(三)基于用户体验的性能测试-性能屈服期

本文通过压力区域和性能屈服的概念解析了应用系统在不同负载下的表现。介绍了如何通过这些指标找到系统的最佳承载范围,并讨论了如何识别系统达到极限时的表现。

压力区域

  在我们例子中的曲线100到175并发用户区域,我们可以看到随着压力增加,响应时间开始越来越长。这就是我们所说的压力区域,如图4所示。

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            图4 下降曲线的压力区域

  技术上 来说,这个区域是下降曲线的一部分,这个时候我们可以确信系统正在被加压但是基本上来说还是可以处理这个压力。压力区域开始于响应时间缓慢增长,结束于屈 服(下面要讨论的)。这个区域就是我们通常说的应用/系统的“缓慢下降”。这个意思是说在这个区域随着压力增加,响应时间也会增加,但是不是十分剧烈。当 应用被充分调优之后,最大推荐用户负载应该是在压力区域开始的时候,但是这个时候系统继续保持稳定的性能并能持续一段时间。这就给老板一定程度的信心,就 是说当超过期望用户访问系统的时候,系统仍然能保持稳定并正常工作

性能屈服

  超过175用户负载,我们可以看到在例子中响应时间快速攀升。系统不能从容的承受这个负载;很有可能工作不正常或者甚至变得不稳定。这个响应时 间上的变化发生往往非常迅速并没有任何告警信息,导致形状有一个斜面或者直线的变化。这就是我们说的性能屈服,就像图中重点强调的一样。

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            图5 下降曲线的屈服

  当屈服发生的时候,就是你的应用/系统遇到绝对最大负载的时候。如果你的测试还在继续,这就是显示你系统的关键瓶颈的负载了你应该最一些深入的研究并尽可能的改正它。

  性能总会有屈服的时候。如果你的图没有表现出这一点,很可能是你对系统的压力不够还没有发现。我推荐的是,如果有可能,持续测试直到你发现性能屈服。这是你对系统的可扩展性做一个结论性的评估并且开始作容量规划练习的唯一方法。

什么是自信间隔曲线?

  自信水平是一个相当复杂的话题。根据StatSoft公司的词汇表,“专门的统计自信间隔(比如意义或者回归线)给我们大概一个可以期望正常的值”(一定级别的确定)”。 例如,图6显示了90%的自信间隔回归线。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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