以太坊tps每秒並發

A. 如何通過平均響應時間和並發用戶數算tps

最簡單的方法。用RadioButton控制項就行了。何苦搞得這么累呢。如果真要這樣做也可以就是五個控制項共用一個事件同時訂閱相同事件然後再判斷你選中的Checkbox其他的為假代碼如下：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;

B. A:TPS=50 並發數=200 網路帶寬= ___k waitting_TIME單次迭代總共多少___s

1、根據：「並發用戶數=tps*業務完成時間」經驗公式，可算出
A：TPS=50 並發數=200 網路帶寬= 「50*單次事務大小」k waitting_TIME單次迭代總共多少4s
B：TPS=50 並發數=2000 網路帶寬= 「50*單次事務大小」k waitting_TIME單次迭代總共多少40s
2、場景A比較好，A場景的業務完成時間（實際業務時間+thinkingtime）實際比B場景的少。
不知道對不對，持續關注，明白人指點。。。

C. 性能測試更關注的是tps還是並發數

系統吞吐量幾個重要參數：QPS（TPS）、並發數、響應時間
QPS（TPS）：每秒鍾request/事務 數量
並發數： 系統同時處理的request/事務數
響應時間： 一般取平均響應時間
（很多人經常會把並發數和TPS理解混淆）
理解了上面三個要素的意義之後

D. 線程阻塞tps和響應時間如何變化

1、右鍵單擊測試計劃，選擇添加-〉線程組
在線程組里設置負載信息，即線程屬性。我向測試計劃中增加相關負載設置是Jmeter需要模擬十個請求者，每個請求者在測試過程中並發請求，並且連續請求10次。
線程數： 10
Ramp-up period（inseconds）： 0
循環次數： 10
說明：線程數代表發送請求的用戶數目，Ramp-up period（inseconds）代表每個請求發生的總時間間隔，單位是秒。如果我的請求數目是5，而這個參數是10，那麼每個請求之間的間隔就是10／5，也就是2秒。如果設置為0就代表並發請求。Loop Count代表請求發生的重復次數，如果選擇後面的forever（默認），那麼 請求將一直繼續，如果不選擇forever，而在輸入框中輸入數字，那麼請求將重復 指定的次數，如果輸入0，那麼請求將執行一次。

E. 最大並發用戶數=最大TPS乘以平均事務響應時間來計算

網路一下最大並發用戶數

F. 性能測試100並發比120並發 tps數值高 但是150並發比120並發tps數值高 為什麼

主要是分析性能指標是否能達到預期的性能要求。響應時間、TPS、並發數及資源佔用有無異常能否達到預期要求及測試標准。

G. tps隨著並發進程增多而增多嗎

TPS和響應時間在理想狀態下都是額定值，把入口看成線程池，如果有20個入口，並發數只有10的時候，TPS就是10，而響應時間始終是1，說明並發數不夠，需要增加並發數達到TPS的峰值。

H. 一直在說的高並發，多少QPS才算高並發

首先是無狀態前端機器不足以承載請求流量，需要進行水平擴展，一般QPS是千級。 然後是關系型資料庫無法承載讀取或寫入峰值，需要資料庫橫向擴展或引入nosql，一般是千到萬級。 之後是單機nosql無法承載，需要nosql橫向擴展，一般是十萬到百萬QPS。

高並發通常是指我們提供的系統服務能夠同時並行處理很多請求。並發是指，某個時刻有多少個訪問同時到來。QPS是指秒鍾響應的請求數量。那麼這里就肯容易推算出一個公式：QPS = 並發數 / 平均響應時間

如果你發現自己高並發，一定要及時就醫，尋求正規醫生的幫助。

I. 並發數 和 nbsp;TPS 有什麼聯系嗎

背景：昨天一QQ群里的兄弟問了個問題：並發數 和 TPS 有什麼聯系嗎？我在微信里作了下簡單回答如下，順帶今天了解下其它參數。
Q：
並發數 和 TPS 有什麼聯系嗎？
A:
對長連接無聯系，tps是響應時間，並發是一次能接受多少個連接（長時間連接上的不一定要立即響應，TPS不是考量的重點）。而像http這樣的並發數大了響應時間可能較長（處理不過來），它們是恆量一個系統是否健壯的不可缺少的互補參數。
Q：
我總覺得 並發量大了 會導致響應時間變長 還有這些對軟體的壓力測試 和 具體的硬體有聯系嗎？ 還有 比如nginx qps 可以再2k以上 這個數值在不同的機器上都是差不多穩定的嗎？ PS： 你還在公司加班？
A：軟體必須要和硬體互補才行，對於nginx這樣的已經到很高水平了，並法高出現tps急劇降低可能是業務太重，更多是直連db等拖累，這要從架構高耦合低內聚上作切割，橫向縱向分拆等擴展模式，想榨乾硬體的想法對小公司不切實際，大公司會根據自身業務而不是選nginx這樣的通用伺服器軟體，都會定做，以節省機器省成本。我下班了，在家了呵呵。
摘錄：
QPS（TPS）：每秒鍾request/事務 數量
並發數： 系統同時處理的request/事務數
響應時間： 一般取平均響應時間
（很多人經常會把並發數和TPS理解混淆）
理解了上面三個要素的意義之後，就能推算出它們之間的關系：
QPS（TPS）= 並發數/平均響應時間
一個系統吞吐量通常由QPS（TPS）、並發數兩個因素決定，每套系統這兩個值都有一個相對極限值，在應用場景訪問壓力下，只要某一項達到系統最高值，系統的吞吐量就上不去了，如果壓力繼續增大，系統的吞吐量反而會下降，原因是系統超負荷工作，上下文切換、內存等等其它消耗導致系統性能下降。

J. 以太坊分叉後大兒子以太霧的詳細介紹

以太坊可以說是一個技術非常成功的幣種，短期內形成了聚合之勢，無論在技術層面還是市場層面，得到的支持是全球性的，並且圍繞其開發的應用也層出不窮。目前其價格已經在3000元徘徊了近半個月，相信隨著分叉的進行，其價格很有可能會在年底突破4000元，作為第二大市值的區塊鏈項目，和比特幣項目，其價值明顯還有上升的可能性。

以太坊採用的是霧計算。霧計算的數據處理和應用程序集中在網路邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在雲中，是雲計算的延伸概念，這更加符合區塊鏈的去中心化精神，如果所有的存儲和運算還是停留在中央化的伺服器上，那麼也不會是真正的區塊鏈。
前段時間在以太坊網路上大熱的「以太貓」導致了以太坊網路的擁堵，問題就在於Ethereum的TPS每秒鍾並發太低。而EthereumFog攜霧計算的出現將打破以太坊網路擁堵的尷尬局面，並且還為鏈上附加了強大的去中心化存儲和附加的計算能力。

霧計算這個概念可能對很多鏈友來說還很陌生，但它正是以太霧吸引投資者的最主要的方面，其實霧計算的理念早就耳聞其名，個人也一直認為霧計算是未來的發展方向。說到霧計算那還是要從雲計算說起了，其實我們現在所見的雲計算進化自獨立伺服器的集群，也就是說由原先的中心化的獨立伺服器變成了大型的伺服器群，但說到底還是一種中心化的計算形式。相比於雲計算這種中心化的計算的進化，霧計算是將計算任務分擔到我們身邊的各種有算力的設備上，實現計算的去中心化分布式的進化，這正與區塊鏈本身的哲學不謀而合。