2 壓力測試方法
3 名稱概念解釋
tps 即transactions per second的縮寫，每秒處理的事務數目。
乙個事務是指乙個客戶機向伺服器傳送請求然後伺服器做出反應的過程(完整處理，即客戶端發起請求到得到響應)。客戶機在傳送請求時開始計時，收到伺服器響應後結束計時，以此來計算使用的時間和完成的事務個數，最終利用這些資訊作出的評估分。乙個事務可能對應多個請求，可以參考下資料庫的事務操作。
qps 即queries per second的縮寫，每秒能處理查詢數目(完整處理，即客戶端發起請求到得到響應)。
是一台伺服器每秒能夠相應的查詢次數，是對乙個特定的查詢伺服器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準。
我們從它的英文全名可以得出它是查詢意思，原來在網際網路上，作為網域名稱系統伺服器的機器的效能經常用每秒查詢率來衡量。對應fetches/sec，即每秒的響應請求數。
雖然名義上是查詢的意思，但實際上，現在習慣於對單一介面服務的處理能力用qps進行表述（即使它並不是查詢操作）。
每秒對待測試介面發起請求的使用者數量。
qps = 併發數/平均響應時間；
併發量 = qps * 平均響應時間
比如3000個使用者(併發量)同時訪問待測試介面，在使用者端統計，3000個使用者平均得到響應的時間為1188.538ms。所以qps=3000/1.188538s= 2524.11 q/s。
我們就可以這樣描述本次測試，在3000個併發量的情況下，qps為2524.11，平均響應事件為1188.538ms
這個問題開始，我認為這兩者應該是同乙個東西，但在知乎上看到他們的英文名，現在我認為：
qps 每秒能處理查詢數目，但現在一般也用於單服務介面每秒能處理請求數。
tps 每秒處理的事務數目，如果完成該事務僅為單個服務介面，我們也可以認為它就是qps。
ps:還有乙個rps的的概念 request per second 。每秒請求數，在一定條件下和qps 和tps類似。
我們可以使用壓測工具模擬多使用者對系統進行壓力測試。以一定請求總量，保持不變，逐步增加併發量，觀察qps的變化及平均響應時間的變化。
比如10000的總請求數，然後測試100的併發量情況下的qps值，然後200, 300, 400, 500等。
乙個系統吞吐量通常由tps、併發數兩個因素決定，每套系統這兩個值都有乙個相對極限值，在應用場景訪問壓力下，只要某一項達 到系統最高值，系統的吞吐量就上不去了，如果壓力繼續增大，系統的吞吐量反而會下降，原因是系統超負荷工作，上下文切換、記憶體等等其它消耗導致系統效能下降。這裡給出乙份使用ab工具的壓測圖。
從圖中可以看出2000的併發量時，qps已經達到2500左右，後續加大併發數仍維持在2500，說明該介面在該配置下，qps為2500，即每秒該系統的能力只能處理2500個請求左右，後面加大的併發量，只會導致平均響應時間的增加。（ps:因為每秒只能處理2500個請求，而一次性有7000的併發，自然會造成請求堆積，導致平均響應時間會變長）我們看到超過14000之後連qps也開始急劇下降，說明系統超負荷工作，導致效能開始急劇下降。
而一般情況下，我們認為平均響應時間達到一定值，就已經不可以接受了。
queries per second，每秒查詢數。每秒能夠響應的查詢次數。qps是對乙個特定的查詢伺服器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準，在網際網路上，作為網域名稱系統伺服器的機器的效能經常用每秒查詢率來衡量。每秒的響應請求數，也即是最大吞吐能力。
transactions per second 的縮寫，每秒處理的事務數目。乙個事務是指乙個客戶機向伺服器傳送請求然後伺服器做出反應的過程。客戶機在傳送請求時開始計時，收到伺服器響應後結束計時，以此來計算使用的時間和完成的事務個數，最終利用這些資訊作出的評估分。
tps 的過程包括：客戶端請求服務端、服務端內部處理、服務端返回客戶端。
例如，訪問乙個 index 頁面會請求伺服器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那麼訪問這乙個頁面就會產生乙個「t」，產生三個「q」。
rps 代表吞吐率，即 requests per second 的縮寫。吞吐率是伺服器併發處理能力的量化描述，單位是 reqs/s，指的是某個併發使用者數下單位時間內處理的請求數。某個併發使用者數下單位時間內能處理的最大的請求數，稱之為最大吞吐率。
有人把 rps 說等效於 qps。其實可以看作同乙個統計方式，只是叫法不同而已。rps/qps，可以使用 apache ab 工具進行測量。
壓力測試的概念
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