性能测试-实例讲解VU、RPS、RT公式换算

概述

今天看到一篇文章讲解VU、RPS、RT,中间有一个公式如下图

 

 

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并发数 = RPS * 响应时间 

于是我在本地做了几次实验,试图验证一下公式的准确性

 实验网站 www.baidu.com

第一次实验

100线程,一次迭代,启动时间1s,线程组和聚合报告如图所示

 

从结果可以看出,100并发/s,一次迭代,平均响应时间是68ms

如果根据上面公式来看的话

RPS = 并发数/响应时间 = 100/0.068 ,大约是1470/S

但是我们在线程组中可以看出,预置的RPS是 100/S

差距有点大哦~~~想想为什么呢?

 

第二次实验

100线程,持续迭代,1s内启动线程,持续运行10s。线程组和聚合报告如图所示。

 

从聚合报告可以看出来,平均TPS= 1303。那么我们可不可以就认定这个TPS=RPS呢?

简单计算一下就知道了。

图中可以看出我们的单次响应时间是72ms,那么1秒内大约能迭代14次。100个线程下,一秒内大约能发送1400个请求。

因此我们的RPS大约是1400/S

这样就能看出来,一秒内发送1400次请求,但是1s内只有1300个请求能响应完毕

我们再反向验证一下并发数

并发数 = RPS*响应时间,1400* 0.072 等于100.8,和线程组里面设置的并发数几乎相同。

如果我们用Throughput=RPS去反向验证

并发数 = RPS*响应时间,1303* 0.072 等于93和线程组里面设置的并发数就有一些差距了。

这两次实验得出的结论:在持续迭代下,由于样本充足,所以公式成立。但是RPS!= TPS

 

第三次实验

这次我们直接加上RPS定时器,通过精准的RPS来验证公式

我们让200RPS保持1分钟,查看聚合报告

 

首先我们就能看出,在200RPS下,平均TPS只有172!

其次,平均并发数 = 200*0.047 = 9.4   意味着我只需要9个线程,就可以在一秒内释放200RPS的压力

可以算出每个线程每秒的请求数是 200/9.4 =21,也就是一个线程一秒内最大迭代21次

反推每个请求的响应时间 大约 是 1000/21 大约是 47ms 

前后验证的结果都相符!

 

第四次实验

这一次我们直接在线程组中设置刚刚20RPS下得出的平均并发数值 9,反向推断出RPS的准确性

计算一下RPS = 9 /0.043 约等于209

 因为线程组只能设置整数,所以会和实验三有一些误差,不影响测试的准确性

 

 结尾语:从几次实验结果来看,在样本充足的情况下,公式是没有问题的。重点是做测试要时刻保持一颗质疑的心,不盲信任何权威 !

 

posted @ 2019-07-19 12:41  飞天小子  阅读(...)  评论(...编辑  收藏