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韩雪冬推荐网站,雅虎网站提交入口,php中网站搜索功能实现,建程网工程找队伍目录#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结#xff08;尾部小惊喜#xff09; 前言 1、TPS和事务响应…目录导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜前言1、TPS和事务响应时间的关系例子一个高速路有10个入口每个入口每秒钟只能进1辆车1请问1秒钟最多能进几辆车TPS102每辆车需要多长时间进行响应reponse time 13改成20辆车每秒能进几辆每辆车的响应时间是多长TPS 10reponse time 1 (10个为一等份分成两等份平均tps (10/110/2)/27.5 平均响应时间(21)/21.54入口扩展到20个每秒能进几辆每辆车的响应时间是多长TPS 20reponse time 15看看现在TPS变了响应时间没变TPS和响应时间有关系吗没有关系6如何理解TPS和响应时间在理想状态下都是额定值(联想运行一个压力测试场景来考虑)把入口看成线程池如果有20个入口并发数只有10的时候TPS就是10而响应时间始终是1说明并发数不够需要增加并发数达到TPS的峰值。7同样是20个入口如果并发数变成100的话TPS和响应时间会怎么样呢并发数到100的时候就会出现堵车堵车了平均每个车过去的时间就长了把100个车按照20一份分成5份第5份的等待时间就是最长的从等待开始到这个车进去实际花费了5秒。那100辆车都过去的响应时间就是54321/53平均的TPS就是20/120/220/320/420/5)/59.13我怎么感觉应该是100/543216.67完成的事务总数/完成事务数的时间使用该方法计算出来的tps会稍微小些可以乘以1.5倍作为当前tps8由此可知TPS和响应时间宏观上是倒数关系但是两者实际上木有直接的关系的。在上例中系统只存在20个线程100的并发就会造成线程的等待引起平均响应时间从1秒增加到3秒TPS从20下降到9TPS和响应时间都是单独计算出来的并不是互相算出来的9同样可知在并发量保持不变的情况下提高TPS的手段有几种A、增加线程池的数量入口B、降低每辆车入关的时间也就是提高单个线程的处理效率10从TPS和response time的定义查看这2者的区别TPS 在场景或者灰化步骤运行的每一秒钟中每个事务通过、失败以及停止的次数也就是说TPS 总的通过、失败的事务总数/整个场景的运行时间reponse time 每个事务完成实际需要的时间/事务处理数目因此这2个东西压根就是木有关系的Jmeter聚合报告中的吞吐量完成的transaction数/完成这些transaction数所需要的时间平均响应时间所有响应时间的总和/完成的transaction数失败率失败的个数/transaction数。性能测试中TPS的另外一种计算方法在性能测试过程中制定性能测试方案是很重要的一个环节其中就会涉及一些指标的制定最主要的指标是TPS每秒处理事务数即是用来衡量系统的处理能力的一个指标其次就是响应时间。下面谈谈在实际的工作中怎么定义这两个指标1TPS指标可以在生产环节选前一年中某个交易在某一天的最大值然后在这一天中按分钟为单位列出一个时间分别表取交易量最大的一分钟然后用这个交易量除以60此时就能得TPS然后再乘以1.5倍作为当前的TPS目标在第二年和第三年再乘以一个1.5或2倍。2响应时间根据业务的特点进行定义插表交易一般在3秒内。TPS每秒钟完成的事务数80/20原理80/20原理是按事情的重要程度编排行事优先次序的准则是建立在重要的少数与琐碎的多数原理的基础上。这个原理是十九世纪末期与二十世纪初期的意大利经济学家兼社会学家维弗烈度·柏瑞图所提出。它的大意是在任何特定群体中重要的因子通常只占少数而不重要的因子则占多数因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。这个原理经过多年的演化已变成当今管理学界所熟知的80/20原理–即百分之八十的价值是来自百分之二十的因子其余的百分之二十的价值则来自百分之八十的因子.80/20原理对所有人的一个重要启示便是避免将时间花在琐碎的多数问题上因为就算你花了80%的时间你也只能取得20%的成效你应该将时间花于重要的少数问题上因为掌握了这些重要的少数问题你只花20%的时间即可取得80%的成效。在软件测试工作中80/20原理主要应用于缺陷分布分析与性能测试需求分析。缺陷分布分析中它指的是80%的BUG是在20%的程序代码中发现这其实也就是缺陷的“群集现象”。下面主要说说80/20原理在性能测试需求分析中的应用。在性能测试需求分析中80/20原理被这样理解每日80%的业务在20%的时间内完成。例如每年业务量集中在8个月每个月20个工作日每个工作日8小时即每天80%的业务量在1.6个小时内完成。下面举个实际的例子来看80/20原理的应用于性能测试需求分析。去年全年处理业务约100万笔其中15%的业务处理中每笔业务需对应用服务器提交7次请求70%的业务处理中每笔业务需对应用服务器提交5次请求其余15%的业务处理中每笔业务需对应用服务器提交3次请求。根据以往的统计结果每年的业务增量为15%考虑到今后3年业务发展的需要测试需按现有业务量得两倍进行。测试强度估算方法如下每年总的请求数为100*15%*7100*70%*5100*15%*3*21000万次/年每天的请求数为1000/(8个月*20天)6.25万次/天每秒的请求数为62500*80%/8小时*20%*3600秒8.68次/秒即应用服务器处理请求的能力应达到9次/秒。完整版企业级性能测试实战速通Jmeter性能测试到分布式集群压测教程下面是我整理的2025年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜人生最精彩的不是实现梦想的瞬间而是追梦路上那个永不言弃的自己。那些看似遥不可及的目标终会在你日复一日的坚持中触手可及。别怕慢怕的是停下别怕难怕的是放弃你比自己想象的更强大每个挫折都是成长的契机每次坚持都在改写命运的轨迹。当别人选择放弃时你的执着就是胜利的开始。向前奔跑吧整个世界都会为追光者让路