系统应满足的性能指标计算及系统性能衡量

根据运营数据计算系统应该满足的性能指标

计算正常业务操作（稳定性测试）的并发量
计算峰值业务操作（压力测试）的并发量
如何进行并发数计算（稳定性测试和压力测试）

使用阶梯线程组自定义模拟用户数量。

• 测试计划->添加->线程->jp@gc - Stepping Thread Group
  

使用吞吐量成形定时器发送请求，衡量系统的TPS。

• 吞吐量成形定时器：Throughput Shaping Timer
• 单线程数：start=1 end=1000，持续时间是60。表示在60s内发送请求数均匀的从1提升到1000。
• 添加监听器TPS->负载增加，TPS稳定->最大用户并发量=TPS*RT（选取第一个拐点）。
• 如果一个请求响应时间为2秒，END RPS 为30，那么线程数：2*30=60 （所需线程数=响应时间＊RPS），即大约要60个线程。吞吐量成形定时器发出的总请求数参考定时器控制发出的RPS，不用乘线程数。

衡量秒杀系统的最大并发量

关于秒杀系统的压力测试

• 模拟500个用户（500线程数，循环1次）+ 同步定时器，在一定时间内累积一定的请求（聚合报告：samples指标），同时释放后观察Troughtput指标。
• 如果Troughtput>=samples，那么该系统满足500个用户量同时秒杀的性能。

计算稳定和峰值业务并发量

• 根据运营数据计算稳定业务并发量：TPS = 总请求数 80% / (总时间20%)
• 根据运营数据计算稳定业务并发量：TPS = 峰值请求数 / 峰值时间 * 系数
  • （系数取决于项目组对于未来业务量的评估，如果业务增长不快可以乘以2，增长快乘以3，或者其他）

衡量系统业务并发量

• 客户端视角：使用并发用户数来衡量系统的性能，并发用户数=TPS*RT
• 服务端视角：使用TPS来衡量系统的性能。
• 衡量指标一般是RPS/TPS/QPS/HPS(每秒能够处理的请求数/事务数/查询数/点击数)
  • RPS：通常用于衡量Web应用程序或API的性能，表示每秒钟能够处理的请求数量。
  • QPS：通常用于衡量数据库系统的性能，表示每秒钟能够处理的查询数量。
  • TPS：表示每秒处理事务数，每个事务可能有多个请求。
  • HPS：表示每秒能够处理点击数。

总结

• 服务器的性能主要由TPS来衡量（服务器事务处理速度）。
• 假如一个用户只发送一个事务请求，那么并发用户数，取决于TPS和并发时间。因此并发用户数是一个相对概念。一般0.1s内的并发用户数=0.1TPS。因此计算并发用户数，先计算TPS。不过一般并发时间选取一个事务平均响应时间。
• TPS峰值指标获取：根据运营数据计算：峰值阶段请求数 / 峰值时间 * 系数。
• TPS稳定指标获取：根据运营数据计算：稳定运行期间总请求数80%/稳定运行期间总时间20%
• 模拟用户指标获取：可选取高峰时间段，使用系统的人数（或者在线用户数*10%）。
• 基于模拟用户指标设置线程数（无线循环）+定时器，递增发送请求，并使用TPS监听器查看结果。