3 TPS（Transaction Per Second）：每秒事務數，指服務器在單位時間內（秒）可以處理的事務數量，一般以request/second為單位。 4 5 6 7 下面就說說壓測中為什么TPS上不去的原因： 8 9 1、網絡帶寬 10 11 在壓力測試中，有時候要模擬大量的用戶請求，如果單位時間內傳遞的數據包過大，超過了帶寬的傳輸能力，那么就會造成網絡資源競爭，間接導致服務端接收到的請求數達不到服務端的處理能力上限。 12 13 2、連接池 14 15 可用的連接數太少，造成請求等待。連接池一般分為服務器連接池（比如Tomcat）和數據庫連接池（或者理解為最大允許連接數也行）。 16 17 （關於連接池的具體內容，可參考之前的博客：性能測試：連接池和線程） 18 19 3、垃圾回收機制 20 21 從常見的應用服務器來說，比如Tomcat，因為java的的堆棧內存是動態分配，具體的回收機制是基於算法，如果新生代的Eden和Survivor區頻繁的進行Minor GC，老年代的full GC也回收較頻繁，那么對TPS 22 23 也是有一定影響的，因為垃圾回收其本身就會占用一定的資源。 24 25 4、數據庫配置 26 27 高並發情況下，如果請求數據需要寫入數據庫，且需要寫入多個表的時候，如果數據庫的最大連接數不夠，或者寫入數據的SQL沒有索引沒有綁定變量，抑或沒有主從分離、讀寫分離等， 28 29 就會導致數據庫事務處理過慢，影響到TPS。 30 31 5、通信連接機制 32 33 串行、並行、長連接、管道連接等，不同的連接情況，也間接的會對TPS造成影響。 34 35 （關於協議的連接，可參考之前的博客：HTTP協議進階：連接管理） 36 37 6、硬件資源 38 39 包括CPU（配置、使用率等）、內存（占用率等）、磁盤（I/O、頁交換等）。 40 41 7、壓力機 42 43 比如jmeter，單機負載能力有限，如果需要模擬的用戶請求數超過其負載極限，也會間接影響TPS（這個時候就需要進行分布式壓測來解決其單機負載的問題）。 44 45 8、壓測腳本 46 47 還是以jemter舉個例子，之前工作中同事遇到的，進行階梯式加壓測試，最大的模擬請求數超過了設置的線程數，導致線程不足。 48 49 提到這個原因，想表達意思是：有時候測試腳本參數配置等原因，也會影響測試結果。 50 51 9、業務邏輯 52 53 業務解耦度較低，較為復雜，整個事務處理線被拉長導致的問題。 54 55 10、系統架構 56 57 比如是否有緩存服務，緩存服務器配置，緩存命中率、緩存穿透以及緩存過期等，都會影響到測試結果。