QPS\TPS指的是什么?怎样测试一个接口得QPS

原创 已于 2022-10-30 18:04:04 修改 · 7.8k 阅读 · 47 ·
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#数据库 #java #开发语言

于 2022-10-30 17:57:36 首次发布
本文介绍了性能指标TPS（每秒事务数）和QPS（每秒查询数）的概念。TPS定义因场景而异，可按接口级或业务级定义；QPS原指MySQL中SQL每秒执行数，现多表示每秒响应查询次数。还介绍用Jmeter压测接口获取QPS的方法及报告解析。

文章目录

一.概念梳理

1.TPS.

全称: Transactions Per Second , 也就是 每秒事务数
      TPS 是性能领域中一个关键的性能指标概念，它用来描述每秒事务数。我们也知道 TPS 在不同的行业、不同的业务中定义的粒度都是不同的。所以不管你在哪里用 TPS，一定要有一个前提，就是所有相关的人都要知道你的 T 是如何定义的。
      经常有人问TPS中的T 应该如何定义？是指某一个接口还是某个业务流程?这个实在是没有具体的“法律规定”，那就意味着，你想怎么定就怎么定。
      通常情况下，我们会根据场景的目的来定义 TPS 的粒度。
      如果是接口层性能测试，T 可以直接定义为接口级；如果业务级性能测试，T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流。我们用一个示意图来说明一下。

在这里插入图片描述
如果我们要单独测试接口 1、2、3，那 T 就是接口级的；
如果我们要从用户的角度来下一个订单，那 1、2、3 应该在一个 T 中，这就是业务级的了。

所以,在我们和别人讲述TPS时,可以先确定好这里的T指的是什么.

2.QPS.

全称:Queries Per Sencond ,每秒查询数

      其实QPS 一开始是用来描述 MySQL 中 SQL

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架构设计内容分享(一)：什么是QPS，TPS，RT？
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QPS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, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。TPS也就是事务数/秒。什么是事务？一个事务是指一个客户机向服务器发送一起完整的 开始 start 请求，内部各种ACID 事务属性的 并发数据操作， 最后 提交一个commit操作结束整个Transaction的过程。所以从上面可以看出来，一个事务包含明确的三阶段：开始，处理，commit/rollback。
TPS和QPS的区别
一切有为法，如梦亦如幻，如露亦如电，应作如是观。
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TPS（Transactions Per Second）和 QPS（Queries Per Second）都是用来衡量系统性能的指标，但它们所侧重的方面略有不同。TPS主要用于衡量业务系统中每秒钟能处理的事务数量，一个事务可以是数据库的一次增删改操作、接口调用、或者网页的请求等。而QPS主要用于衡量数据库或服务器每秒钟能处理的查询请求数量，通常用于衡量读取操作的性能。
什么是QPS，什么是RT？
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QPS（每秒查询数）和RT（响应时间）是衡量系统性能的两个核心指标。QPS反映系统吞吐能力，计算为总请求数除以总时间；RT衡量请求处理耗时，常关注P99等百分位数据。两者存在数学关系：并发数≈QPS×RT。实际应用中，需通过压测评估系统容量，监控QPS、RT和错误率，并针对不同场景优化，如提升QPS可引入缓存、优化数据库，降低RT需减少IO操作和网络延迟。健康系统应在目标QPS下保持RT稳定，当RT非线性增长时往往意味着资源瓶颈。
接口测试性能指标：QPS、TPS、OTPS、TP99
DZSpace，专注于计算机科学与技术领域的技术博主，致力于分享实用知识与技巧，帮助读者快速掌握技术要点，共同探索计算机世界的无限可能。欢迎访问DZSpace的博客，一起学习进步！
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比如顾客点单后，店员做完奶茶并递到顾客手里才算完成一次事务。如果每秒能交付5杯，TPS就是5。就像开餐厅：接单快（QPS高）、出餐快（TPS高）、厨师炒菜快（OTPS高），才能让顾客满意！比如每秒有10个顾客喊“我要一杯奶茶”，你的店员能同时记录这些订单，QPS就是10。比如它每秒生成20个字（Token），OTPS就是20。假设你有一个作家机器人，OTPS就是。想象你开了一家奶茶店，QPS就是。同样是奶茶店，TPS是。
性能测试进阶：提前设定TPS如何做测试？
伤心的辣条
08-21 1222
众所周知，TPS（即Transactions Per Second的缩写）是性能测试中的一项重要指标，用于衡量被测系统的性能，TPS高则说明系统处理速度快，TPS低则说明系统处理速度慢，可能需要做性能优化。 通常TPS只是反映测试结果，测试出多少就是多少，然而很多时候我们需要事先指定TPS的目标值，通过测试来验证目标值是否达，那么该如何进行测试呢?
如何进行TPS-DS测试
huangmr的专栏
01-14 8457
1     简介 随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化，大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。如何客观地比较不同数据管理系统，即大数据测试基准的选择，成为一个重要的研究课题。 事务性能管理委员会(TransactionProcessing Performance Council,TPC)，是目前最知名的非赢利的数据管理系统评测基准标准化组织
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服务能力梳理的第一步是明确接口及其场景，通过预估流量得到每个接口的 QPS 需求。在确定机器配置时，建议关注 CPU 和内存的使用情况。对于 CPU 高并发的场景，更多的机器可以分担负载，提升容错性。通过压测，可以得到服务的实际 QPS 承载能力。单接口压测和场景化压测都有各自的作用，通常压单个接口可以测试其性能上限，而场景化压测更接近实际业务场景。最后，通过合理的扩容，可以线性地提升服务的 QPS，并确保系统在高流量场景下的稳定性。
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这类题型在面试中或者实战中都是一个很有深度的题目 今天单独拎出来深度探讨一下 主要的QPS：每秒钟request/事务 数量.也就是每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。
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最全面的jmeter使用教程,教你如何一步一步自己测压接口的QPS
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今天看论坛时无意中得到启动，可以通过stepping Thread Group进行不同线程数量的加压，具体参数说明上一节已讲过，现设置如下，总共启动20个线程，分5次加压，每次增加4个线程，每次持续30秒。从上图的聚合报告中看出不同并发数下对应的吞吐量和响应时间，其中在前4个阶梯时随着并发量增加响应时间增加，tps也随着增加，但是到了并发20时，响应时间增加，tps不再增加，说明已经到了吞吐量的拐点。同时通过查看下图，随着线程数增加一开始tps是线性增长，到16个时突然下降。......
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实验环境 OS     : Centos 7.1 Kernel: 4.6.0 CPU   : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10GHz （开启超线程） MEM : 48G DDR3  伪代码 //任务模式 long long g_SleepIoCount=0; long long g_SleepIoLastCount=0; void I
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压力测试，我们针对比较关键的接口，可以进行相应的压力测试，主要还是测试看看接口能抗住多少的请求数，TPS稳定在多少，也就是吞吐量多少。
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1、TPS和QPS的区别、TPS：意思是每秒事务数，具体事务的定义都是人为的，可以一个接口、多个接口、一个业务流程等等。一个事务是指事务内第一个请求发送到接收到最后一个请求的响应的过程，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
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性能测试旨在发现系统性能问题或获取相关指标，主要包括性能调优和性能测试指标。性能测试的关键指标包括并发数、吞吐量（如TPS和QPS）和响应时间。吞吐量直接反映系统负载承受能力，而响应时间则衡量从请求发出到客户端接收数据的时间。性能测试分为基准测试、并发测试、负载测试、压力测试和稳定性测试，每种测试关注系统在不同条件下的表现。例如，负载测试通过逐步增加负载来确定系统的处理能力，而压力测试则评估系统在超出预期负载下的表现。此外，使用工具如JMeter进行性能测试时，需配置线程数、线程组、用户登录状态等，并生成测
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QPS与TPS有什么区别？
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QPS（Queries Per Second）和TPS（Transactions Per Second）是两种常用的性能指标，但它们衡量的内容不同。 ### QPS QPS表示每秒查询率，一般用于衡量一个服务器或者系统能够响应的查询请求的数量。这里的“查询”通常指的是HTTP请求，比如在Web应用中，用户每次访问页面、提交表单等都会产生一次HTTP请求。 ### TPS TPS表示每秒事务处理数，主要用来衡量计算机系统的事务处理能力。一个事务可以是一个或多个操作组成的完整业务过程。例如，在银行系统中，转账可能涉及扣款、存款、记录日志等多个步骤，这些步骤组合在一起才构成一个完整的事务。 ### 区别 1. **定义范围**：QPS更多关注的是请求层面，而TPS则更注重业务逻辑层面。 2. **应用场景**：QPS常用于评估网站、API接口等网络服务的性能；TPS多见于数据库系统、金融交易系统等领域。 3. **计算复杂度**：通常来说，一个事务可能会包含多个查询请求，因此TPS往往低于QPS。 以下是一个简单的Python代码示例来模拟计算QPS和TPS： ```python import time def simulate_requests(num_requests): start_time = time.time() for _ in range(num_requests): # 模拟处理请求 pass end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time qps = num_requests / elapsed_time return qps def simulate_transactions(num_transactions, operations_per_transaction): total_operations = num_transactions * operations_per_transaction start_time = time.time() for _ in range(total_operations): # 模拟处理操作 pass end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time tps = num_transactions / elapsed_time return tps # 示例调用 num_requests = 1000 qps = simulate_requests(num_requests) print(f"QPS: {qps}") num_transactions = 100 operations_per_transaction = 5 tps = simulate_transactions(num_transactions, operations_per_transaction) print(f"TPS: {tps}") ``` 上述代码中`simulate_requests`函数模拟了处理一定数量的请求，并计算出QPS。同样地，`simulate_transactions`函数通过模拟每个事务包含的操作数目来计算TPS。 ### 解释 - `simulate_requests`: 这个函数接受一个参数`num_requests`表示要模拟的请求数量，然后记录开始和结束的时间，计算总耗时并得出QPS。 - `simulate_transactions`: 此函数除了需要知道事务的数量外，还需要知道每个事务包含的操作数，从而可以计算总的模拟操作数，进而得到TPS。
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