吐血の分類、パフォーマンステストの最も重要な指標の分析と説明、ワンステップクリア...

目次: はじめに

序文

QPS Queries Per Second は、1 秒あたりのクエリレートであり、サーバーが 1 秒あたりに応答できるクエリの数です。指定された時間内に特定のクエリサーバーによって処理されるトラフィック、つまり応答の数の尺度です。 1 秒あたりのリクエスト数。これは最大スループット容量でもあります。

TPS:
1 秒あたりの TPS トランザクション数は、1 秒あたりのトランザクション数です。トランザクションとは、クライアントがサーバーにリクエストを送信し、サーバーが応答するプロセスを指します。クライアントは、リクエストの送信時に計時を開始し、サーバーの応答を受信した後に計時を終了して、使用時間と完了したトランザクションの数を計算します。

QPS と TPS の違い:
1. Tps は、1 秒あたりに処理されるトランザクションの数です。

ユーザーがサーバーに要求する、サーバー自身の内部処理、サーバーがユーザーに返す
、この 3 つのプロセスは 1 秒あたり N 回完了でき、Tps は N です。

2. Qps は基本的に Tps に似ていますが、違いは、ページへの訪問が Tps を形成することですが、ページリクエストはサーバーへの複数のリクエストを生成する場合があり、サーバーによるこれらのリクエストも「Qps」としてカウントできます。

たとえば、ページにアクセスするとサーバーに 3 回リクエストが行われ、サーバーが解放されると「T」が生成され、「Q」が 3 回生成されます。

例: 大食いの人は 1 秒で 10 個のパンを食べることができ、女の子は 0.1 秒で 1 個のパンを食べることができます。これらは同じですか? 答えは「いいえ」です。なぜなら、この女の子は 1 秒間に 10 個のパンを食べることができないからです。食べるのに時間がかかるかもしれません。この時、大食いはTPSに相当し、この子はQPSに相当します。似ていますが、実は違います。

同時実行数:
同時実行数 (同時実行度): システムが同時に処理できるリクエストの数を指し、システムの負荷容量も反映します。この値は、マシン上の 1 秒間のアクセスログの数を分析することで取得できます。

スループット:
スループット: スループットは、単位時間あたりにシステムによって処理されるリクエストの数を指します。TPS と QPS は、スループットの一般的な定量的な指標です。

システムのスループット係数

システムのスループット (耐圧能力) は、リクエスト、外部インターフェイス、IO などの CPU 消費量と密接に関係しています。

1 つのリクエストの CPU 消費量が増えると、外部システムインターフェイスと IO への影響が遅くなり、システムスループットが低下します。逆も同様です。

重要なパラメータ

QPS (TPS)、同時実行数、応答時間

QPS (TPS): 1 秒あたりのリクエスト/トランザクションの数
同時実行性: システムによって同時に処理されるリクエスト/トランザクションの数
応答時間: 一般に平均応答時間

関係

QPS(TPS)=同時実行数/平均応答時間

システムのスループットは、通常、QPS (TPS) と同時実行性の 2 つの要素によって決まります。各システムには、これら 2 つの値に対する相対的な制限値があります。アプリケーションシナリオのアクセスプレッシャーの下では、特定の項目が最高値に達する限り、システム、システムスループット圧力が増加し続けると、システムの過負荷、コンテキストスイッチング、メモリなどの消費によりシステムパフォーマンスが低下するため、システムのスループットが低下します。

PV:
PV (ページビュー): ページビュー、つまり、ユーザーが更新するたびに計算されるページビューまたはクリック数。サービスの1日分のアクセスログの統計を取得できます。

UV:
UV (ユニークビジター): ユニークビジター。1 日以内にサイトを訪問したユーザーの数をカウントします。ユーザー固有の識別子に基づいて、サービスの 1 日分のアクセスログを収集し、重複を排除できます。応答時間 (RT): 応答時間は、システムが要求に応答するまでにかかる時間を指し、通常は平均応答時間がかかります。Nginx や Apache などの Web サーバーを通じて取得できます。

DAU:
DAU (Daily Active User)、毎日のアクティブユーザーの数。Web サイト、インターネットアプリケーション、オンラインゲームの動作を反映するためによく使用されます。DAUは通常、1日（統計日）内に特定の製品にログインまたは使用したユーザーの数をカウントします（繰り返しログインしたユーザーは含まれません）。これはUVの概念に似ています。

MAU：
MAU（Month Active User）：月間アクティブユーザー数で、重複排除後のWebサイトやアプリなどの月間アクティブユーザー数を指します。

システムのスループット評価:
システムを設計するときは、CPU コンピューティング、IO、外部システム応答要因の影響、およびシステムパフォーマンスの予備見積もりを考慮する必要があります。

通常、需要に直面するときは QPS と同時実行数を評価しますが、日次 pv という別の次元もあります。

システムのアクセスログを観察したところ、ユーザー数が多い場合、各時間帯の同じ時間帯のアクセス量はほぼ同じであることがわかりました。仕事の日の毎朝のように。毎日の交通量マップと QPS を取得できれば、毎日の交通量を計算できます。

通常の技術的方法:
システムの最高 TPS と日次 PV を見つけるこれら 2 つの要因は比較的安定した関係があります (休日や季節要因の影響を除く)

ストレステストまたは経験的推定を通じて最高の TPS が取得され、その後 1 の関係に従ってシステムの 1 日あたりの最高スループットが計算されます。B2B 中国人とタオバオは異なる顧客グループに直面しており、これら 2 つの顧客グループのオンライン行動は当てはまらず、両者間の TPS と PV の関係の比率も異なります。

ソフトウェア性能試験の基本概念と計算式

ソフトウェアのパフォーマンスに注目する:
ソフトウェアを開発する目的はまずユーザーに使用してもらうことですが、まずユーザーがどのようなパフォーマンスに注意を払う必要があるのかをユーザーの視点から分析してみましょう。

ユーザーにとって、ボタンやリンクをクリックしたり、指示を出したりしてから、システムがユーザーが認識する形で結果を表示するまでにかかる時間は、ソフトウェアのパフォーマンスに対するユーザーの直感的な印象となります。

それが応答時間と呼ばれるものです。応答時間が短いとき、ユーザーエクスペリエンスは非常に優れています。もちろん、ユーザーエクスペリエンスの応答時間には、個人的な主観的な要素と客観的な応答時間が含まれます。ソフトウェアを設計するときは、これら 2 つの部分を組み合わせて、最高のユーザーエクスペリエンスを実現します。

たとえば、ユーザーが大量のデータをクエリした場合、抽出されたデータをユーザーに表示し、ユーザーが見ている間データの取得を続けることができますが、このとき、ユーザーはバックグラウンドで何をしているのか知りません。

ユーザーが注目するのは、ユーザーの操作に対応する時間です。

2 番目に、管理者の観点から注意が必要なパフォーマンスのポイントを検討します。
1. 応答時間
2. サーバーリソースの使用量が妥当かどうか
3. アプリケーションサーバーおよびデータベースリソースの使用量が妥当かどうか 4.
システムを拡張できるかどう
か 5. システムが最大何人のユーザーをサポートできるか、およびその数システムの最大ビジネス処理量
6. システムパフォーマンスの可能性既存のボトルネックはどこにありますか
? 7. パフォーマンスを向上させるためにどの機器を交換できるか
? 8. システムは 7 時間×24 時間のビジネスアクセスをサポートできますか?

ここでも開発者（デザイナー）の視点で考えてみましょう。
1. アーキテクチャ設計は合理的ですか?
2. データベース設計は合理的ですか?
3. コードにパフォーマンス上の問題はありませんか? 4.
システム内で不当なメモリ使用量はありませんか? 5. システム内で不当なスレッド同期方法はありませんか? 6. システム内に
不当なスレッド同期方法はありませ