性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量

一、QPS 每秒查询

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。互联网中,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。

二、TPS 每秒事务

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。QPS vs TPS: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,就可计入“QPS”之中。如,访问一个页面会请求服务器2次,一次访问,产生一个“T”,产生2个“Q”。

三、RT 响应时间

响应时间: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,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。响应时间RT(Response-time),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。

四、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。

五、吞吐量

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
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
并发数 = QPS*平均响应时间

六、实际举例

我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看,如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间就叫做峰值时间。

公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器

1、每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS?
( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

2、如果一台机器的QPS是58,需要几台机器来支持?
139 / 58 = 3

七、最佳线程数、QPS、RT

1、单线程QPS公式:QPS=1000ms/RT

对同一个系统而言,支持的线程数越多,QPS越高。假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5
多线程场景,如果把服务端的线程数提升到2,那么整个系统的QPS则为 2*(1000/80) = 25, 可见QPS随着线程的增加而线性增长,那QPS上不去就加线程呗,听起来很有道理,公司也说的通,但是往往现实并非如此。

2、QPS和RT的真实关系

我们想象的QPS、RT关系如下

实际的QPS、RT关系如下

3、最佳线程数量

刚好消耗完服务器的瓶颈资源的临界线程数,公式如下

最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间)* cpu数量

特性:

在达到最佳线程数的时候,线程数量继续递增,则QPS不变,而响应时间变长,持续递增线程数量,则QPS开始下降。
每个系统都有其最佳线程数量,但是不同状态下,最佳线程数量是会变化的。
瓶颈资源可以是CPU,可以是内存,可以是锁资源,IO资源:超过最佳线程数-导致资源的竞争,超过最佳线程数-响应时间递增。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,732评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,496评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,264评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,807评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,806评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,675评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,029评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,683评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,704评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,666评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,773评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,413评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,016评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,204评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,083评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,503评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容