性能分析之吞吐量
吞吐量指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。一个系统的吞度量（承压能力）与请求对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个请求对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。TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标。指服务器在单位时间内（秒）处理的事务数量，一般以事务数/秒为单位。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。如：一条高速路有10个入口，每个入口每秒钟只能进1辆车，那TPS就是10。 计算公式TPS=并发用户数/平均响应时间 影响TPS因素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，那么就会造成网络资源竞争，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、数据库配置高并发情况下，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。4、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。5、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）。6、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。7、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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