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- 来自专栏CSIG质量部压测团队
【项目实战-4】nodejs开启gzip，QPS提升6倍
【问题表现】 在压测项目生产环境中，发现首页的QPS一直在8k，未达到压测目标，但压测其他接口QPS能达到5w，需要排查出问题进行优化。 首页接口压测结果： [4845yght68.png] 其他接口压测结果： [s60wncdif6.png] 【问题分析与排查思路】 梳理整个压测链路：jmeter->1个公网CLB->web接入层（Node 在压测的过程中，还发现不同地区的压测集群压测结果不一致，越靠近压测环境的集群，压测的qps更高。 项目中使用广州的压测集群比北京的压测集群，压测的QPS更高。
1.7K30发布于 2021-02-23 - 来自专栏FunTester
10万QPS，K6、Gatling和FunTester终极对决！
刚好一个朋友想知道Gatling性能测试框架在实际测试中跟其他框架的比较结果，我就趁着周末时间搞了一个本地的moco服务来测试「K6」、「Gatling」和「FunTester」三个测试框架在「10万QPS 这里K6测试的QPS偏低，有点小意外。「FunTester」这里消耗内存比较多，还能接受。 这里「K6」测试框架测出来的QPS大概是其他两个框架的一半。 「K6」这时候消耗CPU有点多了。但是QPS依然有点低。「FunTester」占用内存已经超过1G了。 这个时候本机CPU使用率已经超过了*90%*了。 104375 1 测试完成，这轮测试「K6」表现有点逊色，应该CPU已经瓶颈了，导致测试QPS相比偏低。
2.3K40发布于 2021-07-23 - 来自专栏FunTester
高QPS下的固定QPS模型
在之前写过的文章固定QPS压测模式探索、固定QPS压测初试中，我用到了一个任务发生器和sleep()方法来达到固定QPS的请求实现。 主要思路就是在性能测试软启动完成后，根据设置QPS大小分配多个的线程来完成生成任务的功能。 这里引入一个常量： /** * 单个线程执行的最大QPS任务速率 */ public static int QPS_PER_THREAD = 250; 固定QPS测试用例启动方式改成如下 = baseThread.qps; executeThread = qps / Constant.QPS_PER_THREAD + 1; interval = 1_000 _000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总的请求量
1.2K50发布于 2021-05-31 - 来自专栏格物致知
QPS,TPS
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） Read
1.2K30编辑于 2022-08-19 - 来自专栏不想当开发的产品不是好测试
QPS的计算
QPS = req/sec = 请求数/秒 Q：如何根据日志查看一个服务的qps A： 一般access.log是记录请求的日志，tail -f XXX.access.log ，可发现格式如下： 前面是请求的时间 '{print $1}' | uniq -c 先grep getCart获取getCart服务 然后两次awk取出时分秒 然后uniq -c 去重统计 可以看到大致的QPS 【峰值QPS和机器计算公式】 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ 答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
6K110发布于 2018-01-24 - 来自专栏老铁丁D
利用accesslog统计QPS
什么是QPS? QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 145 HTTP/1.1" 200 10959 当我们访问articleId=145这个文章的时候这个日志文件就会产生对应一条记录，那样我们就可以根据这个日志文件来统计1s内有几个访问，就可以知道对应得QPS [root@iZwz9278r1bks3b80puk6fZ logs]# cat localhost_access_log.2019-10-09.txt | grep 'articleId=145' articleId=145 HTTP/1.1" 200 10960 [root@iZwz9278r1bks3b80puk6fZ logs]# cat localhost_access_log.2019 这样就可以看出2019:09:09:31有两个访问量即可得 QPS=2 现在，来讲一下命令什么意思！
1.2K10编辑于 2022-08-12 - 来自专栏linda
QPS、TPS计算
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） 计算方法 QPS Questions = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; QPS=Questions 'Com_rollback'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; TPS=(Com_commit + Com_rollback)/Seconds QPS -p extended-status --relative --sleep=1|grep -w Com_rollback TPS = $Com_commit + $Com_rollback 统计QPS ---- ";} else{ count+=1; printf "%-6d
3.1K50发布于 2019-06-02 - 来自专栏编程小白狼
QPS 统计方法
什么是 QPS？ QPS（Queries Per Second）即"每秒查询率"，是衡量系统性能和处理能力的重要指标。 为什么需要统计 QPS？ 性能监控：了解系统的实时处理能力 容量规划：根据流量趋势进行资源扩容或缩容 异常检测：发现流量异常波动，及时预警 性能优化：识别瓶颈，针对性优化系统 QPS 计算方法 基本计算公式 QPS = 请求总数 : {counter.get_qps():.2f}") 高级 QPS 统计方法 滑动窗口算法 简单计数法只能计算平均QPS，无法反映最近时间段的真实流量。 在实际应用中，需要根据系统特点、性能要求和资源约束选择最合适的QPS统计方案。 希望本文对您理解和实现QPS统计有所帮助！
48210编辑于 2025-08-30 - 来自专栏漫漫架构路
如何预估系统QPS
如何预估系统QPS 场景举例： 开屏广告，全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据8/2原则，80%的流量在20%的时间段内产生 峰值QPS = (1200w * 0.8) / (24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见，预留20%的Buffer，因此可预估系统峰值QPS=920
2.1K10发布于 2020-09-03 - 来自专栏苏三说技术
百万 QPS 性能优化
今天，我们来学习下 JVM 的内存区域划分、对象内存布局、百万 QPS 优化实践。 优化效果：通过调整 TLAB 初始大小，**使 QPS 从初始爬升到稳定峰值时间缩短 50%，减少 GC 停顿约 30%**。 请求量：请求量级每天百万级，且存在流量高峰期，高峰期持续时间 1-2 小时，高峰 QPS3000，其余时间 QPS 为 30。 部署服务器：服务部署的容器内存为 8G，单节点部署。 非流量高峰期 QPS30，每秒约 45K。流量高峰时段 QPS3000，每秒约 4.5M。 假设 8G 机器，分配 4G 堆内存，其中新生代 2G。 逃逸分析辅助：通过-XX:+DoEscapeAnalysis（默认开启）优化 80%的临时对象分配路径 优化后系统 QPS 稳定在百万级，GC 频率降至 1 次/分钟以下，P99 延迟从 200ms 降至
57100编辑于 2025-03-06 - 来自专栏FunTester
固定QPS压测初试
) / 1000 * qps; if (expect > actual + qps) { logger.info("期望执行数:{ },实际执行数:{},设置QPS:{}", expect, actual, qps); range((int) expect - actual).forEach( java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task com.fun.frame.execute.FixedQpsConcurrent$TT@5e6bf970 ) / 1000 * qps; if (expect > actual + qps) { logger.info( "期望执行数:{},实际执行数:{},设置QPS:{}", expect, actual, qps); range((int) expect - actual
1.9K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏若尘的技术专栏
QPS，TPS，RT，PV，UV
QPS 原理：每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间叫做峰值时间。 公式：( 总 PV 数 80% ) / ( 每天秒数 20% ) = 峰值时间每秒请求数（QPS）。 再来看一个计算机器数量的公式： 需要的机器数量：峰值时间每秒 QPS / 单台机器的 QPS。 举个例子，每天 300w PV 打在单台机器上，这台机器需要多少 QPS？ ( 3000000 0.8 ) / (86400 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到 139 QPS，因为是峰值。 （200 万 PV 才有 100 峰值 QPS） TPS TPS：Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数），即服务器每秒处理的事务数。
2.6K45编辑于 2021-12-07 - 来自专栏禅境花园
QPS 和并发测试
要测试 http 应用的 QPS（每秒请求数）和并发性能，你可以使用 wrk、ab（Apache Benchmark）、或 hey 等工具。下面介绍如何使用这些工具来测试 Flask 应用的性能。 使用 wrk 进行 QPS 和并发测试 wrk 是一个现代的 HTTP 基准测试工具，支持高并发。 你可以通过 Homebrew 安装它： brew install wrk 运行 wrk 测试 假设你的 Flask 应用运行在 http://localhost:8001，你可以通过以下命令测试并发请求和 QPS 使用 ab（Apache Benchmark）测试 ab 是 Apache 自带的一个简单的基准测试工具，你可以使用它来测试 Flask 应用的 QPS 和并发。 总结 使用 wrk、ab 或 hey 测试 Flask 应用的 QPS 和并发性能。 根据测试结果，优化 Gunicorn 的工作进程和线程数，以提高应用的并发和处理能力。
1.1K10编辑于 2024-11-21 - 来自专栏Java技术
QPS到AQS的确定
QPS(Query per seconds) 属于一种运行指标参数。用户的每一次请求都需要记录在数据库中。缓存数据动态处理。硬件数据容量大并不需要关心数据读写的性能问题。
13510编辑于 2025-05-26 - 来自专栏Java实战博客
QPS TPS
image.png 有效提升QPS 有助于我们提高服务器的性能的以及性能利用率，减少不必要的性能开支 什么是QPS？ QPS ：Queries Per Second 从字面意思就可以理解：是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数 讲白了：每秒中 用户请求与服务器响应回去 的数量 怎么理解 QPS 与 TPS？ 场景：用户访问一个页面 这个页面发送了N个请求。 更进一步理解：服务器如果只处理这个用户的情况：那么服务器在刚才的场景（如果都在1秒内响应了）TPS 就是1 ，QPS就是N 其他知识 QPS(TPS) = 并发数 / 平均响应时间 服务器响应的快慢，用户是第一时间感知的
2K10编辑于 2022-01-19 - 来自专栏CSIG质量部压测团队
Jmeter限制打量QPS上限
在生产环境压测时，可能存在并发设置过高，导致把生产环境资源占满或者服务器打挂，从而影响系统正常使用；或是导致系统触发限频，出现大量报错，从而影响压测结果；于是针对以上问题，我们可以使用jmeter中的Constant Throughput Timer来解决以上问题。
6.5K21编辑于 2021-12-08 - 来自专栏东隅已逝
UV、PV、TPS、QPS、DAU
QPS（Query Per Second） QPS = req/sec = 请求数/秒 每秒请求数，服务器在一秒的时间内处理了多少个请求,QPS的数值需要通过下面的指标得到。 吐吞量：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量，TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标。 并发数：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。
3.1K31发布于 2019-12-13 - 来自专栏PHP在线
6个常见的 PHP 安全性攻击
了解常见的PHP应用程序安全威胁，可以确保你的PHP应用程序不受攻击。因此，本文将列出 6个常见的 PHP 安全性攻击，欢迎大家来阅读和学习。 1、SQL注入 SQL注入是一种恶意攻击，用户利用在表单字段输入SQL语句的方式来影响正常的SQL执行。 $district; echo '
'; } $stmt->close(); } 2、XSS攻击 XSS(跨站点脚本攻击)是一种攻击，由用户输入一些数据到你的网站 烦人的弹窗 刷新或重定向 损坏网页或表单 窃取cookie AJAX(XMLHttpRequest) 防止XSS攻击 为了防止XSS攻击，使用PHP的htmlentities 6、代码注入 代码注入是利用计算机漏洞通过处理无效数据造成的。问题出在，当你不小心执行任意代码，通常通过文件包含。写得很糟糕的代码可以允许一个远程文件包含并执行。2.3K50发布于 2018-03-08 - 来自专栏沈唁志
6个常见的 PHP 安全性攻击
了解常见的 PHP 应用程序安全威胁，可以确保你的 PHP 应用程序不受攻击。因此，本文将列出 6 个常见的 PHP 安全性攻击，欢迎大家来阅读和学习。 $district; echo '
'; } $stmt->close(); } 2、XSS 攻击 XSS(跨站点脚本攻击)是一种攻击，由用户输入一些数据到你的网站，其中包括客户端脚本 烦人的弹窗 刷新或重定向 损坏网页或表单 窃取 cookie AJAX（XMLHttpRequest） 防止 XSS 攻击 为了防止 XSS 攻击，使用 PHP 的 htmlentities()函数过滤再输出到浏览器 6、代码注入 代码注入是利用计算机漏洞通过处理无效数据造成的。问题出在，当你不小心执行任意代码，通常通过文件包含。写得很糟糕的代码可以允许一个远程文件包含并执行。 原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：6个常见的 PHP 安全性攻击1.7K10发布于 2018-05-24 - 来自专栏FunTester
固定QPS压测模式探索
在早前跟测试同行在QQ群聊天的时候，聊过一个固定QPS压测的问题，最近突然有需求，想实现一下，丰富一下自己的性能测试框架，最新的代码请移步我的GitHub，地址:https://github.com/JunManYuanLong （由于多种原因，真实发生量小于设定值） 总体的思路与如何mock固定QPS的接口、moco固定QPS接口升级补偿机制这两票文章一致，但是没有采取Semaphore的模式，原因是moco是多线程对单线程， private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FixedQpsThread.class); public int qps , MarkThread markThread) { this.limit = limit; this.qps = qps; this.mark = markThread = fixedQpsThread.qps; long interval = 1_000_000_000 / qps; AidThread aidThread = new
1K20发布于 2020-10-19
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