关键路径有几个-电脑系统关键路径有多少

1.系统集成项目管理--如何确定项目关键路径

2.性能指标有哪些

系统集成项目管理--如何确定项目关键路径

1、首先，画出网络图

2、其次，看看图中有多少条路径，并算出每条路径需要的时间：

1）ABEH,?5+3+8+9=25

2)? ACEH,?5+6+8+9=28

3)? ACFH,?5+6+5+9=25

4)? ADFH,?5+4+5+9=23

5)? ADGH.?5+4+6+9=24

由上述计算可以看出，关键路径为ACEH；

3、最后，计算自由浮动时间；

1）先由前向后推算，这是每个活动的最早开始时间和最早完成时间见下图

2)?再由后向前推算，计算每个活动的最晚开始时间和最晚完成时间，如下图

3）自由浮动时间=后一个活动的最早开始时间-前一个活动的最早完成时间：

?因此，关键路径ACEH上的自由浮动时间为0；

?各个非关键路径的自由活动时间为：BE,?3天；FH,?3天；GH,?4天；DF，2天；

性能指标有哪些

一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。

单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

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，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。

决定系统响应时间要素

我们做项目要排，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。

系统一次调用的响应时间跟项目一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；

关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。

通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。

通常的技术方法：

1. 找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放、季节性因素影响之外）

2. 通过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。

A)淘宝

淘宝流量图：

淘宝的TPS和PV之间的关系通常为? 最高TPS：PV大约为 1 : 11*3600 （相当于按最高TPS访问11个小时，这个是商品详情的场景，不同的应用场景会有一些不同）

B) B2B中文站

B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大，粗略估计在1 : 8个小时左右的关系（09年对offerdetail的流量分析数据）。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大，可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。

在淘宝环境下，设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万

这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小。

无论有无思考时间（T_think），测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间（T_response）之间有以下关系（稳定运行情况下）：

TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系

软件性能测试的基本概念和计算公式

LoadRunner性能指标分析举例

? Memory：可用的物理内存。

若占用内存一直处于上涨状态，说明程序没有释放内存。

? Page：从磁盘读写的页数。

若Page持续高于几百，说明换页频繁，可以通过增加内存来降低这个值。

? Page Fault：处理器每秒处理的错误页。

软错误是该页面在内存的其他位置；硬错误是指页面必须从硬盘上重新读取。硬错误常会导致很明显的延时，可以考虑加大内存。

? 内存泄漏。

Memory，Available Bytes 持续下降不反弹，基本可以断定是内存泄漏。进一步监控Process，Private Bytes 来查询具体的进程。

? Processor Time。

CPU利用率，若小于75％，则CPU未充分利用到；若大于95％，那么CPU就是一个瓶颈了，可以考虑换一个性能更好的。

? Processor Queue Length。

此值若大于2，并且处理器利用率一直很低，则存在处理器堵塞可能。

? Interrupt Time。

若内存没有问题，Processor Time 大于 90％，并且 Interrupt Time 持续大于 15％，同时网卡、硬盘值比较低，可以断定处理器负载过重，无法满足业务增加需要，处理器是系统瓶颈点了。

参考资料：

s://.cnblogs/cuccino917/p/6634382.html