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《吞吐量和TPS的区别：深入理解性能测试的两个关键指标》
在性能测试领域，吞吐量（Throughput）和每秒事务数（Transactions Per Second，TPS）是两个极为重要的指标，但它们在概念、计算方式、衡量侧重点等方面存在明显区别。
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概念含义
1、吞吐量
- 吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求数量或者数据量，它是一个较为宽泛的概念，可以用来衡量系统在某一时间段内整体的业务处理能力，对于一个网络服务器，吞吐量可能表示在1秒内传输的数据字节数；对于一个数据库系统，可能表示在1分钟内执行的SQL语句数量，吞吐量关注的是系统在一个特定时间窗口内处理的总量，这个总量可以是不同类型请求或操作的总和。
2、TPS
- TPS主要关注的是系统在每秒能够处理的事务数量，这里的事务是一个逻辑概念，通常代表着一个完整的业务操作，在一个电商系统中，一次下单操作（包括查询商品信息、创建订单、处理支付等一系列相关操作）可以看作是一个事务，TPS重点在于衡量系统对这些完整业务事务的处理速度。
计算方式
1、吞吐量
- 计算吞吐量的公式会根据具体的测量对象而有所不同，如果是测量网络吞吐量，通常是用传输的数据总量（以字节为单位）除以传输时间（以秒为单位），在10秒钟内传输了1000字节的数据，那么吞吐量就是1000/10 = 100字节/秒，对于一个应用系统处理请求的吞吐量，可能是统计在一定时间内处理的请求总数除以时间。
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2、TPS
- 计算TPS相对较为复杂，首先要明确事务的定义，在性能测试中，通常通过在测试脚本中标记事务的开始和结束点来确定一个事务，在测试执行期间，统计在单位时间（通常为每秒）内成功完成的事务数量，在一次性能测试的1分钟内，总共成功完成了600个下单事务，那么平均TPS就是600/60 = 10 TPS。
衡量侧重点
1、吞吐量
- 吞吐量更侧重于反映系统的整体负载能力，它可以帮助我们了解系统在不同负载水平下能够处理的工作量，当我们逐步增加对一个Web服务器的并发请求时，观察吞吐量的变化可以知道服务器在什么情况下开始出现性能瓶颈，如果吞吐量在某个并发请求数之后不再增加或者开始下降，说明系统已经无法处理更多的工作，可能需要对服务器进行资源扩展或者优化。
2、TPS
- TPS更聚焦于业务层面的性能，它直接反映了系统对实际业务操作的处理效率，对于一个企业来说，TPS是衡量其核心业务流程能否快速响应客户需求的关键指标，在一个在线银行系统中，转账操作的TPS如果过低，可能会导致客户等待时间过长，影响客户体验，甚至可能导致业务流失。
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与其他性能指标的关系
1、吞吐量与TPS
- TPS的提高往往会导致吞吐量的增加，但它们之间并非简单的线性关系，因为吞吐量还受到请求或事务的大小等因素的影响，在一个文件传输系统中，如果每个事务传输的文件大小增加，即使TPS不变，吞吐量也会增加，反之，如果每个事务变得更加复杂，包含更多的操作步骤，可能会导致TPS下降，但是由于每个事务处理的数据量增加，吞吐量可能保持不变或者有不同的变化趋势。
2、与响应时间的关系
- 吞吐量和TPS都与响应时间有着密切的关系，当系统的吞吐量增加或者TPS提高时，如果系统资源有限，响应时间可能会增加，因为系统需要处理更多的工作，可能会导致资源竞争加剧，从而使得单个请求或事务的处理时间变长，在一个数据库系统中，当并发查询的数量增加（吞吐量增加）时，每个查询的响应时间可能会上升，而如果想要保持较低的响应时间，同时提高吞吐量或TPS，就需要对系统进行优化，如增加硬件资源、优化算法等。
吞吐量和TPS虽然都是性能测试中的重要指标，但它们从不同的角度来描述系统的性能，在实际的性能测试和系统优化工作中，需要综合考虑这两个指标以及其他相关指标，才能全面、准确地评估系统的性能状况。
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