并发数与tps的关系-并发数和qps的区别

本篇文章给大家谈谈并发数与tps的关系，以及并发数和qps的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、性能测试基础概念1
• 2、tps随着并发进程增多而增多吗
• 3、为什么并发越大,tps无明显变化,那最佳并发是多少?
• 4、TPS/QPS/RT的关系及计算

性能测试基础概念1

性能测试类型包括基准测试、负载测试、压力测试和稳定性测试。 基准测试是在给系统施加较低压力时，查看系统的运行状况并记录相关数做为基础参考。

概念：在强负载下的测试，查看系统在峰值下是否功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复的能力。

能力验证应用领域 在给定的条件下，系统能否具有预期的表现能力，比如某系统能否在A条件下具有B能力。

性能测试包括负载测试和压力测试。性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。

软件性能测试，英文是Performance Testing。通常验证软件的性能在正常环境和系统条件下重复使用是否还能满足性能指标。或者执行同样任务时新版本不比旧版本慢。一般还检查系统记忆容量在运行程序时会不会流失（memory leak）。

这种方法需要了解被测系统典型场景，并具有确定的性能目标。所谓的典型场景就是具有代表性的用户业务操作，一个典型的场景包括操作 序列、并发用户数量条件。

tps随着并发进程增多而增多吗

1、TPS和响应时间在理想状态下都是额定值，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。

2、接着响应时间开始有些增加，直到业务可以承受的时间点 B，这时 TPS 仍然有增长的空间。再接着增加压力，达到 C 点时，达到最大 TPS。

3、TPS不是考量的重点）。而像***这样的并发数大了响应时间可能较长（处理不过来），它们是恒量一个系统是否健壮的不可缺少的互补参数。

为什么并发越大,tps无明显变化,那最佳并发是多少?

1、最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。

2、并发连接数不是值越大或值越少就是好，以实际电脑配置、局域网环境需要等进行相应的设置适合并发数值为最佳，但对于初级管理员来说，一般路由器中的并发连接数使用路由器默认值就行了。

3、对长连接无联系，tps是响应时间，并发是一次能接受多少个连接（长时间连接上的不一定要立即响应，TPS不是考量的重点）。

4、与QPS相对的是TPS，即TransactionsPerSecond的缩写，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。

5、高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。

TPS/QPS/RT的关系及计算

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。

2、若在一秒内，我们请求一个单调的网页，此网页只有一个html，不包含任何其他内部链接，此时TPS=QPS。

3、定义不同：QPS是每秒请求数，而TPS是每秒事务数。计算方式不同：QPS是通过计算系统在单位时间内处理的请求数量来计算的，而TPS是通过计算系统在单位时间内处理的事务数量来计算的。

4、就能推算出它们之间的关系：QPS（TPS）=并发数/平均响应时间另外：吞吐量、响应时间（1）吞吐量：单位时间内的数据输出数量。（2）响应时间：从***开始到***结束的时间，也称执行时间。

5、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。

6、RT：Response Time（响应时间）：客户端发一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间，响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。也叫Think Time。

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