前提 在阿里雲 PTS 上有一篇文章講解 VU、RPS、RT 換算，中間有一個公式介紹如下圖 並發數 = RPS * 響應時間 於是我在本地做了幾次實驗，試圖驗證一下公式的准確性,實驗網站 www.baidu.com 第一次實驗 100 線程，一次迭代 ...

1.背景 最近看了阿里巴巴中間件寫的一篇文章，講述了關於並發，RPS，RT之間的關系。感覺收獲頗豐。自己使用JMeter工具對公式進行了驗證。 2.驗證 我們先來看幾個基礎知識定義： TPS：每秒完成的事務數。 QPS：每秒發送的請求數（同RPS）。 RT:交易 ...

寫這篇文章是為了幫自己理清一下性能測試中最最基本，卻總是被人忽略的一些概念。 並發： 什么叫並發？並發不是我們理解的在loadrunner場景中設置並發數，而是正在系統中執行操作或者在系統的隊列中排隊的用戶數，當然在lr的世界里，我們也會粗略的認為二者相等 ...

背景 最近發現交給外包做的性能測試，外包人員除了看RPS、錯誤率，其他指標完全不看。 我陷入了思考，現在很多公司為了降低性能測試的門檻，內部會針對一些開源框架進行二次開發，以用戶非常友好的WEB頁面呈現出來。因此，在很多測試人員看來，所謂的性能測試不就是調一下並發，看看頁面顯示的RPS ...

一、性能測試分類： 1、基准測試 2、並發測試 3、負載測試 4、壓力測試 1、基准測試： 也是單用戶測試，測試環境確定以后，對業務模型中的重要業務做單獨的測試，獲取單用戶運行時的各項性能指標，為多用戶並發測試和綜合場景測試等性能分析提供參考依據 ...

JMeter 性能測試實例 1. 實驗目的 熟悉 Badboy + JMeter 的自動化測試流程 2. 實驗內容 2.1 使用 Badboy 錄制腳本 2.2 使用 JMeter 進行性能測試 2.3 分析測試結果 3. 實驗步驟 3.1 下載圖 1 所示的文件並解壓 圖 ...

1.概述 在分布式實時數據流場景下，隨着數據量的增長，對Kafka集群的性能和穩定性的要求也很高。本篇博客將從生產者和消費者兩方面來做性能測試，針對具體的業務和數據量，來調優Kafka集群。 2.內容 2.1 測試環境 本次測試的環境信息由三台物理機組成，具體信息如下所示： 2.2 ...

題目所示的其實都是性能需求指標。 通常，性能指標可以從兩個層面去定義：業務指標、技術指標。而且，這兩個之間是存在映射關系的。 舉例，如果一個系統要支持 1000 萬人在線，可能你能測試出來的結果是系統能支持 1 萬 TPS。但是，如果問你，1000 萬人在線會不會有問題？這估計就很難回答 ...