Тест производительности: взаимосвязь между пропускной способностью и количеством одновременных запросов
Тест производительности: взаимосвязь между пропускной способностью и количеством одновременных запросов

Пропускная способность сервера и количество одновременных запросов — это два связанных, но разных понятия:

  • Пропускная способность(Throughput):представляет единицу временисервер Количество обработанных запросов。другими словами,Это мера объема работы, выполненной за определенный период времени.
  • Количество одновременных запросов(Concurrency):представляет собой в любой данный момент времени,сервер Количество обрабатываемых запросов. Это не обязательно равно количеству фактически выполненных запросов.,Потому что под высоким одновременно,серверу может потребоваться больше времени для обработки каждого запроса,Это может снизить цену вашего продукта.

Поймите взаимосвязь:

Взаимосвязь между пропускной способностью и количеством одновременных запросов можно понять с помощью следующей аналогии: предположим, что у вас есть ресторан, «количество одновременных запросов» похоже на количество гостей в ресторане, а «пропускная способность» — на количество клиентов, которых ресторан может обслужить за час. Количество обслуженных гостей. Даже если ваш ресторан может одновременно принять 100 гостей, а ваш шеф-повар может приготовить только 50 блюд в час, то ваша «пропускная способность» составит 50, а не 100.

Чтобы определить максимальную пропускную способность вашего сервера, вы можете выполнить тестирование производительности, постепенно увеличивая количество одновременных запросов. Вы можете установить разные номера потоков в JMeter и наблюдать, увеличивается ли пропускная способность сервера по мере увеличения количества параллелизма. Когда вы увеличиваете количество параллелизма, но пропускная способность больше не увеличивается, или время отклика начинает значительно увеличиваться, или частота ошибок начинает значительно увеличиваться, это может быть максимальная пропускная способность сервера.

Обратите внимание, что определение максимальной пропускной способности не означает, что вам следует устанавливать такой номер параллелизма в производственной среде, поскольку это может привести к длительному времени ответа от сервера или слишком высокому уровню ошибок. Идеальным числом параллелизма должно быть такое количество, при котором можно достичь максимальной пропускной способности при сохранении хорошего времени отклика и частоты ошибок.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose