.5 换算关系QPS = 并发数/平均响应时间并发量 = QPS * 平均响应时间⽐如3000个⽤户(并发量)同时访问待测试接⼝，在⽤户端统计，3000个⽤户平均得到响应的时间为1188.538ms。
所以QPS=3000/1.188538s= 2524.11 q/s。
我们就可以这样描述本次测试，在3000个并发量的情况下，QPS为2524.11，平均响应事件为1188.538ms1.6 TPS和QPS的区别这个问题开始，我认为这两者应该是同⼀个东西,但在知乎上看到他们的英⽂名，现在我认为：QPS 每秒能处理查询数⽬，但现在⼀般也⽤于单服务接⼝每秒能处理请求数。
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近期在做项目的性能测试和性能优化，先了解与性能相关的一些概念。
一．系统吞度量要素：
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
（很多人经常会把并发数和ＴＰＳ理解混淆）
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
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。
决定系统响应时间要素
我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；
关键路径是有ＣＰＵ运算、ＩＯ、外部系统响应等等组成。
二．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。
而通常境况下，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。
Ａ）淘宝
淘宝流量图：
淘宝的ＴＰＳ和ＰＶ之间的关系通常为最高ＴＰＳ：ＰＶ大约为１：１１＊３６００（相当于按最高ＴＰＳ访问１１个小时，这个是商品详情的场景，不同的应用场景会有一些不同）
B) B2B中文站
B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大，粗略估计在1 ：8个小时左右的关系（09年对offerdetail的流量分析数据）。
旺铺和of ferdetail这两个比例相差很大，可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。
在淘宝环境下，假设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万
这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小。
无论有无思考时间（T_think），测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_conc urrent)、Loadrunner读取的交易响应时间（T_response）之间有以下关系（稳定运行情况下）：
TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。
并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
软件性能测试的基本概念和计算公式
一、软件性能的关注点
对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？
我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，作为一个软件性能测试工程师，我们又该关注什么？
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、相应时间
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
那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？
一句话，我们要关注以上所有的性能点。
二、软件性能的几个主要术语
1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、并发用户数的计算公式
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
平均并发用户数的计算：C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L
是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量
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，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R。