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平均事务响应时间Average Transation Response Time 优秀：良好：2-5s及格：6-10s不及格：>10s每秒点击率Hits per Second当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同

1，广告系统通过img标签发起请求解决:跨域问题2，通过document.write('');    写入ZA.js解决：这样写会异步加载xx.js，从而不会影响页面正常的加载

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一般图片网站、论坛5M带宽＝＝＝1000左右在线-------------------------------------------30W同时在线，3W人并发同时操作（实际操作为30W的10/1=3000），每个人页面30KB， 合算成带宽：30KB*8=240Kb 那么3W/240Kb=125Mb-------------------------------------------音

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1,Linux的load average的含义$ uptime11:12:26 up 3:44, 4 users, load average: 0.38, 0.31, 0.19上面的输出，load average后面分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后根据这个数值算出来的。如果这个数除以CPU的数目，结果高于5的时候就表明系统在超

在做性能测试的时候，我们常常听到并发用户、响应时间、吞吐量专业术语，也许大家都理解，这里有一个理解的层次与深度概念。最近有看断念《软件性能详解与案例分析》一书，看了他的讲解，原来我对这些术语的理解还是比较肤浅，其实，这里也主要受制于自己的知识面。所以，再拿出来与大家重温一下。 ps:按照惯例先上个图，因为看纯文字的文章比较累！^_^  并发用户数　　大家都知道我们的性能测试

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讲到测试，人们脑海中首先浮现的就是针对软件正确性的测试，即常说的功能测试。但是软件仅仅只是功能正确是不够的。在实际开发中，还有其它的非功能因素也起着决定性的因素，例如软件的响应速度。影响软件响应速度的因素有很多，有些是因为算法不够高效；还有些可能受用户并发数的影响。在众多类型的软件测试中，压力测试正是以软件响应速度为测试目标，尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时，软件的抗压能力。本文以

1.与iso对接3des签名整个过程耗时近3天，刚开始认为很简单， 半个钟就ok。把自己签名步骤发给对方，然后就等了。结果。。。签出的结果不一样。然后开始一点一点看，发现ios的byte与javabyte长度不一，接着进行处理。终于签名一样了。甚是happy，当放到真是环境一测结果发现，加密结果 明文为123456加出来一样。长的话就前面几位一样。一下子傻眼了。。。一行一行进行跟踪，突然法系是pk