性能测试tps比较低的原因

于 2024-07-25 17:25:41 发布
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分类专栏： 测试 文章标签： 性能优化
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1、压力机本身达到了性能瓶颈
2、网络io达到瓶颈，网络带宽不够
3、中间件连接数的限制，比如说redis，Nginx
4、数据库性能问题
5、代码逻辑问题
6、系统资源达到瓶颈，CPU，内存，磁盘，网络等等
7、如果使用到外部系统，也可能是外部系统响应时间较长造成我们本系统长时间等待

TPS和QPS定义以及影响TPS的因素
weixin_41812355的博客
06-19 1446
从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为java的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC,老年代的full GC也回收较频繁，那么对TPS也有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，亦或是没有主从分离，读写分离等，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS.
压测过程中TPS上不去可能是什么原因
最新发布
weixin_44345433的博客
06-14 248
1.是否触发限流，比如waf、Nginx等情况，有没有一些限流的情况，如果触发了限流，请求是没有达到后端的，所以后端它监控也没有报错，整个错误率也是低于正常值，这个时候继续加大并发，请求还是没有到达后端，所以后端不会有任何变化，这个时候去看下waf或者Ngnix，可以看到它们那里其实会有一些报错了，就确定是触发限流了。3.网络的带宽，有些请求，它请求的内容较多，超过整个网络带宽，那也会影响整个TPS，因为在网络层，它整个带宽超过之后，有些请求就会丢弃了，相当于丢包了，这个时候并发也会上不去了。
TPS 比较低，可能是什么原因造成的？
qq_45376215的博客
03-09 908
TPS比较低什么原因造成
性能理论二：TPS低原因浅析
lienfeng6的博客
09-25 7032
下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因： 1、网络带宽 在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。 2、连接池 可用的连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。 3、垃圾回收机制 从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为java的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，
30丨案例：为什么参数化数据会导致TPS突然下降？
ths512的博客
01-04 1960
写这篇文章的时候，我想起来一句似乎无关紧要的话：“我离你如此之近，你却对我视而不见。” 在性能测试中，参数化数据是少有的每个性能测试工程师都会用得到，却经常出现问题的技术点之一。从我的角度来说，究其原因，大部分是因为对性能参数化数据的理解不足。导致的结果就是用了参数化，但和真实的用户场景不一致，从而使得整个性能测试场景都失去了意义。 这样的例子不在少数。 一个项目开始之初，由于没有历史沉淀的数据，所以我们需要造一些数据来做性能测试。造多少呢？并不是按未来生产的容量来造，而是按性能场景中需要的数据...
性能测试中TPS曲线上下抖动原因定位
Maggie97的博客
12-28 3842
在一个项目短链服务性能测试时，发现一个因为测试客户端造成的吞吐量异常波动的情况，最终原因是在域名多ip的情况下，测试客户端处理不当造成的。但涉及到的知识面包括JVM、DNS缓存，所以来详细说一下。 选用的测试工具是grinder，grinder是纯java实现的负载测试工具。 并发策略，并发1个进程，10个线程，测试10分钟。 问题表现：测试发现整体性能还算平稳，但是吞吐量毛刺比较多，且波动浮动比较大。如下图表现： 根据图示中的 Transaction ...
tps波动很大的原因_性能测试常见瓶颈分析及调优方法
weixin_39923623的博客
12-22 7562
在性能测试过程中，最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的，在之前的博客：常见的性能测试缺陷 - 老_张 - 博客园​www.cnblogs.com有进行介绍。这篇博客，来聊聊性能测试过程中的一些注意事项，以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。一、注意事项1、断言在压测时，为了判断发送的请求是否成功，一般会通过对请求添加断言来实现。使用断言时，建议...
性能测试常见现象之tps波动频繁定位技巧
weixin_45129876的博客
08-07 2293
前言：前段时间，压测遇到一个问题，在压测的时候，tps波动很频繁。 使用xshell远程连接到应用服务器，通过top命令看了下服务器资源情况，cpu波动也很频繁，其它服务器都正常。 打开JvisualVM，双击对应的应用进程 如果对软件测试有兴趣，想了解更多的测试知识，解决测试问题,以及入门指导， 帮你解决测试中遇到的困惑，我们这里有技术高手。如果你正在找工作或者刚刚学校出来， 又或者已经工作但是经常觉得难点很多，觉得自己测试方面学的不够精想要继续学习的， 想转行怕学不会的，都可以加入我们64495617
linux 性能 tps参数,一次性能测试调优总结
weixin_30131443的博客
05-12 1205
调优过程在压测时首先要排除的是高消耗 SQL(经过 AWR 报告分析后 HSC没有出现高消耗 SQL)本次 SZ割接压测经过以下几个关键点的调优：1) 脚本参数调优 (数据已存在，字段值太长错误较多调节脚本参数模式及参数长度)2) JDBC配置调优 (JDBC使用率 100%，连接数调成 100 后，极限测试时使用在 80 个连接左右)3) WAS配置调优 (主要是 webcontainer 调成...
### 【性能测试领域】性能测试关键问题与解决方案：涵盖服务器性能优化、测试指标分析及工具使用
05-29
涵盖了性能测试过程中服务器性能受限的原因、提升服务器性能的方法、性能测试的核心指标、JMeter的优势、性能测试的需求来源、性能测试环境、性能测试结果分析方法、APP性能测试的重点和工具、常见的性能测试方法、...
压测tps很低并且呈下降趋势，原因解析
一纸书笺
09-25 1万+
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性能测试：压测中TPS上不去的几种原因分析&案例分析
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大佬云集技术答疑交流群：743262921(进群暗号:222)
01-03 2016
1、性能测试TPS上不去的几种原因先来解释下什么叫TPS：TPS：每秒事务数，指服务器在单位时间内（秒）可以处理的事务数量，一般以request/second为单位。下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因：1）网络带宽在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。2）连接池可用的连接数太少，造成请求等待。
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2401_84141304的博客
05-08 1282
线、讲解视频，并且后续会持续更新**
【转】性能测试，影响 TPS 的一些因素
weixin_34399060的博客
06-21 1399
首先我们要先了解下TPS的具体含义： TPS（Transaction Per Second）：每秒事务数，指服务器在单位时间内（秒）可以处理的事务数量，一般以request/second为单位。 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因，影响它的一些因素： 1、网络带宽 在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争...
负载不变，响应时间随压测时间逐渐变长，TPS下降【性能分析】
yw804909465的博客
06-15 4710
出现这种情况，主要考虑和压测机、磁盘、日志的性能瓶颈
【loadrunner】实践中浅析集合点和思考时间对TPS的影响
深圳-雄少（XZee）
02-21 3241
       问题背景：使用Loadrunner加压的方式与开发使用开发的工具加压的方式，在1000并发的时候TPS获取的值差距非常大，并且Loadrunner加压的方式TPS无法递增。  实际原因：总体分析，猜想可能产生的原因： 1、客户端发送请求慢（设置思考时间和迭代时间导致）； 2、程序处理能力； 3、网络问题。        为了定位问题，先从这三方面出发，开始从最简单的问题排...
性能测试TPS上不去怎么分析
01-14
### 如何分析性能测试 TPS 上不去的原因 #### 1. 综合多维度分析问题 性能瓶颈的分析不应局限于单一因素，而应从多个角度进行全面评估。这包括但不限于硬件资源、网络带宽、应用程序逻辑以及数据库响应时间等方面[^1]。 #### 2. 检查线程池配置合理性 当最大模拟请求数超过设定的线程数量时，可能会因为线程不足而导致TPS无法进一步增长。因此，在设计负载场景前需合理规划并调整线程池大小以匹配预期的工作负荷需求[^2]。 #### 3. 调整客户端压力机能力 单台客户机能创建的最大并发连接数目有限制；如果目标是实现更高的并发度，则需要考虑增加更多的分布式压测节点来分担任务量。此外还需注意各节点间的同步协调机制以免造成额外开销影响整体表现[^3]。 ```python import jmeter_api as jmtr def setup_distributed_testing(machines_list): """设置分布式的性能测试环境""" master = jmtr.MasterNode() for machine in machines_list: slave = jmtr.SlaveNode(machine['ip'], machine['port']) master.add_slave(slave) return master.configure() machines_configurations=[ {"ip": "192.168.0.1", "port": 1099}, {"ip": "192.168.0.2", "port": 1099} ] setup_distributed_testing(machines_configurations) ```
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