怎么确定系统的最大TPS

1、概念及公式

QTS：每秒查询率，衡量单个接口

TPS：每秒事务数，衡量多个接口，决定系统性能，与并发数无关

RPS：每秒请求数，

RT：响应时间

• 系统响应时间：

系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径就是系统响应时间，关键路径是由CPU运算、IO、外部系统响应等组成。

响应时间= 网络传输时间 + 应用服务器处理时间 + 数据库服务器处理时间

• 并发用户数(Vu)获取

新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。

旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在一定时间内使用系统的人数，这些人数认为属于在线用户数，并发用户数取10%就可以了，例如在半个小时内，使用系统的用户数为10000，那么取10%作为并发用户数基本就够了

• TPS获取

新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。

旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在5分钟或10分钟内，获取系统每笔交易的业务量和总业务量，按照单位时间内完成的笔数计算出TPS，即业务笔数/单位时间（5*60或10*60）

 

并发用户数：辅助衡量系统性能，一般不用来衡量系统性能

QPS = 并发量 / 平均响应时间，

TPS波动率T = （TPS标准差/TPS平均值）*100％

 

2、压测前的准备：https://blog.csdn.net/weixin_33805743/article/details/88700742

（1）压力测试策略：负载测试策略，按照梯度施压的方式去加用户数，当达到瓶颈的时候就可进行参数调整和优化

（2）建立压测分支：

（3）搭建压测环境：

（4）准备测试脚本：

（5）初步压测及分析：

（6）深入压测及分析

 

 3、TPS上不去

1、网络带宽
2、连接池: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
4、数据库配置：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、硬件资源：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：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。
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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

转：https://blog.csdn.net/u011197146/article/details/83273879

       https://blog.csdn.net/taric_ma/article/details/77285522

　　tps上不去：https://blog.csdn.net/weixin_34351321/article/details/85965657?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.compare&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.compare

　　连接池与线程：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7189455.html

　　常见术语：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7117320.html

　　https://blog.csdn.net/xingchao416/article/details/53188729?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.compare&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.compare

　　连接管理：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7887667.html

　　TPS优化：https://blog.csdn.net/david_pfw/article/details/83006846?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.compare&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.compare

　　APP接口测试：https://blog.csdn.net/whorus1/article/details/50681678