tps 并发用户数,tps 并发用户数关系

1. 并发量和吞吐量和tps的区别？
2. tps太低是意思？

并发量和吞吐量和tps的区别？

1.并发量是指在同一时间段内，系统能够处理的并行任务数。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的任务总数。TPS是指每秒钟可以完成的事务数。

2.并发量的重点在于处理并发请求，即保证系统在面对并发请求时有足够的***去处理它们。而吞吐量则注重系统的整体处理速度，即尽可能多地处理更多请求。而tps强调的则是系统的执行效率，即在单位时间内完成尽可能多的事务。

3.并发量和吞吐量针对的是系统的处理能力，在面对高并发和大流量的情况下需要需要考虑它们的影响。而tps则强调系统的执行效率，在系统架构和设计优化方面更为关键。

4.另外，值得指出的是，并发量和吞吐量均与系统的硬件配置、网络带宽、并发访问量等相关。而tps则需要根据具体应用场景，来关注系统性能指标的合理配置和优化。

并发量、吞吐量和 TPS 都是性能测试中常用的指标，它们之间的区别如下：

1. 并发量（Concurrency）：指系统能够同时处理的请求数量，通常使用并发用户数来表示。比如，一个网站能够同时处理的用户请求数量是 1000，那么并发量就是 1000。

2. 吞吐量（Throughput）：指系统在单位时间内能够处理的请求数量，通常使用每秒钟处理的请求数（QPS）来表示。比如，一个网站每秒钟能够处理的请求是 500，那么吞吐量就是 500。

3. TPS（Transactions Per Second）：指每秒钟能够完成的事务数量，通常指数据库的事务处理能力。比如，一个数据库每秒钟能够处理的事务数量是 100，那么 TPS 就是 100。

简单来说，如果一个系统的并发量很高，说明它能够同时处理很多用户的请求；而吞吐量则是衡量一个系统在单位时间内能够处理多少请求，是衡量系统性能的重要指标之一；而 TPS 则主要用于衡量数据库事务处理能力。

需要注意的是，这些指标都是相互关联的，比如并发量会影响吞吐量，吞吐量会影响 TPS。在进行性能测试时，需要综合考虑这些指标，以全面地评估系统性能。

内容不同。

吞吐量是数据层的指标，指单位时间内系统成功传输的数据量，以MB、GB等为单位。

TPS是网络协议层的指标，指一秒内成功完成的事务数（transaction）

计算机俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机

并发量、吞吐量和TPS（每秒事务数）是三个不同的性能指标。

并发量是指系统在同一时刻能够处理的并发请求或用户数。例如，在一个电商网站上，同时有1000个用户访问主页，这时候的并发量是1000。

吞吐量是指系统在单位时间内能够处理的请求或事务数。例如，在一个银行系统中，一秒钟内可以处理1000笔转账操作，这时候的吞吐量是1000。

TPS是指系统在每秒钟内能够处理的事务数。例如，在一个电商网站上，每秒钟可以完成1000个用户的下单操作，这时候的TPS是1000。

三者之间的关系是：吞吐量 = 并发量 × TPS。如果并发量增加，TPS保持不变，那么吞吐量将增加；如果并发量和TPS同时增加，那么吞吐量将增加得更快。

tps太低是意思？

TPS太低的原因是：

1、网络带宽

在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络***竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。

2、连接池

可用的连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。

3、垃圾回收机制

从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为j***a的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC，老年代的full GC也回收较频繁，那么对TPS也是有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的***。

4、数据库配置

高并***况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。

5、通信连接机制

串行、并行、长连接、管道连接等，不同的连接情况，也间接的会对TPS造成影响。

6、硬件***

包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）。

7、压力机

比如jmeter，单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会间接影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题）。

8、压测脚本

还是以jemter举个例子，之前工作中同事遇到的，进行阶梯式加压测试，最大的模拟请求数超过了设置的线程数，导致线程不足。提到这个原因，想表达意思是：有时候测试脚本参数配置等原因，也会影响测试结果。

9、业务逻辑

业务解耦度较低，较为复杂，整个事务处理线被拉长导致的问题。

10、系统架构

比如是否有缓存服务，缓存服务器配置，缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等，都会影响到测试结果。

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