tps

QPS/TPS QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。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。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。 Tps即每秒处理事务数，包括了三步： 1）用户请求服务器 2）服务器自己的内部处理 3）服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N； Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，均可计入“Qps”之中。 例如：访问一个页面会请求服务器3次，这中间只产生一个“T”，而产生3个“Q” 系统吞吐量 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，外部系统接口响应越慢、IO影响速度越慢等等，系统吞吐能力就越低，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：

并发数，线程数，吞吐量，每秒事务数（TPS）都是性能测试领域非常关键的数据和指标。 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系？ 测试时，我们经常容易将线程数等同于表述为并发数，这一表述正确吗？ 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨。 文章可能会比较长，希望您保持耐心看完。 1. 走进开封菜，了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王 ，在M市投资新开业了一家 ，前来用餐的顾客络绎不绝： 餐厅里有4种不同身份的人员： 用户一次完整的用餐流程如下： 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转发给后厨 => 后厨与备菜工配合，取材完成烹饪后交给小二 => 小二上菜，顾客用餐。 假设所有顾客都不堂食而是打包带走，也就是不考虑用户用餐时间。餐厅完成一次订单的时间是多久？ 订单时间 = 顾客点单时间 + 前台接收转发时间 + 后厨取材烹饪时间 + 后厨交给服务员，服务员上菜时间。 说白了就是每个流程的耗时相加。 假设以上时间分别为1，1，5，1（分钟），那么一次订单的完成时间就是8分钟。 ②问题来了 餐厅当然不可能只有一个人就餐，否则老王不要带着小姨子跑路。 所以我们接下来看多人就餐的情况。 假设同一时间点上有两人 就餐，会发生什么情况？ 第一位用户与第一个场景一样，仍然是点单-下单-烹饪-上菜，8分钟后第一位顾客拿着打包的食物离开。 第二位用户则有所不同了。假设小二，厨师

QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。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。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。 一．系统吞吐量要素： 一个系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO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）：（Query Per Second）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 TPS获取 新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。 旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在5分钟或10分钟内

线上linux服务器排查问题时，一般会通过top、free、netstat、df -h等命令排查cpu、内存、网络和磁盘等问题。有的时候我们需要更进一步了解磁盘io的使用情况，那么本文就是重点讲解一下如何查看linux的磁盘io信息的。 一、iostat： 1、基本用法： $iostat -d -k 1 10 1）参数 -d 表示，显示设备（磁盘）使用状态；-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位；1 10表示，数据显示每隔1秒刷新一次，共显示10次。 2）含义： tps：该设备每秒的传输次数（Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.）。“一次传输”意思是“一次I/O请求”。多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”。“一次传输”请求的大小是未知的。 kB_read/s：每秒从设备（drive expressed）读取的数据量； kB_wrtn/s：每秒向设备（drive expressed）写入的数据量； kB_read：读取的总数据量； kB_wrtn：写入的总数量数据量；这些单位都为Kilobytes。 上面的例子中，我们可以看到磁盘sda以及它的各个分区的统计数据，当时统计的磁盘总TPS是39.29，下面是各个分区的TPS。（因为是瞬间值

一、性能指标 我们知道服务器，有 CPU、内存、IO、网络等一系列指标，除了这些系统级的，还有些针对各个语言自己的性能参数，而一个服务器的吞度量与请求对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联的 ,面对这么多繁杂的参数我们如何有效而快速的利用,如何评估这些性能参数信息? 下面我以游戏服务器来为例说一下我们主要关注点。 我们主要关注以下3个点: 并发数 :并发请求数 响应时间 :平均响应时间 TPS:每秒钟处理事务数量 TPS =并发数/响应时间 通过上面我们看到，TPS可是反映一个服务器的吞吐量的综合值，他是我们评估服务器性能的一个重要参考，通过tps，我们可以知道单台服务器的最大请求可以处理多少，pcu(同时在线人数)是多少 ，以及配合其他性能参数，我们还可以定位到服务器的性能瓶颈,所以我们预估服务器的性能的时候，TPS是一个关键的参考值。 二、上线前的测试流程 1、测试模型设计 这一部分，也可以叫测试目的的确定，不同测试目的，对测试模型的要求也不一致，测试目的的定位，也决定了每次测试的方案和偏重点会不一样，所以不能一概而全，要区别对待。 我们一般会有一些如下的区分： 服务器TPS测定，也是定位服务器的最大承载量，我们需要优先通过压力测试找到TPS的初始值，然后再进行稳定性测试和容灾测试，找到TPS的稳定值范围在哪里，最终修正TPS值。 性能瓶颈定位，通过压测和关键指标数据的收集

一 机器部署 1、机器组成 7台机器，均为16G内存 每台服务器均有4个CPU，2核 2、运行环境配置 3、刷盘方式 每台机器master机器均采用异步刷盘方式 二 性能评测 1、评测目的 多线程环境下，测试producer端的TPS 和 consumer端的TPS。 2、评测指标 （1）生产者producer TPS、线程个数、发送成功数量、发送失败数量、接收成功数量、接收失败数量、发送消息成功总耗时。 （2）消费者consumer TPS、接收消息总数、消息存储总耗时，消息存储平均耗时、消息消费总耗时、消息消费平均耗时。 3、评测逻辑 （1）固定消息长度，producer端发送消息body的字符串默认100字符长度。 （2）输入不同的线程数，产生不同组的producer，记录发送消息的TPS、发送成功数和消息消费的TPS、消费成功数等等。 （3）根据多组测试数据，分析平均的生产TPS和平均消费TPS。 4、评测步骤 （1）创建性能测试的topic，名称为BenchmarkTopicTest。 队列个数默认8个。 （2）输入线程数、消息长度、是否开启message的key值，并做表格记录TPS。 （3）针对特定场景，保持线程数不变，增加消息message的size，记录producer端和consumer端的TPS，并做表格记录。 编号 TPS (Producer) TPS

对于我们开发来说，我们日常最熟悉的工作就是把客户的需求实现并交付。但是，事情并不是往往就这样结束了，我们还需要后续对上线的系统进行跟踪调查，查看系统的运行情况。为什么呢？一方面，我们需要关注系统在运行过程中的健康问题，是否有异常等等；另一方面我们需要了解系统性能和容量是否能满足用户的日常访问。只有去了解线上系统的运行状况，才能让为后续项目提供参考，及早的调节以避免故障问题。 对于应用系统在线上出现的异常，我们可以通过监控系统的日志扫描或者一些监控api来进行异常监控。比如可以通过应用的监控系统来查看。对于性能方面，我们有哪些性能指标去关注呢，下面列出了几个在监控系统中最常用的性能指标。 PV PV是 Page View的缩写。用户通过浏览器访问页面，对应用服务器产生的每一次请求， 记为一个 PV。淘宝性能测试环境下，将这个概念做了延伸，系统真实处理的一个请求，视 为一个 PV。即，PV的概念也适用于接口。 PV的统计一般可以通过监控埋点或者统计访问日志统计得出。 说到PV还有个特殊的情况，叫PeakPV，指一天中 PV数达到的高峰PV值。 通过一些监控系统，也可以直观看到统计数据。 QPS/TPS QPS/TPS原本含义为：系统每秒能处理的请求/事务的数量，或者说吞吐量。在web应用我们更关注的是web应用每秒能处理的request数量。这个是衡量系统性能的重要指标。 QPS

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: We start a Kafka consumer, listening on a topic which may not yet be created (topic auto creation is enabled though). Not long thereafter a producer is publishing messages on that topic. However, it takes some time for the consumer to notice this: 5 minutes to be exact. At this point the consumer revokes its partitions and rejoins the consumer group. Kafka re-stabilizes the group. Looking at the time-stamps of the consumer vs. kafka logs, this process is instantiated at the consumer side. I suppose this is expected behavior but I would like

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： 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）： 并发数： （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 = 1000/(30*60) 事务/秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 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： A)淘宝 淘宝流量图： B) B2B中文站

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词，也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大。这个问题从业务上来讲，可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量。或者每秒钟最大能处理的请求数； 处理完 请求的次数；注意这里是 处理完 。具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。 计算关系： 文章来源: 聊聊QPS/TPS/并发量/系统吞吐量的概念