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在当今互联网时代，数据处理能力成为衡量一个系统性能的重要指标，吞吐量（Throughput）和每秒事务数（Transactions Per Second，简称TPS）是两个常用的性能指标，它们之间既有联系又有区别，本文将详细解析TPS与吞吐量的概念，探讨它们的正常值范围及其应用差异。
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TPS与吞吐量的概念
1、吞吐量（Throughput）
吞吐量是指单位时间内系统处理的数据量，通常以字节/秒（Bytes/Second）或事务/秒（Transactions/Second）来衡量，吞吐量反映了系统的整体处理能力，是衡量系统性能的重要指标。
2、每秒事务数（TPS）
每秒事务数是指单位时间内系统完成的事务数量，通常以事务/秒（Transactions/Second）来衡量，事务是指一系列的操作，它们作为一个整体被执行，TPS主要用于衡量系统在高并发情况下的处理能力。
TPS与吞吐量的区别
1、概念区别
吞吐量关注的是单位时间内系统处理的数据量，而TPS关注的是单位时间内系统完成的事务数量，两者虽然都与处理能力相关，但侧重点不同。
2、应用场景区别
在低并发场景下，吞吐量与TPS的数值可能接近，但在高并发场景下，两者可能会有较大差异，在数据库系统中，TPS主要用于衡量并发查询和处理能力，而吞吐量则关注整个数据库系统的数据处理能力。
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TPS的正常值范围
TPS的正常值范围取决于具体应用场景和系统性能，以下是一些常见的TPS值范围：
1、通用服务器：1000-10000 TPS
2、中型数据库服务器：10000-100000 TPS
3、大型数据库服务器：100000-1000000 TPS
4、分布式数据库系统：1000000-10000000 TPS
吞吐量的正常值范围
吞吐量的正常值范围同样取决于具体应用场景和系统性能，以下是一些常见的吞吐量值范围：
1、通用服务器：100MB/s-10GB/s
2、中型数据库服务器：10GB/s-100GB/s
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3、大型数据库服务器：100GB/s-1TB/s
4、分布式数据库系统：1TB/s-10TB/s
应用差异
1、优化方向不同
在优化系统性能时，针对TPS和吞吐量应采取不同的优化策略，对于TPS，应关注事务处理速度和并发处理能力；对于吞吐量，应关注数据传输速度和系统资源利用率。
2、性能瓶颈不同
TPS和吞吐量在不同场景下可能成为性能瓶颈，在数据库系统中，TPS可能成为瓶颈，而在网络传输过程中，吞吐量可能成为瓶颈。
本文对TPS与吞吐量的概念、正常值范围及其应用差异进行了详细解析，在实际应用中，我们需要根据具体场景和需求，合理评估和优化系统性能，通过深入了解这两个指标，有助于我们更好地提升系统处理能力，为用户提供优质的服务。
标签： #吞吐量tps的正常值范围
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