性能测试:通过简单的例子理解并发量,线程数,吞吐量,TPS

文章探讨了餐厅和网站服务中的并行与并发概念,通过实例展示如何通过增加人员配置、优化流程和技术手段提升服务器在高峰时段的处理能力。关键词如TPS和服务器性能调优是文章的核心内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

看个简单的例子

①老王开了家餐厅

我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝:

餐厅里有4种不同身份的人员:

在这里插入图片描述

用户一次完整的用餐流程如下:

1.顾客到店小二处付款点餐 =>

2.小二将订单转发给后厨 =>

3.后厨与备菜工配合,取材完成烹饪后交给小二 =>

4.小二上菜,顾客用餐。

在这里插入图片描述

假设所有顾客都不堂食而是打包带走,也就是不考虑用户用餐时间。餐厅完成一次订单的时间是多久?

订单时间 = 顾客点单时间 + 前台接收转发时间 + 后厨取材烹饪时间 + 后厨交给服务员,服务员上菜时间。

说白了就是每个流程的耗时相加。

假设以上时间分别为1,1,5,1(分钟),那么一次订单的完成时间就是8分钟

在这里插入图片描述

②问题来了
餐厅当然不可能只有一个人就餐,所以我们接下来看多人就餐的情况。

假设同一时间点上有两人就餐,会发生什么情况?

第一位用户与第一个场景一样,仍然是点单-下单-烹饪-上菜,8分钟后第一位顾客拿着打包的食物离开。

第二位用户则有所不同了。假设小二,厨师,备菜都只有一人,而且他们每个人同时只能处理一件事情。

那么第二位用户首先需要在点餐时等待小二1分钟,而后厨师烹饪第一位用户的菜时,没有任何人在为他服务。

我们来梳理一下这个过程中,每一分钟都发生了什么事情:

在这里插入图片描述

可以看到,两个顾客完成订单的总时长是13分钟。

继续推算我们发现,每增加一人总时长增加5分钟。

在当前的人员配置下,顾客越多,后来的顾客等待时间就越长。

③这还不是高峰期
如果餐厅在高峰时段只有两人用餐,实际一个运营得当的开封菜餐厅,在用餐高峰时段的顾客数可能高达百人。

那么问题来了,在某个普通工作日,12:00午饭时间,带着各种工牌的IT男女顾客蜂拥而至&#x

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