web 性能测试中的几个关键指标:并发用户数,QPS,用户平均请求等待时间

本文探讨了并发用户数与QPS之间的关系,并分析了如何寻找最佳并发数以达到最大的QPS,同时保证良好的用户体验。

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关于并发用户数和QPS,自己一直被这两个概念纠结,阅读了一下相关资料,总结如下:并发用户数和QPS两个概念没有直接关系,但是如果要说QPS时,一定需要指明是多少并发用户数下的QPS,否则豪无意义,因为单用户数的40QPS和20并发用户数下的40QPS是两个不同的概念。前者说明该应用可以在一秒内串行执行40个请求,而后者说明在并发20个请求的情况下,一秒内该应用能处理40个请求,当QPS相同时,越大的并发用户数,代表了网站并发处理能力越好。对于当前的web服务器,其处理单个用户的请求肯定戳戳有余,这个时候会存在资源浪费的情况(一方面该服务器可能有多个cpu,但是只处理单个进程,另一方面,在处理一个进程中,有些阶段可能是IO阶段,这个时候会造成CPU等待,但是有没有其他请求进程可以被处理)。而当并发数设置的过大时,每秒钟都会有很多请求需要处理,会造成进程(线程)频繁切换,反正真正用于处理请求的时间变少,每秒能够处理的请求数反而变少,同时用户的请求等待时间也会变大,甚至超过用户的心理底线。所以在最小并发数和最大并发数之间,一定有一个最合适的并发数值,在并发数下,QPS能够达到最大。但是,这个并发并非是一个最佳的并发,因为当QPS到达最大时的并发,可能已经造成用户的等待时间变得超过了其最优值,所以对于一个系统,其最佳的并发数,一定需要结合QPS,用户的等待时间来综合确定。
### 提高 QPS300 的方法 为了实现将 QPS 提升至 300,可以从以下几个方面入手: #### 1. **优化代码逻辑** - 对于业务逻辑中的复杂计算部分,可以通过算法改进减少不必要的循环和条件判断。例如,在数据处理过程中采用更高效的排序或查找算法[^4]。 - 使用缓存机制(如 Redis 或 Memcached),避免重复查询数据库的操作。 #### 2. **硬件资源升级** - 增加 CPU 核心数、内存容量以及更快的硬盘(SSD 替代 HDD)。这些措施可以直接提升服务器的整体性能[^3]。 - 如果单机无法满足需求,则考虑水平扩展——增加更多机器组成集群,并通过负载均衡器分摊流量。 #### 3. **网络调优** - 减少 TCP 连接建立的时间开销,比如启用 HTTP Keep-Alive 功能保持长连接;调整操作系统内核参数以支持更高的并发连接数[^5]。 #### 4. **批量操作代替逐条执行** - 将多次单独的小型读取或写入动作合并成一次较大的批处理请求完成相同的工作量,这样能显著降低每次交互带来的固定成本损耗。 #### 5. **异步化改造** - 让原本同步阻塞的任务变为非阻塞模式运行,利用多线程或多进程技术充分利用 IO 等待期间释放出来的计算能力[^1]。 --- ### QPS 仅为 300 的可能原因分析 当系统实际表现出来的 QPS 较低时,可能是由多种因素共同作用造成的: #### 1. **应用层瓶颈** - 应用程序本身存在效率低下之处,例如 SQL 查询语句未经过良好索引设计而导致扫描整张表的情况发生。 - 存在死锁现象或者竞争激烈的共享资源争夺问题影响吞吐量。 #### 2. **数据库压力过大** - 数据库成为整个架构中最薄弱的一环,频繁磁盘 I/O 导致延迟升高进而拖累整体响应速度。 #### 3. **网络带宽不足** - 当前可用带宽不足以支撑现有访问规模下的数据传输速率要求,造成前端页面加载缓慢等问题出现. #### 4. **配置不当** - Web Server (Nginx/Apache etc.) 配置文件里关于最大允许客户端数量限制过小等原因也可能间接导致有效请求数下降. ```python import time from threading import Thread def handle_request(): # Simulate a request handling process with some delay. time.sleep(0.01) threads = [] for _ in range(300): # Assuming we aim to simulate up to 300 concurrent requests per second. t = Thread(target=handle_request) threads.append(t) t.start() for thread in threads: thread.join() ``` 上述脚本展示了如何模拟一定数量的同时在线用户的简单方式,有助于开发者观察当前环境能否承受预期负荷并据此作出相应调整决策。 ---
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