性能测试除了tps，还有什么？

除了TPS（Transactions Per Second，每秒事务数），性能测试还可以考虑以下指标：

1. 响应时间：指从发送请求到接收到响应的时间，通常使用平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标进行评估。

2. 吞吐量：指在一定时间内系统处理的请求数量，通常使用并发用户数和每秒查询数等指标进行评估。

3. 资源利用率：指系统在处理请求时所使用的资源利用率，如CPU利用率、内存利用率、带宽利用率等指标。

4. 并发数：指系统能够同时处理的用户请求数量。

5. 错误率：指在请求处理过程中发生的错误数量，通常使用错误率和错误类型等指标进行评估。

以上指标可以综合考虑，以评估系统的性能表现。

相关问题

怎么判断TPS到达了瓶颈点，为什么？假如10个线程并发请求单个接口，接口响应时间为200ms，那么TPS是多少？

判断TPS是否到达瓶颈点需要根据实际情况进行评估，通常可以从以下几个方面进行考虑：

1. 服务器的硬件配置是否足够，包括CPU、内存、磁盘等资源是否充足。
2. 网络带宽是否足够，网络延迟是否过高。
3. 应用程序的性能是否足够，包括请求接口的响应时间、并发处理能力等。

在实际测试中，可以通过不断增加并发请求的数量，观察TPS是否随之增加并最终趋于稳定，如果TPS已经趋于稳定，且响应时间也开始变长，那么就可能已经到达了瓶颈点。

对于假设中的情况，由于10个线程并发请求单个接口，因此每个线程每秒钟可以发送1000/200=5个请求，所以10个线程的TPS为10*5=50。

性能测试tps波动问题排查

性能测试中TPS（Transactions Per Second）波动问题的排查可以从以下几个方面入手：

1. 硬件资源：检查服务器的硬件资源是否足够支撑测试负载。例如，CPU、内存、磁盘等资源是否达到了瓶颈，是否存在资源竞争等问题。

2. 网络延迟：网络延迟可能导致TPS波动。可以通过网络监控工具检查网络带宽、延迟、丢包等指标，确定是否存在网络问题。

3. 数据库连接：数据库连接数限制、数据库性能等因素都可能影响TPS。可以检查数据库连接池配置是否合理，数据库性能是否达到要求。

4. 代码逻辑：检查应用程序的代码逻辑是否存在性能瓶颈或者不合理的设计。例如，是否存在死循环、频繁的IO操作、线程阻塞等问题。

5. 并发量控制：并发量过高或过低都可能导致TPS波动。可以逐步增加并发量，观察TPS的变化情况，找到最适合系统的并发量。

6. 日志分析：通过分析系统的日志，可以了解系统在高负载下的行为和性能瓶颈。可以关注异常日志、慢查询日志等，找出问题所在。

7. 性能监控：使用性能监控工具对系统进行实时监控，收集关键指标如CPU使用率、内存使用率、网络流量等，以便及时发现问题。