QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压...
假设我们的服务端只有一个线程,那么所有的请求都是串行执行,我们可以很简单的算出系统的QPS,也就是:QPS = 1000ms/RT。假设一个RT过程中CPU计算的时间为49ms,CPU Wait Time 为200ms,那么QPS就为1000/49+200 = 4.01。 多线程场景 我们接下来把服务端的线程数提升到2,那么整个系统的QPS则为:2 *(1000/49+2...
响应时间肯定不会一直都是 100ms 的嘛。所以通常情况下,上面的这个比例都不会固定,而是随着并发线程数的增加,会出现趋势上的关系。 业务模型下的响应时间 业务模型应该如何得到呢? 这里有两种方式是比较合理的: 1、根据生产环境的统计信息做业务比例的统计,然后设定到压力工具中。有很多不能在线上直接做压力测试的...
假设CPU time是49ms，CPU wait time是200ms，那么QPS=1000ms/249ms=4.01，这里200ms的wait时间我们可以认为CPU一直处于等待状态啥也没干，理论上来说200ms还可以接受200/49≈4个请求，不考虑上下文切换和其他开销的话，可以认为总线程数=(200+49)/49=5，如果再考虑上CPU多核和利用率的问题，我们大致可以认为...
QPS = 并发量 / 平均响应时间 并发量 = QPS * 平均响应时间 Qps基本类似于Tps,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个Tps;但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入“Qps”之中 例:访问一个页面会请求服务器3次,一次放,产生一个“T”,产生3个“Q” ...
根据之前讲到的用户响应时间跟数据库时间的比例关系：应用系统每秒响应时间：应用 TPS 300 乘以平均延迟 1 秒 = 300 秒TiDB 每秒的数据库时间：QPS 30,000 乘以平均延迟 1.3 毫秒 = 39 秒数据库时间只占用户响应时间 13%。在 TiDB 里面有更直观的方式，有一个指标叫 connection idle duration，指标记录一个...
一般来说,可选取高峰时刻,在一定时间内使用系统的人数,这些人数可认为是在线用户数,而并发用户数可以取其中8%~15%的比例基数,例如在1个小时内,使用系统的在线用户数为10万,那么取8%~15%(即8000~1.5万)作为并发用户数就基本足够了。 3、作为一个用户你可以对吞吐量(QPS、TPS)、并发用户数这些毫不关心,但响应...
合理的内存分配策略,如为数据库缓存、日志等分配适当比例的内存,可以最大化硬件资源的使用效率,避免资源浪费或过度竞争。 MySQL数据库的TPS和QPS性能不仅受到软件配置和系统架构的影响,合适的CPU和内存配置也是关键因素,通过理解和优化这些硬件资源的配置,可以有效提高数据库的处理能力和响应速度,满足不同应用场景的需求。
QPS = 1000/(30*60) 事务/秒平均响应时间为 = 5*60 秒并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有 3、一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续...