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性能基础
基础概念:
虚拟用户:Virtual user,模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户,虚拟用户模拟的操作步骤都被记录在虚拟用户脚本里
Transaction事务:要度量服务器的性能,需要定义事务,每个事务都包含事务开始和事务结束标记。
Transaction Per Second:每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量,它是衡量系统处理能力的重要指标
Page View :PV,最早的定义为一个页面。目前延伸为一个请求系统真实处理的一个请求,视为一个PV。
Concurrency并发
狭义并发:同一时刻,干同一个事;
广义并发:同一时段,干同一个事。
Response Time响应时间:从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。
Think Time思考时间 :用户在实际操作时的停顿间隔时间。
案例:理发店模型
理发店:
一间或大或小的铺面,1个或几个理发师,几张理发用的椅子和供顾客等待的长条板凳。
1、理发店共有3名理发师;
2、每位理发师剪一个发的时间都是1小时;
3、我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔,他们对于每次光顾理发店时所能容忍的等待时间+剪发时间是3小时,而且等待时间越长,顾客的满意度越低。如果3个小时还不能剪完头发,我们的顾客会立马生气的走人。
4、店铺内共10椅子:3张用于理发,7张供顾客等待。如果顾客发现没空椅子,也会立即走人
业务模型(一)
通过上面的假设我们不难想象出下面的场景:
1. 当理发店内只有1位顾客时,只需要有1名理发师为他提供服务,其他两名理发师可能继续等着,也可能会帮忙打打杂。1小时后,这位顾客剪完头发出门走了。那么在这1个小时里,整个理发店只服务了1位顾客,这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时;
2. 当理发店内同时有两位顾客时,就会同时有两名理发师在为顾客服务,另外1位发呆或者打杂帮忙。仍然是1小时后,两位顾客剪完头发出门。在这1小时里,理发店服务了两位顾客,这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时;
3. 很容易理解,当理发店内同时有三位顾客时,理发店可以在1小时内同时服务三位顾客,每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时;
业务模型(二)
随着理发店的生意越来越好,顾客也越来越多,新的场景出现了。
假设有一次顾客A、B、C刚进理发店准备剪发,外面一推门又进来了顾客D、E、F。因为A、B、C三位顾客先到,所以D、E、F三位只好坐在长板凳上等着。1小时后,A、B、C三位剪完头发走了,他们每个人这次剪发所花费的时间均为1小时。可是D、E、F三位就没有这么好运,因为他们要先等A、B、C三位剪完才能剪,所以他们每个人这次剪发所花费的时间均为2小时——包括等待1小时和剪发1小时
对于理发店来说,都是每小时服务三位顾客
但是对于顾客D、E、F来说,“响应时间”延长了
业务模型(三)
假如8:30理发店开门,12:30点关门。
9:00 一辆车开到理发店,下来5个人;10:00,又有车开到理发店,下来5个人,结果会怎么样?
业务模型(三)
假如8:30理发店开门,12:30点关门。
9:00 一辆车开到理发店,下来5个人;10:00,又有车开到理发店,下来5个人,结果会怎么样?
答案:
本轮测试,执行时间4小时,共接收请求10个,总共完成10个请求。
平均事务的请求响应时间为1.7小时,90%事务的请求响应时间为2小时。
业务模型(四)
假如8:30理发店开门,12:30点关门。
9:00 一辆车开到理发店,下来10个人,结果会怎么样?
业务模型(四)
假如8:30理发店开门,12:30点关门。
9:00 一辆车开到理发店,下来10个人,结果会怎么样?
答案:
本轮测试,执行时间4小时,共接收请求10个,总共完成9个请求,失败率为10%。
平均事务的请求响应时间为2小时,90%事务的请求响应时间为3小时。
业务模型(五)
突然有1天,2个椅子坏了,店铺里面就只有8张椅子了
这个时候,突然来了9个客户……
业务模型(六)
因为生意实在太好了,老板觉得: 开分店,同时老板请了个人站在门口分流
新店在旧店对面,新店铺有4个理发师,15张椅子
总结:
1、业务模型1:正常业务,资源使用率变化,tps变化。
2、业务模型2:狭义并发,vu变化,响应时间变化,
3、业务模型3:广义并发,响应时间变化、90%事务响应时间。
4、业务模型4,请求超时。
5、业务模型5,请求拒绝。
6、业务模型6,负载均衡,权重分配。
思考:
还有哪些业务模型?
模型转换:
从 理发店
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