QPS和TPS

本文详细解释了QPS(每秒查询率)和TPS(每秒事务数)的概念,前者衡量服务器处理能力,后者则用于评估软件系统的性能。通过具体定义与应用场景的介绍,帮助读者理解两者在信息技术领域的意义。

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QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。

 

TPS是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分。客户机使用加权协函数平均方法来计算客户机的得分,测试软件就是利用客户机的这些信息使用加权协函数平均方法来计算服务器端的整体TPS得分。

### 使用 JMeter 测量 QPS TPS #### 配置环境 为了使用 JMeter 进行性能测试并计算 QPS TPS,首先需要完成 JMeter 的安装基本配置。可以从官方提供的链接下载最新版本的 JMeter[^3]。 #### 创建测试计划 在 JMeter 中创建一个新的测试计划,并按照以下步骤设置: 1. **线程组配置** - 添加一个线程组(Thread Group),用于定义虚拟用户的数量以及它们的行为模式。 - 设置 `Number of Threads` 来指定并发用户数。 - 设置 `Ramp-Up Period (in seconds)` 定义启动所有线程所需的时间。 - 设置循环次数或者持续时间以控制测试运行周期。 2. **HTTP 请求采样器** - 在线程组下添加 HTTP Request Sampler 或者其他类型的请求采样器,具体取决于目标应用程序的服务类型。 - 填写 URL 地址其他必要的参数信息以便模拟真实场景下的访问行为。 #### 计算 TPS 通过观察聚合报告中的 Throughput 字段可以得到系统的事务处理能力即 TPS 值。此字段表示单位时间内成功执行了多少次操作或交易[^2]。 ```plaintext TPS = 样本数 / 运行时间 ``` #### 获取 QPS 数据 虽然 JMeter 自身并没有直接提供名为 “QPS” 的指标项,但是可以通过分析响应时间请求数目间接推导出来。通常情况下,在稳定状态下如果忽略网络延迟等因素影响,则有如下关系成立: ```plaintext QPS ≈ 成功样本数 ÷ 实际耗时(秒) ``` 需要注意的是实际应用当中可能还需要考虑失败率等问题从而调整上述公式的适用范围。 以下是基于以上理论的一个 Python 小脚本来帮助快速估算这两个重要数值: ```python def calculate_tps_qps(total_samples, elapsed_time_in_seconds): tps = total_samples / elapsed_time_in_seconds qps = tps # Assuming each transaction corresponds to one query under ideal conditions. return round(tps, 2), round(qps, 2) total_samples = float(input("Enter the number of successful samples: ")) elapsed_time_in_seconds = float(input("Enter test duration in seconds: ")) tps_value, qps_value = calculate_tps_qps(total_samples, elapsed_time_in_seconds) print(f"Calculated TPS: {tps_value}") print(f"Estimated QPS: {qps_value}") ```
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