TPS和QPS

两分钟读懂什么是TPS和QPS-优快云博客

1、TPS:

Transactions Per Second,意思是每秒事务数。一个事务是指客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程,具体的事务定义,可以是一个接口、多个接口、一个业务流程等等。以单接口定义为事务举例,每个事务包括了如下3个过程:

(1)向服务器发请求
(2)服务器自己的内部处理(包含应用服务器、数据库服务器等)
(3)服务器返回结果给客户端
如果每秒能够完成 N 次以上3个过程,TPS 就是 N。

TPS 是软件测试结果的测量单位。我们在进行服务性能压测时,接口层面最常关注的是最大 TPS 以及接口响应时间,个人理解 TPS 可以指一组逻辑相关的请求,而服务整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。

2、QPS:

Queries Per Second,意思是每秒查询率。指一台服务器每秒能够响应的查询次数,用于衡量特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少,主要针对专门用于查询的服务器的性能指标,比如dns,它不包含复杂的业务逻辑处理,比如数据库中的每秒执行查询sql的次数。QPS 只是一个简单查询的统计显然,不能描述增删改等操作,显然它不够全面,所以不建议用 QPS 来描述系统整体的性能;

QPS 基本类似于 TPS,但是不同的是,对于一个事务访问,会形成一个 “ T ”;但一次 " T " 中,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入 QPS 之中。

3、区别:

(1)如果是对一个查询接口压测,且这个接口内部不会再去请求其它接口,那么 TPS = QPS,否则,TPS ≠ QPS

(2)如果是容量场景,假设 N 个接口都是查询接口,且这个接口内部不会再去请求其它接口,QPS = N * TPS 
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/a745233700/article/details/117917333

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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