结果分析TPS和响应时间

1、TPS=事务数/运行时间

场景运行过程中,事务数旁边会记录TPS,但有些不太准确,需要时候可以自己计算。

2、一个系统性能测试结束后,分析结果时候,应该看系统处理能力的曲线图,即,随着用户数量的增长,系统的TPS的能力如何。

      

      

正常情况下:

系统开始使,tps会随着用户数的增加而增加,当增加到一定程度时候,tps变得稳定下来,该tps值便是系统的处理能力,再随着用户数的增加,只能牺牲客户的响应时间去满足系统的处理能力,即,系统的响应时间变得越来越大,

达到一定程度时候,tps会降下来知道为0;系统承受不了了。

注:怎么画曲线图

使用excel表格

     

时间: 2024-08-06 21:07:27

结果分析TPS和响应时间的相关文章

[性能测试] LoadRunner结果分析 – TPS(转)

[性能测试] LoadRunner结果分析 – TPS 针对吞吐率和 TPS 的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. 相关定义 响应时间 = 网络响应时间 + 应用程序响应时间 响应时间 =(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3) TPS :Trasaction per second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

LoadRunner结果分析 – TPS

针对吞吐率和 TPS 的关系,这个在结果分析中如何使用,就个人经验和朋友讨论后,提出如下建议指导,欢迎同僚指正. 相关定义 响应时间 = 网络响应时间 + 应用程序响应时间 响应时间 =(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3) TPS :Trasaction per second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,最终利用这

tps 与 事务平均响应时间关系对答(转)

问者:每秒处理的事务数和事务的平均响应时间 怎么个关系,有关系吗 kaku21:举个例子:一个高速路 有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车,请问1秒钟最多能进几辆车?? 问者:10 kaku21:每辆车需要多长时间响应?? 问者:针对这个问题的话 那tps就是10 ,事务的响应时间是1 kaku21:好,那现在我有20辆车,那每秒能进几辆??每辆响应时间是多少?? 问者:...思考中 kaku21:每秒还是进10辆车呗,每辆车还是1秒响应啊 问者:对呀 kaku21:继续,现在我把入口扩展到

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? TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应? reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长? TPS = 10,reponse time = 1 4.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 = 20,reponse time = 1 5.看看,现在TPS变了,响应时间没变,TPS和响应时间有关系吗? 木有关系 6.如何理解? TPS和响

(转)netty、mina性能对比分析

转自: http://blog.csdn.net/mindfloating/article/details/8622930 流行 NIO Framework netty 和 mina 性能测评与分析 测试方法 采用 mina 和 netty 各实现一个 基于 nio 的EchoServer,测试在不同大小网络报文下的性能表现 测试环境 客户端-服务端: model name: Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz cache size: 6144 KB

LoadRunner测试结果分析01 转载至zhangzhe的新浪博客

LoadRunner测试结果分析之我见 LoadRunner生成测试结果并不代表着这次测试结果的结束,相反,这次测试结果的重头戏才刚刚开始.如何对测试结果进行分析,关系着这次测试的成功与否.网上关于LoadRunner测试结果如何分析的介绍相当匮乏,在总结他人的观点和自己的实验体会基础上来介绍如何进行LoadRunner测试结果分析. 1. LoadRunner测试结果分析的第一步应该是查看分析综述(Analysis Summary),其包括统计综述(Statistics Summary).事务

lr测试结果分析

根据业务的运行情况入手,以突出问题为主线,定位瓶颈,进行调优:执行后再验证性能,未达到性能需求继续找突出问题,分步调优.本分析以error为主线,找error的产生原因,定位到了瓶颈,针对瓶颈做调优.性能分析包含系统架构的各方面.各环节. ⑴.Analysis Summary 场景的大概情况. 现象: Transaction Summary 部分显示: Average表明事务的平均响应时间.响应最慢的事务:check_itinerary: Fail表示事务失败的个数.失败较多的事务:check_

Loadrunner性能指标分析

一.用户事务分析  用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析. 1.Transation Sunmmary(事务综述)  对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常. 2.Average Transaciton Response Time(事务平均响应时间)  “事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向.根据该图,可以定位出现性能问题的转折

分析点

1.当压力加大时,TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势,很有可能是服务器开始出现瓶颈. 解析:tps 曲线为什么会变平坦?因为系统处理事务的线程数往往是固定的一个数值.(一般是由程序设定或者服务器配置决定),假设响应时间是固定的一个值时,那么每秒 中系统能够处理的事务数是固定的数值.不会因为压力的增大,TPS也会一直增大.实际上,响应时间并不是一个固定的值,而是随着压力变大,响应时间往往会 增加.那么,实际上,系统最大的TPS值,往往会比根据基准值估算出来的TPS要小. 2.当压力加大时,点击