性能测量指标

性能衡量指标:

web server端: 

DB:

JDK:

操作系统:

硬件:

ab 和 nmon工具;

 

性能优化是一个长效的工作; 对于我们互联网网站来说,我们站在用户体验的角度出发,有这几个指标来衡量性能:

1. 服务器平均请求处理时间(time per request);

2. 吞吐率(request per second);

3. 用户平均请求等待时间;(time / (requests/concurrency level))

从我们提供网页服务这个纬度上来划分性能,

1. 分为静态内容(apache管理的js,css,图片,html)的响应速度,吞吐量,

2. 动态内容(数据库响应,动态内容计算等);

从计算机架构和网络结构纬度上看:

1. 网络传输; (数据包在网络上经过层层路由器和交换机测量出的网络带宽:bit/s)

2. 网络I/O;磁盘I/O;内存I/O;(阻塞,非阻塞,同步,异步I/O)

3. 内存管理;缓存策略(浏览器缓存,web server端缓存,集群共享式缓存)

4.     负载均衡;

5.     数据库(索引策略,水平拆分,垂直切分);

6. 操作系统 (进程上下文切换,进程/线程调度策略;亲和度设置,内核区文件,网络读写的缓存大小,驱动程序);

7. JDK 吞吐率,GC情况,代码性能;

8.    硬件;

 

总之 : 从微观,从宏观,我们在各个层面都有相应的测量性能,和提高性能的策略,以最终提高用户体验;大家都可以发挥创造。

http://pengpeng.iteye.com/blog/801685

准确测量性能测试关注指标可以采用以下方法: ### 响应时间测量 - **使用性能测试工具**:如LoadRunner、JMeter等,这些工具可以模拟大量用户并发访问系统,记录每个请求的发起时间和响应时间,从而计算出平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标。例如,在JMeter中,可以通过添加“聚合报告”监听器来获取响应时间的详细数据[^1]。 ```python # 以下是一个简单的Python代码示例,使用requests库模拟请求并计算响应时间 import requests import time start_time = time.time() response = requests.get('https://www.example.com') end_time = time.time() response_time = end_time - start_time print(f"响应时间: {response_time} 秒") ``` - **日志记录**:在系统代码中添加日志记录,记录请求的开始和结束时间,然后通过分析日志文件来获取响应时间。这种方法适用于对系统内部逻辑的性能分析。 ### 吞吐量测量 - **性能测试工具**:同样可以使用LoadRunner、JMeter等工具,在测试过程中记录单位时间内系统处理的请求数量,从而得到吞吐量数据。例如,JMeter的“聚合报告”监听器也可以显示吞吐量指标[^1]。 - **服务器日志分析**:通过分析服务器的访问日志,统计单位时间内的请求数量,计算出吞吐量。例如,使用Apache服务器的日志分析工具可以统计HTTP请求的数量。 ### 服务器资源占用测量 - **系统监控工具**:使用操作系统自带的监控工具,如Linux系统的top、vmstat、iostat、sar等,这些工具可以实时监控CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等资源的使用情况。例如,使用top命令可以查看CPU和内存的使用情况,使用iostat命令可以查看磁盘I/O的使用情况[^3]。 ```bash # 查看CPU和内存使用情况 top # 查看磁盘I/O使用情况 iostat ``` - **第三方性能监控工具**:如Nagios、Zabbix等,这些工具可以对服务器的各种资源进行全面监控,并生成详细的报表和告警信息。 ### TPS(每秒事务数)测量 - **性能测试工具**:LoadRunner、JMeter等工具可以在测试过程中记录每秒完成的事务数量,从而得到TPS数据。例如,在JMeter中,可以通过设置事务控制器来定义事务,然后通过“聚合报告”监听器查看TPS指标[^1]。 ### 并发用户数测量 - **性能测试工具**:使用性能测试工具模拟不同数量的并发用户访问系统,通过观察系统的响应时间、吞吐量等指标的变化,来确定系统能够承受的最大并发用户数。例如,在JMeter中,可以通过设置线程组的线程数来模拟并发用户数[^1]。
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