性能测试基础(四)吞吐量

虫师 创建于 大约 1 年 之前

最后更新时间 2019-01-15


我们每天的生活中都在用水用电,如果我们把水龙头拧到最大,还是一滴水不出。那我们就会找物业/房东去询问情况,但一般不会想过去找自来水公司解决。我们每天都会上网,看电影很卡,需要等很久才缓冲一个几帧;打开网页很慢,IE状态条一直50%,那我们就会找电信服务器商,而不是某视频网站的客服。

以上的情况是正常的,这是生活常识。我想说明的是,你可能从来不关心一个自来水厂供应多少水,但供应多少水对一个自来厂来说却非常重要。你也可能从来不关心一个系统的吞吐量,但吞吐量对一个系统来说却非常重要。

吞吐量

指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。

对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,在容量规划的测试中,吞吐量是一个重点关注的指标,因为它能够说明系统级别的负载能力,另外,在性能调优过程中,吞吐量指标也有重要的价值。如一个大型工厂,他们的生产效率与生产速度很快,一天生产10W吨的货物,结果工厂的运输能力不行,就两辆小型三轮车一天拉2吨的货物,比喻有些夸张,但我想说明的是这个运输能力是整个系统的瓶颈。

但是,用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的,用个最简单的例子说明,一个水龙头开24小时,流出10吨水;10个水龙头开1秒钟,流出0.1吨水。当然是一个水龙头的吞吐量大。你能说1个水龙头的出水能力远超10个水龙头?所以,我们要加单位时间的限制,每秒/出水量,这就引出了一个新的概念--吞吐率。

吞吐率

单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标,通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量,当然,你可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量。其实,不管是一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么来表示数据的单位就是字节数。

但是从业务的角度看,吞吐率也可以用“业务数/小时”、“访问人数/小时”、“页面访问量/小时”来衡量。例如,在银行卡审批系统中,可以用“千件/小时”来衡量系统的业务处理能力。那么,从用户的角度,一个表单提交可以得到一次审批。这又引出来一个概念---事务。

事务

就是用户某一步或几步操作的集合。不过,我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求,对某系统的一次登录,对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念----TPS

  • TPS (Transaction Per second) 

每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统处理能力的重要指标。

  • 点击率(Hit Per Second)

点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。

每秒钟用户向Web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是Web 应用特有的一个指标;Web应用是“请求---响应”模式,用户发一个申请,服务器就要处理一次,所以点击是Web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易,点击率和TPS就是一个概念。容易看出,点击率越大。对服务器的压力也越大,点击率只是一个性能参考指标,重要的是分析点击时产生的影响。

需要注意的是,这里的点击不能简单的看作鼠标的一次“单击”操作,也许一次“单击”操作中,客户端可能向服务器发现多个HTTP请求。


吞吐量指标的作用:

再次将话题回归到吞吐量上,在我们的性能测试中查看吞吐量对我们的测试有什么意义呢。

1. 用于协助设计性能测试场景,以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目标:在设计性能测试场景时,吞吐量可被用于协助设计性能测试场景,根据估算的吞吐量数据,可以对应到测试场景的事务发生频率,事务发生次数等;另外,在测试完成后,根据实际的吞吐量可以衡量测试是否达到了预期的目标。

2. 用于协助分析性能瓶颈:吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式,因此,有针对性地对吞吐量设计测试,可以协助尽快定位到性能瓶颈的所在位置。


扩展:

RBI(rapid bottleneck identify)

是Empirix公司提出的快速识别系统性能瓶颈的方法。该方法基于以下事实。

    1. 发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约;

    2. 并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联;

    3. 采用吞吐量测试可以更快速定位问题。 

通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈。然后,从网络、数据库、应用服务器和代码本身4个环节确定系统的的性能瓶颈。

我要留言

暂无评论