当前位置: 首页 > news >正文

【性能测试】基础知识篇-压力模型

常见压力模式

并发模式(即虚拟用户模式)和RPS模式(即Requests Per Second,每秒请求数,吞吐量模式)。

本文介绍这两种压力模式的区别,以便根据自身业务场景选择更合适的压力模式。

并发模式

“并发”是指虚拟并发用户数,从业务角度,也可以理解为同时在线的用户数。

应用场景

如果需要从客户端的角度出发,摸底业务系统各节点能同时承载的在线用户数,可以使用该模式设置目标并发。

使用说明

并发模式下,需要指定全场景的最大并发数,再设置各串联链路的并发权重。

串联链路内各API的响应速度不同(表现为响应时间不同),所以单位时间内API的并发数也会不同。API响应速度越快,单位时间内累积在API上的并发用户数越少。

假设,目前共有100个虚拟用户需要操作某个事务(即串联链路)。该串联链路中共有2个API,API 1的响应速度快而API 2响应速度慢。则更多的虚拟用户将会等待在API 2上,API 2则需要更多的线程资源来处理更多的虚拟用户请求。

RPS模式

RPS(Requests Per Second)是指每秒请求数。

应用场景

RPS模式即吞吐量模式,通过设置每秒发出的请求数,从服务端的角度出发,直接衡量系统的吞吐能力,免去从并发到RPS的繁琐转化,可快速实现压测。

使用说明

API接口(如电商加购物车、下单等)主要用TPS(Transaction Per Second, 每秒事务数)来衡量系统的吞吐能力,选择该模式可以直接按照预期的TPS设置RPS。如果希望检验“下单”接口是否能达到500 TPS的预期,那么设置RPS为500,每秒发送500个请求,可检验系统的吞吐能力。

该模式下,请求无法及时响应时可能会导致较高的并发,异常情况请及时停止。

该模式仅支持非自动递增进行压测,即您需在压测过程中手工调速。具体操作,请参见手动调速模式下调速。

同一链路中,后一个API的RPS值需小于等于前一个API的RPS值。

基于实际业务考虑,一般正常业务链路转化模型应该为漏斗形状。例如,正常业务链路为:查看首页-查看商品详情-加入购物车-下单-付款。那么通常情况下,查看首页的用户数会比查看商品详情的用户数多,查看商品详情的用户数也会比加入购物车的用户数多,以此类推,所以后一个API的RPS值需小于前一个API的值,这样就比较符合漏斗模型。

配置量级及数据

设置好压测模式后,还需要在施压配置页面设置压测起始量级与最大量级。

压测数值

每个API可以视为业务系统的一个节点,处理能力不同导致可承载的业务量也不一致。并发模式与RPS模式施压的方式不同,故压测数值上的设置也会不同。

说明 无论选取何种压测模式,各场景最大值的总和不可超过该账户下对应资源包的最大VU、RPS。

两种模型的区别

RPS(Requests Per Second)压力模型和并发用户模型都是性能测试中常用的模型,但它们的测试方法和指标略有不同。

并发用户模型是一种测试方法,它通过模拟多个并发用户同时访问系统,以测试系统在高并发情况下的性能表现。测试人员可以逐步增加并发用户数,直到达到系统的瓶颈为止。在并发用户模型中,主要关注的指标是并发用户数、响应时间、吞吐量、错误率等。

RPS压力模型也是一种测试方法,它通过模拟多个并发用户向系统发送请求,以测试系统在高并发情况下的性能表现。测试人员可以逐步增加请求量,直到达到系统的瓶颈为止。在RPS压力模型中,主要关注的指标是每秒钟处理的请求数(即RPS)、响应时间、吞吐量、错误率等。

因此,两种模型的区别在于,对于同样的并发用户数,RPS模型可能会产生更多的请求量,而并发用户模型则更强调每个用户并发请求的情况。此外,两种模型对于测试系统性能的关注点也略有不同,但都是测试系统在高并发情况下的性能表现,以便找到系统瓶颈并进行优化。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

相关文章:

【性能测试】基础知识篇-压力模型

常见压力模式 并发模式(即虚拟用户模式)和RPS模式(即Requests Per Second,每秒请求数,吞吐量模式)。 本文介绍这两种压力模式的区别,以便根据自身业务场景选择更合适的压力模式。 并发模式 …...

springboot-redis设置定时触发任务详解

最近研究了一下“redis定时触发”,网上查了查资料,这里记录一下。 从Redis 2.8.0开始,Redis加入了发布/订阅模式以及键空间消息提醒(keyspace notification)功能。键空间消息提醒提供了允许客户端通过订阅指定信道获取…...

Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 论文阅读

Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 摘要1.介绍2.相关工作3. Methods3.1. Overview3.2. Spatial autoencoder3.3. Motion autoencoder3.4. Variance attention module3.5. Clustering3.6. The training objective function 4. Experiments5. Conclusio…...

svn 安装

安装系统 ubuntu 22 安装命令: sudo apt-get install subversion 创建第一个工程: 创建版本库、项目 1、先创建svn根目录文件夹 sudo mkdir /home/svn 2、创建项目的目录文件夹 sudo mkdir /home/svn/demo_0 svnadmin create /home/svn/demo_0 配置&a…...

slurm 23.11.0集群 debian 11.5 安装

slurm 23.11.0集群 debian 11.5 安装 用途 Slurm(Simple Linux Utility for Resource Management, http://slurm.schedmd.com/ )是开源的、具有容错性和高度可扩展的Linux集群超级计算系统资源管理和作业调度系统。超级计算系统可利用Slurm对资源和作业进行管理&a…...

ffmpeg可以做什么

用途 FFmpeg是一个功能强大的多媒体处理工具,可以处理音频和视频文件。它是一个开源项目,可在各种操作系统上运行,包括Linux、Windows和Mac OS X等。以下是FFmpeg可以做的一些主要任务: 转换媒体格式:可将一个媒体格式…...

一种缩小数据之间差距的算法

先上代码&#xff1a; /** * 缩小数据之间的差距&#xff0c;但是大小关系不变的方法* param {Array} features */function minMaxData(data) {for (let i 0; i < data.length; i) {const f data[i];const x f[1];const yf[2];//此处5根据实际情况设置const y2 Math.pow(…...

【Axure RP9】动态面板使用------案例:包括轮播图和多方式登入及左侧菜单栏案例

目录 一 动态面板简介 1.1 动态面板是什么 二 轮播图 2.1 轮播图是什么 2.2 轮播图应用场景 2.3 制作实播图 三 多方式登入 3.1多方式登入是什么 3.3 多方式登入实现 四 左侧菜单栏 4.1左侧菜单栏是什么 4.2 左侧菜单栏实现 一 动态面板简介 1.1 动态面板是什么…...

在接口实现类中,加不加@Override的区别

最近的软件构造实验经常需要设计接口&#xff0c;我们知道Override注解是告诉编译器&#xff0c;下面的方法是重写父类的方法&#xff0c;那么单纯实现接口的方法需不需要加Override呢&#xff1f; 定义一个类实现接口&#xff0c;使用idea时&#xff0c;声明implements之后会…...

优质全套SpringMVC教程

三、SpringMVC 在SSM整合中&#xff0c;MyBatis担任的角色是持久层框架&#xff0c;它能帮我们访问数据库&#xff0c;操作数据库 Spring能利用它的两大核心IOC、AOP整合框架 1、SpringMVC简介 1.1、什么是MVC MVC是一种软件架构的思想&#xff08;不是设计模式-思想就是我们…...

微信小程序---使用npm包安装Vant组件库

在小程序项目中&#xff0c;安装Vant 组件库主要分为如下3步: 注意&#xff1a;如果你的文件中不存在pakage.json&#xff0c;请初始化一下包管理器 npm init -y 1.通过 npm 安装(建议指定版本为1.3.3&#xff09; 通过npm npm i vant/weapp1.3.3 -S --production 通过y…...

GPT-4V被超越?SEED-Bench多模态大模型测评基准更新

&#x1f4d6; 技术报告 SEED-Bench-1&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2307.16125 SEED-Bench-2&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2311.17092 &#x1f917; 测评数据 SEED-Bench-1&#xff1a;https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Bench SEED-Bench-2&…...

数据库_mongoDB

1 介绍 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库&#xff0c;它将每个数据存储为一个文档&#xff0c;这里的文档类似于 JSON/BSON 对象&#xff0c;具体数据结构由键值&#xff08;key/value&#xff09;对组成。字段值可以包含其他文档&#xff0c;数组及文档数组。其数据结构非常松散&…...

Layui实现自定义的table列悬停事件并气泡提示信息

1、概要 使用layui组件实现table的指定列悬停时提示信息&#xff0c;因为layui组件中没有鼠标悬停事件支持&#xff0c;所以需要结合js原生事件来实现这个功能&#xff0c;并结合layui的tips和列的templte属性气泡提示实现效果。 2、效果图 3、代码案例 <!DOCTYPE html&g…...

Tomcat从认识安装到详细使用

文章目录 一.什么是Tomact?二.Tomcat的安装1.下载安装包2.一键下载3.打开Tomcat进行测试4.解决Tomcat中文服务器乱码 三.Tomcat基本使用1.启动与关闭Tomcat2.Tomcat部署项目与浏览器访问项目 四.Tomcat操作中的常见问题1.启动Tomcat后&#xff0c;启动窗口一闪而过&#xff1f…...

07-Eventing及实践

1 Knative Eventing的相关组件 Knative Eventing具有四个最基本的组件&#xff1a;Sources、Brokers、Triggers 和 Sinks 事件会从Source发送至SinkSink是能够接收传入的事件可寻址&#xff08;Addressable&#xff09;或可调用&#xff08;Callable&#xff09;资源 Knative S…...

Linux下Netty实现高性能UDP服务

前言 近期笔者基于Netty接收UDP报文进行业务数据统计的功能&#xff0c;因为Netty默认情况下处理UDP收包只能由一个线程负责&#xff0c;无法像TCP协议那种基于主从reactor模型实现多线程监听端口&#xff0c;所以笔者查阅网上资料查看是否有什么方式可以接收UDP收包的性能瓶颈…...

Ubuntu 22.04 Tesla V100s显卡驱动,CUDA,cuDNN,MiniCONDA3 环境的安装

今天来将由《蓝创精英团队》带来一个Ubuntu 显卡环境的安装&#xff0c;主要是想记录下来&#xff0c;方便以后快捷使用。 主要的基础环境 显卡驱动 (nvidia-smi)CUDA (nvidia-smi 可查看具体版本)cuDNN (cuda 深度学习加速库)Conda python环境管理(Miniconda3) Nvidia 驱动…...

FFmpeg转码流程和常见概念

视频格式&#xff1a;mkv&#xff0c;flv&#xff0c;mov&#xff0c;wmv&#xff0c;avi&#xff0c;mp4&#xff0c;m3u8&#xff0c;ts等等 FFmpeg的转码工具&#xff0c;它的处理流程是这样的&#xff1a; 从输入源获得原始的音视频数据&#xff0c;解封装得到压缩封装的音…...

【01】GeoScene生产海图或者电子航道图

1.1 什么是电子海图制图模块 GeoScene海事模块是一个用于管理和制作符合国际水文组织&#xff08;IHO&#xff09;S-100系列标准和S-57标准的海事数据的系统。提供了S-100和S-57工具&#xff0c;用于加载基于S-100的要素目录、创建基于S-57传输结构的数据、输入数据、符号化数…...

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

QT3D学习笔记——圆台、圆锥

类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体&#xff08;对象或容器&#xff09;QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质&#xff08;定义颜色、反光等&#xff09;QFirstPersonC…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...