在工作中很多时候,给出的性能测试指标都是很模糊的,需要我们根据一定的方法去量化性能测试的指标。

今天举个例子说明,帮助大家更好理解。例如:

已知的信息:某互联应用,预计推广群体达 500 万人左右,用户使用时间早 8 点—晚 8 点,12 小时。

分析建模过程如下

  1. 注册用户转化率,预估 5%,那么注册用户:500 万 *5%=25 万

  2. 高峰时段(有活动)每日在线用户,在线率预估 10%,那么在线用户数:25 万 *10%=2.5 万

  3. 用户常用下单到成功,触发 20 个请求,总请求量:2.5 万 *20=50 万

  4. 利用二八原则计算吞吐量:50 万 *80%/(12*3600*20%)=46.7/s

若是更新需求,发布新产品,定时抢购优惠活动,某日 10 点开始抢购,大概 12 点结束

重新建模如下

  1. 注册用户 25 万不变

  2. 高峰时段在线用户,在线率预估 20%,那么这 2 小时的在线用户数:25 万 *20%=5 万

  3. 用户常用下单到成功,触发 20 个请求,总请求量:5 万 *20=100 万

  4. 利用二八原则计算吞吐量:100 万 *80%/(2*3600*20%)=555.6/s

由此可见,评估出来的 TPS 的值和需求业务模型息息相关;


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友情提示:

在评定服务器的性能时,应该结合 TPS 和并发用户数,以 TPS 为主,并发用户数为辅来衡量系统的性能。
如果必须要用并发用户数来衡量的话,需要一个前提,那就是交易在多长时间内完成,
因此单单只用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。

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