一文搞清楚，QPS、TPS、并发用户数、吞吐量

4、并发数

并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器 1s 内的访问日志数量来得到

5、吐吞量

吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量，TPS、QPS 都是吞吐量的常用量化指标。

系统吞吐量要素

一个系统的吞吐量（承压能力）与 request（请求）对 cpu 的消耗，外部接口，IO 等等紧密关联。

单个 request 对 cpu 消耗越高，外部系统接口，IO 影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

重要参数

QPS(TPS), 并发数，响应时间

• QPS(TPS)：每秒钟 request/ 事务 数量
  
• 并发数：系统同时处理的 request/ 事务数
  
• 响应时间：一般取平均响应时间
  

关系

QPS(TPS)= 并发数 / 平均响应时间

一个系统吞吐量通常有 QPS(TPS), 并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换，内存等等其他消耗导致系统性能下降。

6、PV

PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。

7、UV

UV（Unique Visitor）：独立访客，统计 1 天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。响应时间（RT）：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间。可以通过 Nginx、Apache 之类的 Web Server 得到。

8、DAU

DAU (Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU 通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与 UV 概念相似

9、MAU

MAU (Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app 等去重后的月活跃用户数量

10、系统吞吐量评估

我们在做系统设计的时候就需要考虑 CPU 运算，IO，外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

而通常情况下，我们面对需求，我们评估出来的出来 QPS，并发数之外，还有另外一个维度：日 pv。

通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和 QPS 我们就可以推算日流量。

通常的技术方法：

1、找出系统的最高 TPS 和日 PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）

2、通过压力测试或者经验预估，得出最高 TPS，然后跟进 1 的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B 中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的 TPS 和 PV 关系比例也不一样。

11、软件性能测试的基本概念和计算公式

软件做性能测试时需要关注哪些性能呢？

首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。

对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印 象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检 索，这时用户并不知道我们后台在做什么。

用户关注的是用户操作的相应时间。

其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

1、响应时间

2、服务器资源使用情况是否合理

3、应用服务器和数据库资源使用是否合理

4、系统能否实现扩展

5、系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少

6、系统性能可能存在的瓶颈在哪里

7、更换那些设备可以提高性能

8、系统能否支持 7×24 小时的业务访问

再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。

1、架构设计是否合理

2、数据库设计是否合理

3、代码是否存在性能方面的问题

4、系统中是否有不合理的内存使用方式

5、系统中是否存在不合理的线程同步方式

6、系统中是否存在不合理的资源竞争

作者 | Fysddsw_lc
来源 |http://juejin.im/post/5c2cb5e15188257a937fbfaf