TPS及計算方法

2022-02-08 04:02:05 字數 1713 閱讀 4183

tps (transaction per second)代表每秒執行的事務數量,可基於測試週期內完成的事務數量計算得出。例如,使用者每分鐘執行6個事務,tps為6 / 60s = 0.10 tps。同時我們會知道事務的響應時間(或節拍),以此例,60秒完成6個事務也同時代表每個事務的響應時間或節拍為10秒。

利特爾法則  (little』s law):

該法則由麻省理工大學斯隆商學院(mit sloan school of management)的教授john little﹐於2023年所提出與證明。它是乙個有關提前期與在製品關係的簡單數學公式,這一法則為精益生產的改善方向指明了道路。

利特爾法則的公式描述為:lead time(產出時間)= 存貨數量×生產節拍     或     th(生產效率)= wip(存貨數量)/ ct(週期時間)

p.s: 稍後我們會列出負載模型中利特爾法則的應用公式。

我們通過2個示例來看一下此法則是如何在生產環境中發生作用的。

例1:假定我們所開發的併發伺服器,併發的訪問速率是:1000客戶/分鐘,每個客戶在該伺服器上將花費平均0.5分鐘,根據little's law規則,在任何時刻,伺服器將承擔1000×0.5=500個客戶量的業務處理。假定過了一段時間,由於客戶群的增大,併發的訪問速率提公升為2000客戶/分鐘。在這樣的情況下,我們該如何改進我們系統的效能? 根據little's law規則,有兩種方案:

第一:提高伺服器併發處理的業務量,即提高到2000×0.5=1000。 或者

第二:減少伺服器平均處理客戶請求的時間,即減少到:2000×0.25=500。

例2:假設你排隊參觀某個風景點,該風景點固定的容納人數是:60人。每個人在該風景點停留的平均時間是:3分鐘。假設在你的前面還排有20個人,問:你估計你大概等多少時間才能進入該風景點。

答案:1小時(3×20=60),和該景點固定的容納人數無關。

為了通過利特爾法則研究負載模型,我們就先要了解兩個因子:響應時間(response time)和節拍(pacing)。實際上節拍會超越響應時間對tps的影響。

示例1:節拍0秒,思考時間0秒

使用者執行5個事務並且每個事務的響應時間是10秒,需要花費50秒完成5個事務,即5/50=0.1 tps (這裡tps是由響應時間控制)。

示例2:速率15秒,思考時間0秒

使用者執行5個事務且每個事務的響應時間是10秒,但實際由於節拍大於響應時間,所以它優於響應時間控制了事務發生的頻率。完成5個事務需要5*15 = 75秒,產生5/75=0.06667 tps。

在第二個示例中,平均響應時間小於節拍15秒,需要75秒完成5個迭代,產生了0.06667 tps。

上面兩個例子中我們假設思考時間為0秒。如果思考時間為2秒,總時間仍是75秒完成5個迭代,產生0.06667 tps。

節拍為0秒,則     使用者數 = tps * ( 響應時間 + 思考時間 )

節拍不為0秒且大於響應時間與思考時間的和,則     使用者數 = tps * (速率)

事實上tps是事務在w.r.t時間的速率,所以也被稱為吞吐量(throughput)。

所以利特爾法則在負載模型中解釋為:系統內平均使用者數 = 平均響應時間 * 吞吐量

n = ( r + z ) * x

n, 使用者數

r, 平均響應時間(也可能是速率)

z, 思考時間

x, 吞吐量(如tps)

如:n (使用者數)=1500, r (平均響應時間)=10, z (思考時間)=0,則x (吞吐量)=1500/10=150 tps

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