理解系统吞吐量：TPS、QPS、并发数与性能测试

本文主要介绍了系统吞吐量、TPS（Query Per Second，即每秒查询率）、QPS的同义词TPS（Transaction Per Second，即每秒事务处理量）、用户并发量以及性能测试中的相关概念和计算公式。文章强调了系统吞吐量与请求对CPU的消耗、外部接口和I/O操作的密切关系，并提供了如何计算这些指标的实例。 在性能测试领域，系统吞吐量是一个关键指标，它反映了系统在单位时间内处理请求或事务的能力。系统吞吐量受到多个因素的影响，包括请求对CPU的消耗程度、外部系统接口的速度以及I/O操作的效率。高CPU消耗和慢速的外部接口会降低系统的吞吐量，反之则会提高。 QPS（TPS）是衡量系统处理能力的重要参数，表示每秒钟处理的请求或事务数。并发数则是系统在同一时刻能处理的请求数量，而响应时间是指完成一个请求或事务所需的平均时间。这两者之间有如下关系：QPS（TPS）= 并发数 / 平均响应时间 或 并发数 = QPS * 平均响应时间。 以一个上班签到系统为例，若公司有1000名员工，平均每个员工登录签到系统需要5分钟，签到时间为30分钟，我们可以计算出系统的QPS、并发数和平均响应时间。QPS = 1000 / (30 * 60)，平均响应时间 = 5 * 60 秒，进而得到并发数 = QPS * 平均响应时间，得出的结果为并发数大约为166.7。 系统的吞吐量通常由QPS（TPS）和并发数共同决定。当其中任何一项达到系统极限时，吞吐量将不再增加，而如果压力持续增大，可能导致系统性能下降，因为过载可能导致上下文切换、内存消耗等问题。 决定系统响应时间的因素包括CPU运算、I/O操作和外部系统响应时间。这三者共同构成了系统调用的关键路径，即影响系统响应时间的最长时间路径。 在系统设计和性能评估时，除了QPS、并发数，还需要考虑日PV（Page View，即页面浏览量）这一维度。通过分析日访问流量图和QPS，可以预测系统的日流量，这对于系统容量规划和性能优化至关重要。 理解和掌握这些性能测试的概念和计算公式，对于优化系统的性能、提升用户体验以及规划系统资源具有重要意义。在实际工作中，应根据具体应用场景，结合这些理论知识进行合理的系统设计和测试。