以太坊tps每秒并发

A. 如何通过平均响应时间和并发用户数算tps

最简单的方法。用RadioButton控件就行了。何苦搞得这么累呢。如果真要这样做也可以就是五个控件共用一个事件同时订阅相同事件然后再判断你选中的Checkbox其他的为假代码如下：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;

B. A:TPS=50 并发数=200 网络带宽= ___k waitting_TIME单次迭代总共多少___s

1、根据：“并发用户数=tps*业务完成时间”经验公式，可算出
A：TPS=50 并发数=200 网络带宽= “50*单次事务大小”k waitting_TIME单次迭代总共多少4s
B：TPS=50 并发数=2000 网络带宽= “50*单次事务大小”k waitting_TIME单次迭代总共多少40s
2、场景A比较好，A场景的业务完成时间（实际业务时间+thinkingtime）实际比B场景的少。
不知道对不对，持续关注，明白人指点。。。

C. 性能测试更关注的是tps还是并发数

系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量
并发数： 系统同时处理的request/事务数
响应时间： 一般取平均响应时间
（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
理解了上面三个要素的意义之后

D. 线程阻塞tps和响应时间如何变化

1、右键单击测试计划，选择添加-〉线程组
在线程组里设置负载信息，即线程属性。我向测试计划中增加相关负载设置是Jmeter需要模拟十个请求者，每个请求者在测试过程中并发请求，并且连续请求10次。
线程数： 10
Ramp-up period（inseconds）： 0
循环次数： 10
说明：线程数代表发送请求的用户数目，Ramp-up period（inseconds）代表每个请求发生的总时间间隔，单位是秒。如果我的请求数目是5，而这个参数是10，那么每个请求之间的间隔就是10／5，也就是2秒。如果设置为0就代表并发请求。Loop Count代表请求发生的重复次数，如果选择后面的forever（默认），那么 请求将一直继续，如果不选择forever，而在输入框中输入数字，那么请求将重复 指定的次数，如果输入0，那么请求将执行一次。

E. 最大并发用户数=最大TPS乘以平均事务响应时间来计算

网络一下最大并发用户数

F. 性能测试100并发比120并发 tps数值高 但是150并发比120并发tps数值高 为什么

主要是分析性能指标是否能达到预期的性能要求。响应时间、TPS、并发数及资源占用有无异常能否达到预期要求及测试标准。

G. tps随着并发进程增多而增多吗

TPS和响应时间在理想状态下都是额定值，把入口看成线程池，如果有20个入口，并发数只有10的时候，TPS就是10，而响应时间始终是1，说明并发数不够，需要增加并发数达到TPS的峰值。

H. 一直在说的高并发，多少QPS才算高并发

首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。

高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：QPS = 并发数 / 平均响应时间

如果你发现自己高并发，一定要及时就医，寻求正规医生的帮助。

I. 并发数 和 nbsp;TPS 有什么联系吗

背景：昨天一QQ群里的兄弟问了个问题：并发数 和 TPS 有什么联系吗？我在微信里作了下简单回答如下，顺带今天了解下其它参数。
Q：
并发数 和 TPS 有什么联系吗？
A:
对长连接无联系，tps是响应时间，并发是一次能接受多少个连接（长时间连接上的不一定要立即响应，TPS不是考量的重点）。而像http这样的并发数大了响应时间可能较长（处理不过来），它们是恒量一个系统是否健壮的不可缺少的互补参数。
Q：
我总觉得 并发量大了 会导致响应时间变长 还有这些对软件的压力测试 和 具体的硬件有联系吗？ 还有 比如nginx qps 可以再2k以上 这个数值在不同的机器上都是差不多稳定的吗？ PS： 你还在公司加班？
A：软件必须要和硬件互补才行，对于nginx这样的已经到很高水平了，并法高出现tps急剧降低可能是业务太重，更多是直连db等拖累，这要从架构高耦合低内聚上作切割，横向纵向分拆等扩展模式，想榨干硬件的想法对小公司不切实际，大公司会根据自身业务而不是选nginx这样的通用服务器软件，都会定做，以节省机器省成本。我下班了，在家了呵呵。
摘录：
QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量
并发数： 系统同时处理的request/事务数
响应时间： 一般取平均响应时间
（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

J. 以太坊分叉后大儿子以太雾的详细介绍

以太坊可以说是一个技术非常成功的币种，短期内形成了聚合之势，无论在技术层面还是市场层面，得到的支持是全球性的，并且围绕其开发的应用也层出不穷。目前其价格已经在3000元徘徊了近半个月，相信随着分叉的进行，其价格很有可能会在年底突破4000元，作为第二大市值的区块链项目，和比特币项目，其价值明显还有上升的可能性。

以太坊采用的是雾计算。雾计算的数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算的延伸概念，这更加符合区块链的去中心化精神，如果所有的存储和运算还是停留在中央化的服务器上，那么也不会是真正的区块链。
前段时间在以太坊网络上大热的“以太猫”导致了以太坊网络的拥堵，问题就在于Ethereum的TPS每秒钟并发太低。而EthereumFog携雾计算的出现将打破以太坊网络拥堵的尴尬局面，并且还为链上附加了强大的去中心化存储和附加的计算能力。

雾计算这个概念可能对很多链友来说还很陌生，但它正是以太雾吸引投资者的最主要的方面，其实雾计算的理念早就耳闻其名，个人也一直认为雾计算是未来的发展方向。说到雾计算那还是要从云计算说起了，其实我们现在所见的云计算进化自独立服务器的集群，也就是说由原先的中心化的独立服务器变成了大型的服务器群，但说到底还是一种中心化的计算形式。相比于云计算这种中心化的计算的进化，雾计算是将计算任务分担到我们身边的各种有算力的设备上，实现计算的去中心化分布式的进化，这正与区块链本身的哲学不谋而合。