吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念

https://blog.youkuaiyun.com/JGMa_TiMo/article/details/118481054

响应时间(RT)
响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
  对于单机的没有并发操作的应用系统而言,人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是,响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。对于一个游戏软件来说,响应时间小于100毫秒应该是不错的,响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受,如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说,完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间,但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。
吞吐量(Throughput)
吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。对于无并发的应用系统而言,吞吐量与响应时间成严格的反比关系,实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。前面已经说过,对于单用户的系统,响应时间(或者系统响应时间和应用延迟时间)可以很好地度量系统的性能,但对于并发系统,通常需要用吞吐量作为性能指标。
  对于一个多用户的系统,如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t,当有你n个用户使用时,每个用户看到的响应时间通常并不是n×t,而往往比n×t小很多(当然,在某些特殊情况下也可能比n×t大,甚至大很多)。这是因为处理每个请求需要用到很多资源,

### 测试 Java 服务性能指标的方法 #### 使用 JMeter 进行负载测试 JMeter 是一款流行的开源工具,适用于执行各种类型的性能测试。通过配置线程组、HTTP 请求和其他监听器组件,可以模拟大量并发用户访问 Web 应用程序。 对于 TPSQPS 的测量,在 JMeter 中设置合适的采样间隔并记录每秒完成的事务数量即可得出这两个重要度量值[^1]。为了获取更精确的结果,建议多次运行测试以排除偶然因素的影响。 ```bash # 安装 Apache JMeter sudo apt-get install jmeter ``` #### 利用 Prometheus + Grafana 实现持续监控 Prometheus 提供了一种高效的方式收集来自应用程序内部的服务级别指标;而 Grafana 可视化平台则允许创建动态仪表板展示这些数据随时间变化的趋势图。两者结合可以帮助实时跟踪系统的健康状况以及历史表现情况。 当关注 RT (响应时间)时,可以在 Prometheus 配置文件里定义自定义 metrics 来捕获每次 HTTP 调用所需耗时,并将其可视化于 Grafana 上以便直观理解不同时间段内的延迟分布特性[^4]。 ```yaml # example of prometheus.yml configuration snippet for recording request duration metric scrape_configs: - job_name: 'java_service' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] labels: group: 'production' rules_files: - "alerting.rules" - "recording.rules" evaluation_interval: 15s rule_files: - rules/request_duration_rule.yml ``` #### 结合 Spring Boot Actuator 获取内置 Metrics 如果正在构建基于 Spring Framework 的项目,则可考虑集成 `spring-boot-actuator` 模块。该库提供了丰富的端点用于暴露有关 JVM 内存占用率、垃圾回收统计信息以及其他有用的诊断资料给外部管理系统查阅。特别是 `/metrics` 接口下包含了关于应用层面上的吞吐量和错误比例等关键绩效指数(KPI)[^3]。 ```xml <!-- Add dependency to pom.xml --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <!-- Enable specific endpoints in application.properties --> management.endpoints.web.exposure.include=health,info,mappings,metrics ``` #### 分析日志文件中的 Performance Data 最后一种方法涉及解析由应用程序产生的原始日志条目来提取有价值的 KPI 数据。这通常涉及到正则表达式的运用或者是借助 ELK(Elasticsearch Logstash Kibana)这样的集中式日志管理解决方案来进行大规模的日志聚合与检索操作。这种方法特别适合那些已经存在良好结构化的 logging 输出的应用场景[^2]。 ---
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