Андроид тпс что это

Critical Action — TPS Global Offensive

Critical Action – интересный и динамичный мобильный шутер, ставший одним из лучших TPS-проектов. Игра была разработана студией Banana Game специально для устройств под управлением Android. Приверженцам жанра понравится впечатляющая 3D графика с реалистичными эффектами, проработанная физика разрушений, захватывающий геймплей в формате Global Offensive (глобальное наступление), отлично сделанное звуковое сопровождение и простое управление.

Игра Critical Action на андроид имеет классическую игровую механику, характерную для таких проектов. Участника ждут динамичные перестрелки и ожесточенные бои с террористами. Его задача – полностью расчистить все локации, последовательно уничтожая противников. Для этого потребуется мгновенная реакция, меткость и эффективная тактика. На каждой карте нужно найти предметы и конструкции, за которыми можно спрятаться. Стреляя из укрытия, игрок продлит жизнь своего персонажа.

По мере прохождения Critical Action геймеру будут доступны дополнительные виды огнестрельного оружия. Он сможет использовать пистолеты, винтовки, автоматы и другие образцы. Ему предстоит пройти сотни увлекательных уровней. Каждая локация имеет уникальный рельеф и свои особенности. Приложение отлично оптимизировано и стабильно работает на мобильных устройствах.

Особенности игры Critical Action

• Сотни уникальных локаций.
• Большой выбор разного оружия.
• Детализированная трехмерная графика.
• Понятный интерфейс, удобное управление.

Скачать игру Critical Action на андроид вы можете, воспользовавшись размещенной ниже активной ссылкой.

Источник

Определение: Транзакций в секунду (TPS)

В блокчейне транзакции в секунду (TPS) – это количество транзакций, которые блокчейн-сеть может обрабатывать каждую секунду, или количество транзакций, выполняемых в секунду. Этот термин довольно популярен в крипто пространстве, особенно когда речь идет о масштабируемости.

Два примера, когда термин TPS был упомянут в СМИ:

• «Пять лучших блокчейнов с высокой скоростью транзакций в 2019»

• «Кто масштабирует лучше? Анализ TPS блокчейнов»

Как рассчитать количество транзакций в секунду (TPS)

Чтобы рассчитать TPS, вы должны знать промежуток времени между блоками, средний размер транзакции и размер блока. Время между блоками – это среднее время, необходимое для создания нового блока в цепочке. Данный показатель для биткоина равен 10 минутам. Средний размер транзакции вам придется рассчитать. Размер блока – это размер блока в цепочке. Размер блока биткоина – 1 МБ.

Например, размер блока равен 1 МБ со средним размером транзакции в 1 Кб и временем между блоками в 30 секунд.TPS в таком случае будет равняться 33 (1 МБ/1 кб)/30 секунд=33).

В настоящее время TPS биткойна составляет 7, что по сравнению с другими криптовалютами не является лучшим показателем. Например, эфириум в среднем обрабатывает 20 транзакций в секунду, что почти вдвое превышает скорость транзакций биткоина.

С появлением Ethereum 2.0 дела у второй по величине крипто монеты и сети пойдут намного лучше.

Другие крипто монеты с более высоким значением TPS, чем у биткоина – Ripple (1500 транзакций), Bitcoin Cash (60 транзакций), Litecoin (56 транзакций) и Dash (48 транзакций).

TPS биткоина и фиатные деньги

По сравнению с PayPal, который может обрабатывать 193 транзакции в секунду, и VISA, которая может обрабатывать в среднем около 25000 транзакций, криптовалютам еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем полностью заменить традиционные способы совершения транзакций.

Децентрализация биткоина осложняет процесс масштабирования и ведет к потере некоторых элементов. Достижение большей скорости наносит ущерб децентрализации, что нарушает всю идею децентрализованной экосистемы, к которой стремятся монета и технология в целом.

Биткоин выделяют как высокоэффективную сеть, однако существует множество блокчейн-проектов, которые могут похвастаться высокими показателями TPS. Однако глубокое погружение в их внутреннюю работу показывает, что ради такой производительности пришлось пойти на уступки и пожертвовать чем-то.

В течение многих лет разрабатывалось несколько технологий, помогающих регулировать скорость транзакций блокчейна. Биткоин использует SegWit, софтфорк для масштабирования блокчейна, чтобы решить проблему с низким TPS. SegWit разделяет цифровую подпись и сценарии в блоке, создавая дополнительное пространство для большего количества транзакций в нем.

Помимо Segwit, также существует Lightning Network. Он представляет собой автономное решение проблемы масштабируемости и низкого TPS. Сеть позволяет проводить транзакции вне блокчейна.

Понимание TPS биткоина помогает разобраться в том, как работает сеть, стоящая за ведущей мировой криптовалютой. Также это помогает понять проблемы, стоящие перед технологией блокчейн в целом.

По мере того, как появляется все больше решений, помогающих справиться с проблемой масштабируемости блокчейна, все больше приходится узнавать об этой технологии. В настоящее время еще предстоит найти надежное решение, которое позволит достичь высокого уровня TPS и при этом сохранить децентрализацию.

Подписывайтесь на Bybit в соц.сетях:

Источник

Русские Блоги

Пропускная способность системы, TPS (QPS), параллелизм пользователей, концепции и формулы тестирования производительности

1. TPS:

Транзакций в секунду (количество транзакций, обрабатываемых в секунду), то есть количество транзакций, обрабатываемых сервером в секунду. TPS включает одно входящее и одно исходящее сообщение, а также один доступ к базе данных пользователя. (Business TPS = CAPS × среднее TPS на звонок)

TPS — единица измерения результатов тестирования программного обеспечения. Транзакция — это процесс, в котором клиент отправляет запрос на сервер, а сервер отвечает. Клиент начинает отсчет времени при отправке запроса и завершает отсчет времени после получения ответа от сервера для расчета использованного времени и количества завершенных транзакций.

Как правило, производительность системы оценки измеряется количеством технических транзакций, выполняемых за секунду. Общая производительность системы зависит от значения TPS модуля с самой низкой производительностью.

2. QPS:

Частота запросов в секунду QPS — это мера того, сколько трафика обрабатывает конкретный сервер запросов за определенный период времени. В Интернете производительность сервера системы доменных имен часто измеряется скоростью запросов в секунду.

Соответствует количеству запросов в секунду, которое представляет собой максимальную пропускную способность.

PS: Ниже приведены основные понятия и формулы расчета теста производительности, запишите:

Один. Элементы измерения системы проглатывания:

Пропускная способность (способность выдерживать давление) системы тесно связана с потреблением ЦП запроса, внешними интерфейсами, вводом-выводом и так далее. Чем выше потребление ЦП на один запрос, тем медленнее влияние внешних системных интерфейсов и ввода-вывода, тем ниже пропускная способность системы и наоборот.

Несколько важных параметров пропускной способности системы: QPS (TPS), одновременное количество, время отклика.

QPS (TPS): количество запросов / транзакций в секунду

Количество одновременных проблем: количество запросов / транзакций, одновременно обрабатываемых системой.

Время отклика: обычно принимают среднее время отклика.

(Многие люди часто путают число параллелизма и понимание TPS)

Поняв значение трех вышеуказанных элементов, вы можете рассчитать взаимосвязь между ними:
QPS (TPS) = Количество одновременных запросов / Среднее время ответа или Количество одновременных запросов = QPS * Среднее время ответа
Типичная система входа для работы. Вы выходите на работу в 8 утра, а пользователь входит в систему входа на 30 минут с 7:30 до 8:00. В компании работает 1000 сотрудников, и среднее время входа каждого сотрудника в систему составляет 5 минут. Для расчета можно использовать следующий метод.
QPS = 1000 / (30 * 60) транзакций / сек.
Среднее время ответа = 5 * 60 секунд.
Параллелизм = QPS * Среднее время ответа = 1000 / (30 * 60) * (5 * 60) = 166,7

Пропускная способность системы обычно определяется двумя факторами: QPS (TPS) и количеством одновременных операций. Эти два значения каждой системы имеют относительное предельное значение. Под давлением доступа к сценарию приложения, пока один элемент достигает наивысшего значения системы, система Пропускная способность не увеличится. Если давление будет продолжать увеличиваться, вместо этого упадет пропускная способность системы. Причина в том, что система перегружена, а другое потребление, такое как переключение контекста, память и т. Д., Приводит к снижению производительности системы.

Факторы, определяющие время отклика системы

Нам нужно запланировать проект, когда мы делаем проекты. Несколько человек могут выполнять несколько задач одновременно, или один или несколько человек могут работать последовательно. Всегда будет критический путь, и этот путь — это продолжительность проекта.

Время отклика системного вызова такое же, как и в плане проекта, но также существует критический путь, то есть время воздействия системы;

Критический путь состоит из операций ЦП, ввода-вывода, ответа внешней системы и т. Д.

два. Оценка производительности системы:

При проектировании системы нам необходимо учитывать влияние операций ЦП, операций ввода-вывода и факторов отклика внешней системы, а также предварительные оценки производительности системы.

В нормальных условиях, когда мы сталкиваемся с требованиями, помимо QPS и параллелизма, есть еще одно измерение: дневная PV.

Наблюдая за журналом доступа системы, обнаруживается, что в случае большого количества пользователей трафик доступа в один и тот же период времени в каждый период времени почти одинаков. Например, каждое утро в будние дни. Пока мы можем получить дневную диаграмму потока и QPS, мы можем рассчитать дневной поток.

Обычные технические приемы:

1. Найдите самые высокие TPS и дневные PV системы. Эти два элемента имеют относительно стабильную взаимосвязь (за исключением праздников и сезонных факторов).

2. С помощью стресс-теста или эмпирической оценки получается наивысшее значение TPS, а затем используется соотношение 1 для расчета максимальной суточной пропускной способности системы. Китайцы B2B и Taobao сталкиваются с разными группами клиентов. Сетевое поведение этих двух групп клиентов не применяется, и соотношение между TPS и PV отличается.

Соотношение между TPS и PV Taobao обычно составляет самый высокий TPS: PV составляет примерно 1: 11 * 3600 (эквивалентно 11 часам доступа при самом высоком TPS. Это сценарий для деталей продукта. Различные сценарии приложений будут иметь некоторые различия)

Б) B2B китайская станция

Взаимосвязь между TPS и PV B2B сильно различается в зависимости от системы и различных сценариев приложений. По приблизительным оценкам, она составляет около 1: 8 часов (данные анализа трафика для подробных данных о предложениях в 2009 году). Существует большая разница между пропорциями Wangpu и offerdetail, что может быть вызвано временной высокой долей краулеров.

В среде Taobao, если предположить, что TPS, которое мы проводим в стресс-тесте, равно 100, то ежедневная пропускная способность этой системы = 100 * 11 * 3600 = 3,96 миллиона.

Это в случае простых (один URL), некоторых страниц, на странице есть несколько запросов, фактическая пропускная способность системы еще меньше.

Независимо от того, есть ли время на обдумывание (T_think), значение TPS, полученное в результате теста, количество одновременных виртуальных пользователей (U_concurrent) и время отклика транзакции (T_response), считываемое Loadrunner, имеют следующие отношения (при стабильной работе):
TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

Взаимосвязь между количеством одновременных запросов, QPS и средним временем отклика.

Основные понятия и формулы расчета тестирования производительности программного обеспечения

1. В центре внимания производительность программного обеспечения

На какую производительность стоит обратить внимание при тестировании ПО?

Мы думаем о том, какие роли задействованы в разработке, развертывании, использовании и обслуживании программного обеспечения, а затем рассматриваем, на каких аспектах производительности эти роли сосредоточены. Как инженер по тестированию производительности программного обеспечения, на чем мы должны сосредоточиться?

Прежде всего, цель разработки программного обеспечения — это его использование пользователями. Давайте сначала проанализируем с точки зрения пользователя, на какую производительность следует обратить внимание пользователям.

Для пользователей, когда они нажимают кнопку, ссылку или выдают инструкцию, до тех пор, пока система не отобразит результаты в форме, которую воспринимает пользователь, время, затраченное на этот процесс, является интуитивным впечатлением пользователя о производительности программного обеспечения. Это то, что мы называем временем отклика. Когда соответствующее время невелико, взаимодействие с пользователем хорошее. Конечно, время отклика взаимодействия с пользователем включает личные субъективные факторы и объективное время отклика. При разработке программного обеспечения нам нужно подумать, как улучшить Объедините эти две части, чтобы добиться наилучшего взаимодействия с пользователем. Например, когда пользователь запрашивает большой объем данных, мы можем отобразить первые извлеченные данные для пользователя и продолжить извлечение данных, пока пользователь их просматривает. В это время пользователь не знает, что мы делаем в фоновом режиме.

Пользователь обеспокоен соответствующим временем действия пользователя.

Во-вторых, мы рассматриваем аспекты производительности, которые требуют внимания с точки зрения администратора.

1. Соответствующее время
2. Разумно ли использование ресурсов сервера?
3. Разумно ли использование ресурсов сервера приложений и базы данных?
4. Можно ли расширить систему?
5. Какое максимальное количество пользователей может поддерживать система и каков максимальный объем бизнес-обработки в системе?
6. Где может быть узкое место в производительности системы
7. Изменение этих устройств может повысить производительность.
8. Может ли система поддерживать бизнес-доступ 7 × 24 часа?

Опять же, рассмотрим это с точки зрения разработчиков (дизайнеров).

1. Разумна ли архитектура?
2. Разумна ли конструкция базы данных?
3. Есть ли у кода проблемы с производительностью?
4. Есть ли в системе неоправданное использование памяти?
5. Есть ли в системе какой-либо необоснованный метод синхронизации потоков?
6. Существует ли в системе необоснованная конкуренция за ресурсы.

Итак, на что нам следует обратить внимание с точки зрения инженеров по тестированию производительности?

Одним словом, надо обратить внимание на все вышеперечисленные моменты производительности.

Два, несколько основных условий производительности программного обеспечения

1. Время ответа: время, необходимое для ответа на запрос.

Время передачи по сети: N1 + N2 + N3 + N4

Время обработки сервера приложений: A1 + A3

Время обработки сервера базы данных: A2

Время отклика = N1 + N2 + N3 + N4 + A1 + A3 + A2

2. Формула расчета количества одновременных пользователей.

Количество пользователей системы: количество пользователей, оцененных системой, например системой OA, общее количество пользователей, которые могут использовать систему, составляет 5000, тогда это количество является количеством пользователей системы.

Количество одновременных онлайн-пользователей: наибольшее количество одновременных онлайн-пользователей в определенном временном диапазоне.
Количество одновременных онлайн-пользователей = количество запросов в секунду RPS (пропускная способность) + количество одновременных подключений + среднее время обдумывания пользователем

Расчет среднего количества одновременных пользователей: C = nL / T

Где C — среднее количество одновременных пользователей, n — среднее количество пользователей в день (сеанс входа в систему), L — среднее время от входа в систему до выхода пользователя из системы в день (среднее время сеанса входа в систему), а T — продолжительность исследования (более одного дня). Пользователи давно пользуются системой)

Расчет пикового количества одновременных пользователей: C ^ примерно равно C + 3 * радикал C

Где C ^ — пиковое значение одновременных пользователей, а C. — среднее количество одновременно работающих пользователей. Эта формула следует теории распределения Пуассона.

3. Формула расчета пропускной способности

Относится к количеству запросов пользователей, обрабатываемых системой за единицу времени.

С точки зрения бизнеса пропускную способность можно измерить в единицах измерения, таких как количество запросов в секунду, количество страниц в секунду, количество людей в день или количество обработанных транзакций в час.

С точки зрения сети пропускная способность может быть измерена в байтах в секунду.

Для интерактивных приложений индекс пропускной способности отражает нагрузку на сервер, которая может указывать на нагрузочную способность системы.

Пропускная способность, выраженная по-разному, может объяснить разные уровни проблем, например, количество байтов в секунду может быть выражено как количество узких мест в зависимости от сетевой инфраструктуры, архитектуры сервера, ограничений сервера приложений и т. Д .; метод количества запросов в секунду Представление — это в основном узкое место, которое отражается ограничениями сервера приложений и кода приложения.

Когда нет узких мест в производительности, существует определенная связь между пропускной способностью и количеством виртуальных пользователей, которую можно рассчитать по следующей формуле: F = VU * R /

Где F — пропускная способность, VU — количество виртуальных пользователей, R — количество запросов, выданных каждым виртуальным пользователем, а T — время, затраченное на тест производительности.

4. Счетчик производительности

Это некоторые индикаторы данных, которые описывают производительность сервера или операционной системы, например, объем используемой памяти и время процесса, которые играют роль «мониторинга и анализа» при тестировании производительности, особенно при анализе всей масштабируемости и определении новых узких мест в энергии. Очень важная роль.

Использование ресурсов: относится к использованию различных ресурсов в системе, например, коэффициент использования ЦП составляет 68%, коэффициент использования памяти составляет 55%, обычно используется «фактическое использование ресурсов / общий доступный ресурс» для формирования коэффициента использования ресурсов.

5. Формула расчета времени обдумывания.

Время обдумывания, с точки зрения бизнеса, это время относится к интервалу времени между каждым запросом, когда пользователь выполняет операцию. Чтобы смоделировать этот интервал времени при проведении тестирования новой энергии, вводится концепция времени обдумывания, чтобы сделать его более реалистичным. Для имитации действий пользователя.

В формуле пропускной способности F = VU * R / T показывает, что пропускная способность F является функцией количества VU, количества запросов, выданных каждым пользователем R, и времени T, а R можно рассчитать по времени T и времени размышлений пользователя TS. Расчет: R = T / TS

Вот общий порядок расчета времени на обдумывание:

A. Сначала подсчитайте количество одновременных пользователей в системе.

Б. Рассчитайте среднюю пропускную способность системы

F=VU * R / T R×C = VU * R / T

C. Подсчитайте среднее количество запросов, отправленных каждым пользователем.

D. Рассчитайте время обдумывания по формуле

Пропускная способность / мощность обработки
Производительность обработки также называется пропускной способностью, что означает количество клиентских запросов, обрабатываемых за единицу времени. Обычно пропускная способность измеряется количеством запросов в секунду или количеством страниц в секунду. С точки зрения бизнеса, пропускную способность также можно измерить количеством посетителей в день или просмотром страниц в день.

грузить
Нагрузка делится на нагрузку на стороне клиента и нагрузку на стороне сервера. Популярная интерпретация нагрузки на стороне клиента — это количество пользователей, использующих программное обеспечение одновременно. Популярная интерпретация нагрузки на стороне сервера — это количество запросов, поступающих на сервер одновременно. В конце концов, требуется сервер для обработки. Например, веб-сайт в настоящее время посещают в сети 10 000 человек. С их клиентского уровня эта нагрузка равна клиентской нагрузке, которая составляет 10 000 человек. Если к веб-сайту в настоящее время обращаются 10 000 человек в сети, в определенный момент от их клиента на сервер одновременно отправляется 1 000 запросов страниц. На уровне сервера эта нагрузка представляет собой нагрузку на стороне сервера, которая составляет 1000.

Время отклика
Время отклика — это наиболее интуитивно понятный элемент, который может определить, есть ли у тестируемой прикладной системы узкое место в производительности. Например, после выполнения теста производительности обнаруживается, что «среднее время ответа» определенной транзакции составляет 8 секунд, что превышает предварительно определенный индекс производительности. «Индекс производительности транзакции состоит в том, что среднее время ответа меньше или равно 3 секундам». На этом этапе можно считать, что в тестируемой прикладной системе есть узкое место в производительности, и необходимо использовать определенные методы, чтобы выяснить, где в тестируемой прикладной системе вызывается низкая эффективность обработки системы и причины низкой эффективности обработки. Время ответа обычно включает максимальное время ответа и среднее время ответа. Время ответа включает время передачи в сети, время обработки на веб-сервере, время обработки на сервере APP и время обработки на сервере БД. Время ответа не включает контент в браузере. время отображения.

Одновременные онлайн-пользователи
Для веб-сайта, когда пользователь входит на главную страницу веб-сайта, он начинает выполнять различные операции на веб-сайте, включая просмотр веб-страниц, получение контента, отправку форм и т. д. Этот процесс Пользователи называются онлайн-пользователями. Если много таких пользователей посещают веб-сайт в один и тот же момент времени или в течение одного периода времени, эти пользователи все вместе называются одновременными онлайн-пользователями веб-сайта. В то же время другой уровень понимания онлайн-пользователей заключается в том, что система приложений в целом рассматривается как черный ящик, от уровня клиента пользователя до системы, сколько людей в целом ее используют. При выполнении тестирования производительности, если вы используете одновременных онлайн-пользователей, вы можете назвать это одновременной онлайн-нагрузкой.

Супер-одновременный пользователь
Для веб-сайта может быть три уровня: WEB-сервер, сервер приложений и сервер базы данных, а браузер, используемый пользователем, находится на внешнем клиентском уровне. Если в общей сложности 1000 пользователей находятся в сети одновременно в определенный момент или период времени, ониразнообразиеВ определенный момент времени может быть около 10 пользователей, выполняющих одну или несколько операций одновременно, в результате чего WEB-сервер будет получать около 10 запросов транзакций одновременно. Мы называем это около 10 пользователей супер-одновременными пользователями. . При выполнении тестирования производительности, если вы используете супер-одновременных пользователей, вы можете назвать это супер-одновременной нагрузкой.

Скрипт теста производительности
Скрипт разработан с помощью инструмента моделирования нагрузки. Скрипт представляет собой комбинацию некоторых кодов, он использует код для реализации действий пользователя в системе приложения. Например, вы посещаете домашнюю страницу веб-сайта, вводите имя пользователя и пароль и нажимаете кнопку входа в систему, чтобы войти в систему. Это двухэтапная операция, выполняемая пользователем в системе приложения. Сценарий содержит код для реализации этих двух шагов. Если вы хотите смоделировать загрузку 10 000 пользователей, 50% из этих 10 000 пользователей посещают домашнюю страницу, 20% регистрируются, 20% запрашивают и 10% просматривают определенную страницу, вам необходимо создать 5 скриптов соответственно Это сценарий доступа к домашней странице, сценарий регистрации, сценарий запроса и сценарий просмотра страниц.

Дел
Транзакция — это функция скрипта, и каждая транзакция включает в себя начальную транзакцию и завершающую транзакцию. Транзакции используются для измерения времени, затраченного на выполнение одной или нескольких строк кода в сценарии. Вы можете поместить начальную транзакцию перед строкой кода в сценарии, а конечную транзакцию — после строки кода. Когда виртуальный пользователь сценария запускается, эта транзакция будет измерять, сколько времени занимает выполнение строки кода.

сделка
Транзакция делится на два определения: бизнес-уровень и технический уровень. Транзакция бизнес-уровня относится к завершению полной бизнес-операции, такой как операция вывода и запроса. Техническая транзакция относится к системной операции от приложения к приложению или от приложения к базе данных. Общая бизнес-транзакция состоит из нескольких технических транзакций. В зависимости от сложности бизнес-транзакции и архитектуры системных приложений соотношение составляет примерно 1: 2–1: 10.

TPS и HPS
TPS (транзакций в секунду) — важная основа для оценки производительности системы приложений. Его значение — это количество транзакций, выполняемых прикладной системой в секунду, особенно для транзакционных систем. Как правило, производительность системы оценки измеряется количеством технических транзакций, выполняемых за секунду. Общая производительность системы зависит от значения TPS модуля с самой низкой производительностью. Согласно опыту, вычислительная мощность прикладной системы обычно должна составлять около 10–100. TPS различных прикладных систем очень сильно различаются, поэтому обычно требуется проводить точную оценку с помощью теста производительности. Когда система не достигает узкого места производительности, TPS растет примерно линейно с увеличением нагрузки. Когда он приближается к узкому месту производительности, появляется точка перегиба; если система устойчива, после достижения узкого места производительности, TPS в основном поддерживает уровень и не будет следовать Увеличение нагрузки значительно возрастет; и если в системе возникнут серьезные проблемы с производительностью, то при достижении узкого места производительности TPS будет демонстрировать значительную тенденцию к снижению. HPS: (ударов в секунду) Количество кликов в секунду — это сумма кликов пользователя по ссылке веб-страницы, кнопке отправки и т. Д. В течение одной секунды. Обычно оно пропорционально TPS, что очень важно в системе B / S. Один из показателей эффективности.
TPS может иметь несколько единиц измерения, которые используются в анализе бизнес-модели для тестирования производительности, например:

(1) В налоговой системе вы можете использовать «система обрабатывает бизнес-операции 100 000 пользователей каждый месяц», где TPS измеряется количеством компаний в месяц; (2) В налоговой системе вы также можете использовать «система обработает 40 000 бизнес-операций пользователей в течение 8 часов на седьмой день». TPS здесь измеряется количеством компаний в день; (3) В налоговой системе вы также можете использовать «Система должна обработать 3 операции транзакции по уплате налогов для 12 000 пользователей с 10:00 до 11:00 на седьмой день, то есть 36 000 операций транзакций по уплате налогов», где TPS измеряется количеством транзакций в час; (4 ) В налоговой системе вы также можете использовать «Система будет обрабатывать 3 типа транзакций по уплате налогов для 12 000 пользователей с 10:00 до 11:00 на седьмой день, то есть 36 000 операций транзакций по уплате налогов, каждая транзакция по уплате налогов». Чтобы отправить в среднем 10 HTTP-запросов от клиента к серверу, то есть 360 000 операций HTTP-запросов «, TPS здесь измеряется количеством запросов в час.

HPS используется для измерения эффективности многих пользователей, использующих клиент для выполнения операций и отправки запросов на сервер. Мы считаем, что HPS отражает общее поведение конечных пользователей и является показателем степени онлайн-нагрузки. Производительность TPS — это программное поведение сервера, которое является основным показателем для измерения вычислительной мощности сервера.
Например: HPS = «кликов / сек»; TPS = «транзакций / сек», HPS не имеет абсолютной связи с TPS.

Точность тестирования производительности
После выполнения правильного анализа теста производительности получены правильные требования к тесту производительности, и инструменты тестирования производительности используются для разработки соответствующих сценариев тестирования производительности, разработки соответствующих сценариев тестирования производительности и выполнения теста производительности. Сценарий использует данные теста производительности, устанавливает соответствующее время обдумывания в сценарии тестирования производительности, устанавливает рабочие параметры в сценарии тестирования производительности и т. Д., Чтобы использовать инструменты автоматического тестирования производительности для имитации ситуации, в которой большое количество пользователей одновременно обращается к тестируемой системе в реальности. То есть, если инструмент тестирования производительности не используется должным образом, это приведет к неспособности точно достичь цели «моделирования реальных условий». Например, некоторые инженеры по тестированию производительности не знают, как использовать функцию «контрольной точки» при использовании инструментов тестирования производительности, поэтому они не могут найти серьезную проблему, заключающуюся в том, что большое количество виртуальных пользователей даже не входит в систему во время выполнения теста производительности. Они все еще думают, что тест производительности выполняется. Эффект хороший, проблем с производительностью тестируемой системы нет.

Веб-сервер и сервер приложений
С точки зрения непрофессионала, веб-сервер обслуживает страницы, чтобы браузер мог их просматривать, но сервер приложений предоставляет методы, которые может вызывать клиентское приложение. Чтобы быть точным, вы можете сказать: веб-серверы специализируются на обработке HTTP-запросов, но серверы приложений обслуживают бизнес-логику для приложений через множество протоколов. Веб-сервер (веб-сервер) Веб-сервер может обрабатывать протокол HTTP. Когда веб-сервер получает HTTP-запрос (запрос), он возвращает HTTP-ответ (ответ), например, отправляя обратно HTML-страницу. Чтобы обработать запрос (запрос), веб-сервер может ответить на статическую страницу или изображение, выполнить перенаправление страницы или делегировать создание динамического ответа некоторым другим программам, таким как CGI. Сценарий, сценарий JSP (JavaServer Pages), сервлеты, сценарий ASP (Active Server Pages), серверный JavaScript или некоторые другие серверные технологии. Независимо от их (примечание переводчика: скрипт) цели эти серверные программы обычно генерируют HTML-ответ (ответ) для просмотра браузером. Вы знаете, модель делегирования веб-сервера очень проста. Когда запрос (запрос) отправляется на веб-сервер, он просто передает запрос (запрос) программе, которая может обработать запрос (примечание переводчика: сценарий на стороне сервера). Веб-сервер предоставляет только среду, в которой программа на стороне сервера может быть выполнена, а ответ (сгенерированный программой) может быть возвращен, не выходя за рамки его функций. Серверные программы обычно имеют такие функции, как обработка транзакций, подключение к базе данных и обмен сообщениями. Хотя веб-сервер не поддерживает обработку транзакций или создание пулов соединений с базой данных, он может использовать различные стратегии для достижения отказоустойчивости и масштабируемости, такие как балансировка нагрузки и буферизация. (кеширование). Функции кластеризации (функции кластеризации) часто ошибочно принимают за просто функции, специфичные для сервера приложений. к

Сервер приложений (Сервер приложений) в соответствии с нашим определением, как сервер приложений, он предоставляет бизнес-логику клиентским приложениям через различные протоколы, включая HTTP. . Веб-сервер в основном обрабатывает отправку HTML в браузер для просмотра, в то время как сервер приложений предоставляет доступ к бизнес-логике для клиентских приложений. Приложение использует эту бизнес-логику, как если бы вы вызывали метод объекта (или функцию на процедурном языке). Клиент сервера приложений (включая графический интерфейс пользователя (GUI)) может работать на ПК, веб-сервере или даже на других серверах приложений. Информация, передаваемая между сервером приложений и его клиентом, не ограничивается простыми отображаемыми метками. Вместо этого эта информация представляет собой логику программы. Именно потому, что эта логика принимает форму данных и вызовов методов вместо статического HTML, клиент может использовать эту открытую бизнес-логику сколько угодно. В большинстве случаев сервер приложений предоставляет бизнес-логику (для клиентских приложений) через программные интерфейсы компонентных приложений (API), такие как приложения J2EE (Java 2 Platform, Enterprise Edition). Компонентная модель EJB (Enterprise JavaBean) программного сервера. Кроме того, сервер приложений может управлять своими собственными ресурсами, такими как функции контроля доступа, включая безопасность, обработку транзакций, объединение ресурсов и обмен сообщениями. Как и веб-сервер, сервер приложений снабжен множеством технологий масштабируемости и отказоустойчивости. Например, представьте себе интернет-магазин (веб-сайт), который в режиме реального времени предоставляет информацию о ценах и наличии. Этот сайт, скорее всего, предоставит вам форму для выбора продуктов. Когда вы отправляете запрос, веб-сайт выполняет поиск и возвращает результат, встроенный в HTML-страницу. Есть много способов, которыми веб-сайт может выполнить эту функцию. Я хочу представить сценарий, в котором сервер приложений не используется, и сценарий, в котором используется сервер приложений. Наблюдение за разницей между двумя сценариями поможет вам понять функциональность сервера приложений.

Сценарий 1. Веб-сервер без сервера приложений В этом сценарии веб-сервер независимо выполняет функцию интернет-магазина. Веб-сервер получает ваш запрос и затем отправляет его серверной программе, которая может его обработать. Эта программа ищет информацию о ценах из баз данных или текстовых файлов (плоский файл, примечание переводчика: плоский файл относится к небинарным файлам без специального формата, таким как свойства, файлы XML и т. Д.). После обнаружения программа на стороне сервера формулирует информацию о результатах в форме HTML, и, наконец, веб-сервер отправляет ее в ваш веб-браузер. Короче говоря, веб-сервер просто отвечает на HTML-страницы для обработки HTTP-запросов. к

Сценарий 2: веб-сервер с сервером приложений. Сценарий 2 аналогичен сценарию 1, является ли это веб-сервером или генерацией ответов (делегатов) на сценарий (Примечание переводчика: сервер (Серверная программа). Однако вы можете разместить бизнес-логику для определения цен на сервере приложений. Из-за этого изменения этот сценарий просто вызывает службу поиска на сервере приложений, вместо того, чтобы уже знать, как искать данные, а затем выражать их в качестве ответа. В это время, когда программа-скрипт генерирует HTML-ответ (ответ), можно использовать возвращенный результат службы. В этом сценарии сервер приложений обслуживает бизнес-логику для запроса информации о ценах на продукты. Эта функция (сервера) не определяет подробные сведения об отображении и о том, как клиент использует эту информацию. Вместо этого клиент и сервер приложений просто передают данные туда и обратно. Когда клиент вызывает службу поиска сервера приложений, служба просто ищет и возвращает результаты клиенту. Отделив его от HTML-кода, генерирующего ответ, логику ценообразования (поиска) можно многократно использовать в приложении. Другие клиенты, например кассовые аппараты, также могут позвонить в ту же службу, что и клерк, чтобы проверить клиента. В отличие от этого, служба поиска цен в сценарии 1 не может использоваться повторно, поскольку информация встроена в HTML-страницу.в целомВ модели сценария 2 веб-сервер обрабатывает HTTP-запросы (запросы), отвечая на HTML-страницы, в то время как сервер приложений предоставляет логику приложения, обрабатывая цены и доступность (запросы). к

Предупреждение (предостережения). Теперь веб-службы XML запутали границу между сервером приложений и веб-сервером. Отправляя полезную нагрузку XML (полезную нагрузку) на сервер, веб-сервер теперь может обрабатывать данные и ответ (ответ) в той же степени, что и предыдущий сервер приложений. Кроме того, большинство серверов приложений теперь включают в себя веб-серверы, а это означает, что веб-серверы можно рассматривать как подмножество серверов приложений. Хотя сервер приложений включает в себя функцию веб-сервера, разработчики редко развертывают сервер приложений в этом качестве (Примечание переводчика: эта функция относится как к функциям сервера приложений, так и Функция веб-сервера). Напротив, при необходимости они обычно настраивают веб-сервер независимо друг за другом с сервером приложений. Такое разделение функций помогает повысить производительность (простые веб-запросы (запросы) не повлияют на сервер приложений), раздельную конфигурацию (выделенный веб-сервер, кластеризацию и т. Д.) И предоставить лучший продукт. ВыбратьПокинуть комнату。

Узкое место в производительности
Узкое место производительности на самом деле является дефектом производительности программного обеспечения, наиболее популярным пониманием является «узкое место производительности».
(1) Узкое место производительности оборудования в основном связано с проблемами ЦП и ОЗУ. Например, во время анализа требований к программному обеспечению и эскизного проектирования было определено, что на сервере базы данных требуется 6 ЦП и 12 ГБ памяти, но в ходе теста было обнаружено, что непрерывное использование ЦП превышает 95%. В это время можно считать, что оборудование появилось. Узкое место в производительности.

(2) Узкие места в производительности прикладного программного обеспечения обычно относятся к прикладному программному обеспечению, такому как серверы приложений и WEB-серверы, а также к системам баз данных. Например, параметры пула соединений JDBC настраиваются на платформе WEBLogic, максимальное количество подключений — 50, минимальное количество подключений — 5, а увеличение — 10. В ходе тестирования было обнаружено, что при увеличении нагрузки количество существующих подключений оказывается недостаточным, и система динамически генерирует 10 новых подключений, что приводит к значительному увеличению времени отклика обработки транзакций. В настоящее время можно считать, что в прикладном программном обеспечении есть узкое место в производительности.

(3) Узкие места в производительности приложений обычно относятся к приложениям, недавно разработанным разработчиками. Например, приложение, разработанное на Java или C и развернутое на сервере приложений для обработки запросов пользовательских транзакций. Например, разработчик разработал программу обработки платежей. В ходе тестирования было обнаружено, что программа обработки платежей может обрабатывать только параллельные платежные запросы, отправленные пользователем последовательно, и не может обрабатываться параллельно, что приводит к времени отклика обработки платежной транзакции. Очень долго, на данный момент можно считать, что в приложении есть узкое место в производительности.

(4) Узкое место производительности в операционной системе обычно относится к таким операционным системам, как Windows, Unix и Linux. Например, в системе Windows, если настройка виртуальной памяти является необоснованной, она предназначена для предоставления виртуальной памяти для диска C. Во время теста обнаружено, что, когда физической памяти недостаточно, эффект обмена виртуальной памятью очень неудовлетворителен, что значительно увеличивает время отклика транзакции. . В настоящее время можно считать, что в операционной системе есть узкое место в производительности.

(5) Узкие места производительности сетевого оборудования обычно связаны с межсетевыми экранами, динамическими балансировщиками нагрузки, коммутаторами и другим оборудованием. Например, динамический балансировщик нагрузки настроил механизм динамического распределения нагрузки.Когда обнаруживается, что аппаратные ресурсы на сервере приложений достигли предела, динамический балансировщик нагрузки отправляет последующие запросы транзакций на другие серверы приложений с меньшей нагрузкой. . В ходе тестирования было обнаружено, что механизм динамической балансировки нагрузки не играет соответствующей роли.В настоящее время можно считать, что на сетевом оборудовании существует узкое место в производительности.

Источник