如何測試伺服器吞吐量

Ⅰ 如何測試路由器11ax吞吐量，求大神給出方案

iperf的使用非常簡單，測試的原理是在wan口連接一台PC機，在LAN口連接一台PC，兩邊分別運行iperf服務端和客戶端模式，用來測量LAN->WAN和WAN->LAN性能。具體命令如下：
服務端：iperf -s -w 1m
客戶端：iperf -c <server ip> -w 1m -t 20 -P 10
含義是TCP wndowsize 為1MByte，測試時間是20s，線程是10。

Ⅱ 性能測試吞吐量、響應時間、點擊數該如何分析

吞吐量 說的是網路數據交換最大和最小； 白話來說就是水管有多大！
響應時間 就是客服端發送請求-伺服器確認-在發回客戶端 這之間的時間久石響應時間！
點擊數 是網頁上的么？點擊數就是一個程序編譯而成的！現在一般都用JAVA .NET VB 等語言進行編譯！測試該東西有多少人來點擊過.

Ⅲ 如何測試區域網的網速和數據吞吐量

尊敬的用戶您好：
網路速度慢最直接的原因就是帶寬不足或者線路有問題，可以通過CHARIOT測量網路中任意兩台計算機之間的連通帶寬，並且該軟體還可以將測量結果以圖形的形式表現出來，更方便我們比較和瀏覽。當然要想成功測量帶寬吞吐量的前提是需要這兩台計算機之間 有路由指引數據包的傳送方向。
中國電信提供最優質的網路通訊服務，老友換新機，網齡抵現金，百兆寬頻免費體驗，超清電視iTV，電信活動可以直接通過營業廳查詢。

Ⅳ 如何測試一台伺服器在lnmp環境下，可以承受多少qps，tps，iops

我用的是jmeter，寫的不夠專業請見諒，基本就是在一定時間內發起若干個並發連接，然後每個連接執行一次登陸操作和查詢操作，對返回結果進行成功或失敗判斷。最終得出一個結論，比如我得到的是：
樣本數量：5500；
平均連接時間：21毫秒；
95%的樣本連接時間低於33毫秒；
錯誤率：0%；
伺服器吞吐量：每秒54.4次；
數據流量：每秒3005.3KB。
當然也可以用其他軟體，不過大部分都是linux下的，windows下不多，我只試用過一個pylot，需要python支持，相對jemter功能更加簡單，不過設置也簡單。

Ⅳ 怎樣測試伺服器壓力

下載並安裝WAST；

1．設置並行連接數；

2．設置持續時間；

3．其餘設置；

註：所有以上的選項可以根據自己的需要進行設置。

設置完成後就可以進行壓力測試。測試的步驟如下：

第一步，點擊工具欄上的「New Script」按鈕，在打開的面板中點擊「Nanual」按鈕創建一個新的測試項目。在打開的窗口中對它進行設置，在主選項中的Server中填寫要測試的伺服器的IP地址。這里我們填寫192.168.1.20。在下方選擇測試的Web連接方式，這里的方式Verb選擇get。Path選擇要測試的Web頁面路徑，這里填寫/Index.asp即動網的首頁文件，WAST可以設置更多的Path。

第二步，在「Settings」功能設置中將Stress Level （Threads）線程數設置為1000。然後點工具中的灰色三角按鈕即可進行測試。測試過程中我們可以從伺服器的任務管理器中看到CPU使用率已經達到100%，損耗率達到最大。在CMD窗口中使用命令netstat -an，可以看到客戶端的IP地址在伺服器上的80埠進行了非常多的連接，而且Web網站已經打不開了，提示過多用戶連接。

Ⅵ 如何使用jmeter測試吞吐量

jmeter 運行之後會生成聚合報告 裡面直接就有 throughput 吞吐量數據

Ⅶ 網路吞吐量的測試方法

吞吐量的測試需要由被測試鏈路的雙端進行端對端的測試，對於企業的網管和維護工程師來說在進行端對端的測試中是不需要了解或測試物理網路的，由於 IP是承載應用業務的網路互聯平台，這樣的端對端鏈路測試中的物理網路可以是無線網路、路由環境、透明網路甚至是非對稱的網路（如 xDSL和Cable Modem）。 最簡單（也是最常用和有效）的吞吐量測試方法就是將測試接入點選在鏈路兩端的乙太網網路上的測試方法，如圖1。測試時在發送端在指定發送速度，在接收器上計算收到的幀的速度。吞吐量是接收器收到的好幀數量/時間，測試通過改變幀長度，重復以上測試得到不同速率下的測試結果。（註：可以反復進行測試，來確定在不同的傳輸速度時的吞吐量）
有一點需要強調的是，在維護一個運行中的網路時，吞吐量測試是必須在線進行的，即不能中斷現有的網路業務和網路連接，測試過程中有其它的網路流量存在。這種情況下的測試結果對於評估現有業務上的網路能力，計劃增加網路站點和擴充網路應用的評估是非常有意義的。
測試方法：端對端測試有很多的測試手段和方法，主要分起來有兩類：一類是基於PC軟體的測試，另一類是使用專門的測試儀器進行的測試手段。通常對於流量比較大的（如：大於30Mbps以上）測試主要是使用測試儀器進行的，這是因為測試儀器不象基於PC的測試軟體那樣要受到操作系統、網卡、設備驅動和配置等諸多方面的影響，測試儀能提供穩定、獨立和可重復性的測試結果。

Ⅷ 性能測試的方法

對於企業應用程序，有許多進行性能測試的方法，其中一些方法實行起來要比其他方法困難。所要進行的性能測試的類型取決於想要達到的結果。例如，對於可再現性，基準測試是最好的方法。而要從當前用戶負載的角度測試系統的上限，則應該使用容量規劃測試。本文將介紹幾種設置和運行性能測試的方法，並討論這些方法的區別。
如果不進行合理的規劃，對J2EE應用程序進行性能測試將會是一項令人望而生畏且有些混亂的任務。因為對於任何的軟體開發流程，都必須收集需求、理解業務需要，並在進行實際測試之前設計出正式的進度表。性能測試的需求由業務需要驅動，並由一組用例闡明。這些用例可以基於歷史數據（例如，伺服器一周的負載模式）或預測的近似值。弄清楚需要測試的內容之後，就需要知道如何進行測試了。
在開發階段前期，應該使用基準測試來確定應用程序中是否出現性能倒退。基準測試可以在一個相對短的時間內收集可重復的結果。進行基準測試的最好方法是，每次測試改變一個且只改變一個參數。例如，如果想知道增加JVM內存是否會影響應用程序的性能，就逐次遞增JVM內存（例如，從1024 MB增至1224 MB，然後是1524 MB，最後是2024 MB），在每個階段收集結果和環境數據，記錄信息，然後轉到下一階段。這樣在分析測試結果時就有跡可循。下一小節我將介紹什麼是基準測試，以及運行基準測試的最佳參數。
開發階段後期，在應用程序中的bug已經被解決，應用程序達到一種穩定狀態之後，可以運行更為復雜的測試，確定系統在不同的負載模式下的表現。這些測試被稱為容量規劃測試、滲入測試(soak test)、峰谷測試（peak-rest test)，它們旨在通過測試應用程序的可靠性、健壯性和可伸縮性來測試接近於現實世界的場景。對於下面的描述應該從抽象的意義上理解，因為每個應用程序的使用模式都是不同的。例如，容量規劃測試通常都使用較緩慢的ramp-up（下文有定義），但是如果應用程序在一天之中的某個時段中有快速突發的流量，那麼自然應該修改測試以反映這種情況。但是，要記住，因為更改了測試參數（比如ramp-up周期或用戶的考慮時間（think-time)），測試的結果肯定也會改變。一個不錯的方法是，運行一系列的基準測試，確立一個已知的可控環境，然後再對變化進行比較。 基準測試的關鍵是要獲得一致的、可再現的結果。可再現的結果有兩個好處：減少重新運行測試的次數；對測試的產品和產生的數字更為確信。使用的性能測試工具可能會對測試結果產生很大影響。假定測試的兩個指標是伺服器的響應時間和吞吐量，它們會受到伺服器上的負載的影響。伺服器上的負載受兩個因素影響：同時與伺服器通信的連接（或虛擬用戶）的數目，以及每個虛擬用戶請求之間的考慮時間的長短。很明顯，與伺服器通信的用戶越多，負載就越大。同樣，請求之間的考慮時間越短，負載也越大。這兩個因素的不同組合會產生不同的伺服器負載等級。記住，隨著伺服器上負載的增加，吞吐量會不斷攀升，直到到達一個點。
注意，吞吐量以穩定的速度增長，然後在某一個點上穩定下來。
在某一點上，執行隊列開始增長，因為伺服器上所有的線程都已投入使用，傳入的請求不再被立即處理，而是放入隊列中，當線程空閑時再處理。
注意，最初的一段時間，執行隊列的長度為零，然後就開始以穩定的速度增長。這是因為系統中的負載在穩定增長，雖然最初系統有足夠的空閑線程去處理增加的負載，最終它還是不能承受，而必須將其排入隊列。
當系統達到飽和點，伺服器吞吐量保持穩定後，就達到了給定條件下的系統上限。但是，隨著伺服器負載的繼續增長，系統的響應時間也隨之延長，雖然吞吐量保持穩定。
注意，在執行隊列（圖2）開始增長的同時，響應時間也開始以遞增的速度增長。這是因為請求不能被及時處理。
為了獲得真正可再現的結果，應該將系統置於相同的高負載下。為此，與伺服器通信的虛擬用戶應該將請求之間的考慮時間設為零。這樣伺服器會立即超載，並開始構建執行隊列。如果請求（虛擬用戶）數保持一致，基準測試的結果應該會非常精確，完全可以再現。
您可能要問的一個問題是：「如何度量結果？」對於一次給定的測試，應該取響應時間和吞吐量的平均值。精確地獲得這些值的唯一方法是一次載入所有的用戶，然後在預定的時間段內持續運行。這稱為「flat」測試。
與此相對應的是「ramp-up」測試。
ramp-up測試中的用戶是交錯上升的（每幾秒增加一些新用戶）。ramp-up測試不能產生精確和可重現的平均值，這是因為由於用戶的增加是每次一部分，系統的負載在不斷地變化。因此，flat運行是獲得基準測試數據的理想模式。
這不是在貶低ramp-up測試的價值。實際上，ramp-up測試對找出以後要運行的flat測試的范圍非常有用。ramp-up測試的優點是，可以看出隨著系統負載的改變，測量值是如何改變的。然後可以據此選擇以後要運行的flat測試的范圍。
Flat測試的問題是系統會遇到「波動」效果。
注意波動的出現，吞吐量不再是平滑的。
這在系統的各個方面都有所體現，包括CPU的使用量。
注意，每隔一段時間就會出現一個波形。CPU使用量不再是平滑的，而是有了像吞吐量圖那樣的尖峰。
此外，執行隊列也承受著不穩定的負載，因此可以看到，隨著系統負載的增加和減少，執行隊列也在增長和縮減。
注意，每隔一段時間就會出現一個波形。執行隊列曲線與上面的CPU使用量圖非常相似。
最後，系統中事務的響應時間也遵循著這個波動模式。
注意，每隔一段時間就會出現一個波形。事務的響應時間也與上面的圖類似，只不過其效果隨著時間的推移逐漸減弱。
當測試中所有的用戶都同時執行幾乎相同的操作時，就會發生這種現象。這將會產生非常不可靠和不精確的結果，所以必須採取一些措施防止這種情況的出現。有兩種方法可以從這種類型的結果中獲得精確的測量值。如果測試可以運行相當長的時間（有時是幾個小時，取決於用戶的操作持續的時間），最後由於隨機事件的本性使然，伺服器的吞吐量會被「拉平」。或者，可以只選取波形中兩個平息點之間的測量值。該方法的缺點是可以捕獲數據的時間非常短。 對於性能規劃類型的測試來說，其目標是找出，在特定的環境下，給定應用程序的性能可以達到何種程度。此時可重現性就不如在基準測試中那麼重要了，因為測試中通常都會有隨機因子。引入隨機因子的目的是為了盡量模擬具有真實用戶負載的現實世界應用程序。通常，具體的目標是找出系統在特定的伺服器響應時間下支持的當前用戶的最大數。例如，您可能想知道：如果要以5秒或更少的響應時間支持8,000個當前用戶，需要多少個伺服器？要回答這個問題，需要知道系統的更多信息。
要確定系統的容量，需要考慮幾個因素。通常，伺服器的用戶總數非常大（以十萬計），但是實際上，這個數字並不能說明什麼。真正需要知道的是，這些用戶中有多少是並發與伺服器通信的。其次要知道的是，每個用戶的「考慮時間」即請求間時間是多少。這非常重要，因為考慮時間越短，系統所能支持的並發用戶越少。例如，如果用戶的考慮時間是1秒，那麼系統可能只能支持數百個這樣的並發用戶。但是，如果用戶的考慮時間是30秒，那麼系統則可能支持數萬個這樣的並發用戶（假定硬體和應用程序都是相同的）。在現實世界中，通常難以確定用戶的確切考慮時間。還要注意，在現實世界中，用戶不會精確地按照間隔時間發出請求。
於是就引入了隨機性。如果知道普通用戶的考慮時間是5秒，誤差為20%，那麼在設計負載測試時，就要確保請求間的時間為5×（1 +/- 20%）秒。此外，可以利用「調步」的理念向負載場景中引入更多的隨機性。它是這樣的：在一個虛擬用戶完成一整套的請求後，該用戶暫停一個設定的時間段，或者一個小的隨機時間段（例如，2×（1 +/- 25%）秒），然後再繼續執行下一套請求。將這兩種隨機化方法運用到測試中，可以提供更接近於現實世界的場景。
進行實際的容量規劃測試了。接下來的問題是：如何載入用戶以模擬負載狀態？最好的方法是模擬高峰時間用戶與伺服器通信的狀況。這種用戶負載狀態是在一段時間內逐步達到的嗎？如果是，應該使用ramp-up類型的測試，每隔幾秒增加x個用戶。或者，所有用戶是在一個非常短的時間內同時與系統通信？如果是這樣，就應該使用flat類型的測試，將所有的用戶同時載入到伺服器。兩種不同類型的測試會產生沒有可比性的不同測試。例如，如果進行ramp-up類型的測試，系統可以以4秒或更短的響應時間支持5,000個用戶。而執行flat測試，您會發現，對於5,000個用戶，系統的平均響應時間要大於4秒。這是由於ramp-up測試固有的不準確性使其不能顯示系統可以支持的並發用戶的精確數字。以門戶應用程序為例，隨著門戶規模的擴大和集群規模的擴大，這種不確定性就會隨之顯現。
這不是說不應該使用ramp-up測試。對於系統負載在一段比較長的時間內緩慢增加的情況，ramp-up測試效果還是不錯的。這是因為系統能夠隨著時間不斷調整。如果使用快速ramp-up測試，系統就會滯後，從而報告一個較相同用戶負載的flat測試低的響應時間。那麼，什麼是確定容量的最好方法？結合兩種負載類型的優點，並運行一系列的測試，就會產生最好的結果。例如，首先使用ramp-up測試確定系統可以支持的用戶范圍。確定了范圍之後，以該范圍內不同的並發用戶負載進行一系列的flat測試，更精確地確定系統的容量。 滲入測試是一種比較簡單的性能測試。滲入測試所需時間較長，它使用固定數目的並發用戶測試系統的總體健壯性。這些測試將會通過內存泄漏、增加的垃圾收集（GC)或系統的其他問題，顯示因長時間運行而出現的任何性能降低。測試運行的時間越久，您對系統就越了解。運行兩次測試是一個好主意——一次使用較低的用戶負載（要在系統容量之下，以便不會出現執行隊列），一次使用較高的負載（以便出現積極的執行隊列）。
測試應該運行幾天的時間，以便真正了解應用程序的長期健康狀況。要確保測試的應用程序盡可能接近現實世界的情況，用戶場景也要逼真（虛擬用戶通過應用程序導航的方式要與現實世界一致），從而測試應用程序的全部特性。確保運行了所有必需的監控工具，以便精確地監測並跟蹤問題。 峰谷測試兼有容量規劃ramp-up類型測試和滲入測試的特徵。其目標是確定從高負載（例如系統高峰時間的負載）恢復、轉為幾乎空閑、然後再攀升到高負載、再降低的能力。
實現這種測試的最好方法就是，進行一系列的快速ramp-up測試，繼之以一段時間的平穩狀態（取決於業務需求），然後急劇降低負載，此時可以令系統平息一下，然後再進行快速的ramp-up；反復重復這個過程。這樣可以確定以下事項：第二次高峰是否重現第一次的峰值？其後的每次高峰是等於還是大於第一次的峰值？在測試過程中，系統是否顯示了內存或GC性能降低的有關跡象？測試運行（不停地重復「峰值/空閑」周期）的時間越長，您對系統的長期健康狀況就越了解。

Ⅸ 如何實驗一個網路設備能夠承受最大的吞吐量 或使用什麼軟體

這種吞吐量的測試一般用軟體很難實現，當然不排除你搞很多台PC，裝流量發生軟體，同時向網路設備打流量，而且這樣測出來也不準確，特別是高端的網路設備，因為很明顯，如果你要測試一台設備，那麼你的測試儀的性能肯定要被測設備強大，才能測的出。
一般業界的通用做法，測試網路層及以下的吞吐率，使用思博倫的smartbits，如果測試設備四到七層的性能（比如http響應啊，ipsec吞吐量等等），使用思博倫的avalanche，另外一個公司的IXIA也可以。

Ⅹ 伺服器性能測試中有哪些常用的性能指標

伺服器性能測試中有以下常用的性能指標：

【吞吐量】 固定時間間隔內的處理完畢事務個數。通常是1秒內處理完畢的請求個數，單位：事務/秒（tps）；

【平均吞吐量】一段時間內吞吐量的平均值。無法體現吞吐量的瞬間變化；

【峰值吞吐量】一段時間內吞吐量的最大值。是用來評估系統容量的重要指標之一；

【最低吞吐量】一段時間內吞吐量的最小值。如果最小值接近0，說明系統有「卡」的現象；

【70%的吞吐量集中區間】通過統計15%和85%的吞吐量邊界值，計算出70%的吞吐量集中區間。區間越集中，吞吐量越穩定。