脚本tps

❶ 区块链的TPS

众所周知，比特币每秒只能进行大约7笔交易，以太坊稍微好一些，也就10-20笔。作为一个支付系统，这是远远远远不够的，经常也有人拿这点来说事，认为区块链效率低云云。

其实现在有很多的方案在试图解决TPS的问题，比如说fabric可以到数千的TPS，石墨烯系列可以到上万的TPS，比特币和以太坊的Off-chain方案理论上支持无限的TPS。那么是不是说这些新的技术才是区块链的未来呢？这个问题总是很难回答，要说一大堆共识，分布式，安全之类的事情。

过年期间看了BM的一个访谈，他提到了VB的一个理论，Scalability，Decentralization和Security在区块链中不能兼顾，类似于分布式系统里面的CAP理论。

我发现这个理论用来解释区块链技术真是简单粗暴而有效。

比如说：联盟链通过准入机制，控制了验证节点的数量，通过牺牲Decentralization提升了Scalability；石墨烯系列的DPOS，RippleNet的共识也是同理；比特币通过提高每个区块的容量，也可以达到扩容的目的，但结果是对矿机提出了更高的要求，形成自然的准入门槛，实际上也是牺牲了Decentralization；比特币和以太坊挖矿难度都可以调整，降低挖矿难度实际上也可以提升Scalability，但付出的代价是抗攻击能力下降了，牺牲的是Security。

但这个理论放在off-chain类型的方案上就失效了，比如说闪电网络（雷电网络），以太坊的plasma还有R3 Corda（这个比较特殊，直接把链都省了）。对off-chain方案原理感兴趣的童鞋移步这里， http://www.8btc.com/ln-rn-corda 。大致方案就是交易双方锁定准备金，把海量的交易打包以后上链，链上只保存交易的最终结果。通过智能合约和线下的多重签名机制，作弊方将会被罚没准备金。

Off-chain方案看上去很完美，保证Decentralization和Security，同时无限扩展。

但天下没有免费的午餐，我们以闪电网络为例（事实上plasma我还没完全理解😅），至少它有下面几个缺点：

1.闪电网络中锁定的比特币只能用在闪电网络中，只有交易通道关闭的时候才能真正成为链上承认的货币，这在理论上会出现类似银行挤兑的情况。如果大家对闪电网络失去信心，集中关闭通道，会拖垮比特币网络。但，这个似乎也不是很大的问题，只要闪电网络没有爆出什么漏洞，比如说签名算法被攻破之类的。

2.交易是在链外执行，链上无法验证提交的交易是否最新版本，虽然脚本保证了提交旧版本交易的攻击者有被罚没准备金的风险，但前提是要防御者监控网络并提交更新版本交易的证据。也就是说从原来比特币的被动防御（私钥不丢失就能保证资金安全）转变成主动防御。从这个角度看也算是降低了Security吧。这个主动防御的操作交给用户也不太现实，最终必然会衍生出一些服务公司，代替用户保存链外交易凭证，并防止作弊。某种意义上面又从“去中介化的信任”转变为需要信任中介了。这个角度看，似乎也是牺牲了Decentralization。

3.闪电网络中只有保存最终的资金状态保存，中间的交易细节全部被忽略，支持者认为是保护了用户的隐私，反对者认为是损失了交易数据。

4.因为通道需要准备金维持，不可能任意两个用户间都存在交易通道，用户之间转账可以通过中转的方法，最终很可能会有大资金形成中心化的中转节点。

❷ 分布式限流的运行原理

分布式编程架构技术我们在前几期的文章中已经给大家简单分析过很多次了，今天我们就一起来了解一下API网关分布式限流的运行原理都有哪些。

API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID,IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。

限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理。

下面讨论我们应该采用redis的哪一种分布式锁的方案：

由于redis事务要得到锁的效果需要在高TPS时会产生大量的无效的访问请求，所以不建议在这种场景下使用。

SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题，同时也有异步复制master数据到slave的问题。相比lua方案会产生更多的不稳定性。

我建议采用lua的方案来实施分布式锁，因为都是单进程单线程的执行，因此在TPS上和二种方案没有大的区别，而且由于只是一个lua脚本在执行，甚至是可能纯lua执行可能会有更高的TPS。当然是lua脚本中可能还是会去设置过期时间，但是应用server宕机并不会影响到redis中的锁。当然master异步复制的问题还是有，但是并不会造成问题，因为数据只会有1个lua脚本执行问题，下一个执行就正常了。

在实现方案的时候使用了Jedis库，云南java课程http://www.kmbdqn.cn/认为有一些问题在方案的实现层面我已经去做过验证了，可能也会是读者的疑问。

❸ LoadRunner中TPS该如何定义值

TPS ：Trasaction per second也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。

TPS是指一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息来估计得分。客户机使用加权协函数平均方法来计算客户机的得分，测试软件就是利用客户机的这些信息使用加权协函数平均方法来计算服务器端的整体TPS得分。一般来说系统的TPS取决于系统事务最低处理能力的模块的TPS，经验值10-100

❹ LoadRunner录制完成脚本后怎么测一秒内的点击量是否达到200

看每秒点击数啊，就是传说中的hit per second，如果你能确切知道每个事务包含多少个请求的话，你看那个更常用的TPS也可以。
但是这里有一个问题：每秒点击数，你看字面意思是客户端每秒产生的点击数（注意：点击数不是指你按了多少次鼠标啊，而是指你发送出去多少request），实际上这个数据的统计是根据客户端接收到服务器端的响应而得到的，乍一看和字面意思正好相反，但是你深入想一下，LR怎么知道你发出了多少请求呢？它就是看你收到多少响应，并认为这两个数相等。但是这个“相等”在严格意义上有误差的，误差主要来自两方面：一是请求未能正常发出，二是请求发到了客户端，但是客户端处理不了，把它放到了队列中，最终是有可能得到处理的，但是当前时段的HPS就不准确了，要放到较长时间段去观察，以缩小误差。

❺ 统计脚本计算总量如何编写

Mysql系统本身提很多状态信息，很多时候我们只关心其中一部分数据信息，如TPS、QPS、连接数等
#!/bin/bash

mysqladmin -uroot -p'123123' extended-status -i1|awk 'BEGIN{local_switch=0;print "QPS Commit Rollback TPS Threads_con Threads_run \n------------------------------------------------------- "}
$2 ~ /Queries$/ {q=$4-lq;lq=$4;}
$2 ~ /Com_commit$/ {c=$4-lc;lc=$4;}
$2 ~ /Com_rollback$/ {r=$4-lr;lr=$4;}
$2 ~ /Threads_connected$/ {tc=$4;}
$2 ~ /Threads_running$/ {tr=$4;
if(local_switch==0)
{local_switch=1; count=0}
else {
if(count>10)
{count=0;print "------------------------------------------------------- \nQPS Commit Rollback TPS Threads_con Threads_run \n------------------------------------------------------- ";}
else{
count+=1;
printf "%-6d %-8d %-7d %-8d %-10d %d \n", q,c,r,c+r,tc,tr;
}
}
}'

QPS:每秒的查询数

TPS:每秒的事物量（commit与rollback的之和）
通过mysqladmin间隔读取mysql的status信息，计算差值，得出统计信息。

❻ 技巧分享-12周-Jmeter和Gatling体验结果

以前公司压力测试都不使用Jmeter和Gatling工具测试，最近需要寻找更加好用压力测试工具。所以有了半天的体验结果

通过自己学习和实践来跟大家分享Jmeter和Gatling的使用体验
一天使用过程，可能很多地方没有涉及到。
但是Gatling花了好几个小时才成功发起压力测试，Jmeter只花不到1个小时就搞定。
所以最后还是主推Jmeter。

Jmeter
所有操作和配置都在UI界面上操作即可，不需要学习其他内容。而且支持中文。

Gatling
基本是通过gatling.sh/bat执行Scala脚本来完成压力测试。
压力测试所有设置都需要通过scala脚本设置
scala脚本如下

注意： 网络很多教程的语法都就旧版本，执行会报错。主要是以下几个点
1、baseURL 重新命名为 baseUrl
2、silentURI 重新命名为 silentUri
3、asJSON 重新命名为 asJson
3、over 重新命名为 ring

Jmeter
通过插件Jmeter可以支持以下最主要功能
结果分析
TPS

响应时间

硬件资源监控

报文响应结果

Gatling
Gatling跟Jmeter对比缺少TPS和硬件资源监控，提供如下数据
交易响应时间、平均每秒吞吐量、最大/最小/平均响应时间

响应时间分布图

百分比响应时间分布

每秒请求次数

每秒响应次数

总体来说
1、Jmeter分析结果会更加符合目前测试需求（查阅资料，TPS目前好像没有），而且不需要单独学习另外一份脚本语言
2、目前gatling中文资料还是比较少，主要去看官网的。

❼ 3dmax数值表达式求值器脚本

当数值字段处于活动状态时，您可以显示一个名称为“数值表达式求值器”的计算器。要显示该计算器，请按Ctrl+N。
计算器会计算您输入的表达式，并在“结果”字段中显示其结果。单击“粘贴”用计算结果替换字段值。单击“取消”退出“表达式求值器”。
表达式技术描述了您可以输入的表达式。您不能在“表达式求值器”中使用变量，但可以输入常量，例如，pi（圆周率）、e（自然对数底）和 TPS（每秒刻度数）。这些常量是区分大小写的：“表达式求值器”无法识别 PI、E、或 tps。
您也可以输入向量表达式或表达式控制器函数调用，但表达式或函数的结果必须是标量值。否则“表达式求值器”不会执行计算。
输入数字
您可以用相对偏移来更改数值，方法是高亮显示数值字段（不是在“数值表达式求值器”中）的内容并键入 R 或 r，后跟偏移量。
例如，半径”字段显示为 70，并将其高亮显示：
如果您键入 R30，半径会增加 30，值更改为 100。
如果您键入 R-30，半径会减少 30，值更改为 40。

❽ LR重装后测试TPS变化为重装前的6倍

一般是要等一下，不行就再进过，要不然就可能是你电脑玩不了，配置不行。 呵呵0124186786

❾ jmeter怎么衡量tps的值

回来后想想jmeter也没有tps这么个报告数据,后来又翻了翻loadrunner关于tps的定义

1、TPS：Trasaction per second也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息来估计得分。

这么想想的话因该可以用jmeter现有的测试报告自己计算出tps,
在聚合报告中有 samples 还有error这么两个tital ,我的计算公式是这样的
tps = samples * (1-error) / runntime
1-error是获得请求正确的访问百分比,这样就能获得正确请求以及访问的数量,然后在除以测试总时间的秒数, 这不就得到了tps了嘛!
我感觉自己有点自作聪明了,希望看到这个帖子的朋友能给点想法.

这个脚本是用perl写的直接分析jtl文件从而获得整个测试的tps值

❿ 性能测试 异步请求TPS怎么算

这个还真没法算，性能测试脚本是按照同步处理的。对于异步请求也是如此。