在做效能測試的時候，很多人都用併發使用者數來衡量系統的效能，覺得系統能支撐的併發使用者數越多，系統的效能就越好；對tps不是非常理解，也根本不知道它們之間的關係，因此非常有必要進行解釋。
øtps：transaction per second,每秒事務數, 是衡量系統效能的乙個非常重要的指標，
ø簡單例子：在術語中解釋了tps是每秒事務數，但是事務時要靠虛擬使用者做出來的，假如1個虛擬使用者在1秒內完成1筆事務，那麼tps明顯就是1；如果某筆業務響應時間是1ms,那麼1個使用者在1秒內能完成1000筆事務，tps就是1000了；如果某筆業務響應時間是1s,那麼1個使用者在1秒內只能完成1筆事務，要想達到1000tps，至少需要1000個使用者；因此可以說1個使用者可以產生1000tps，1000個使用者也可以產生1000tps，無非是看響應時間快慢。
ø複雜公式：
試想一下複雜場景，多個指令碼，每個指令碼裡面定義了多個事務（例如乙個指令碼裡面有100個請求，我們把這100個連續請求叫做action,只有第10個請求，第20個請求分別定義了事務10和事務20）具體公式如下：
符號代表意義：
vui表示的是第i個指令碼使用的併發使用者數
rtj表示的是第i個指令碼第j個事務花費的時間，此時間會影響整個action時間
rti表示的是第i個指令碼一次完成所有操作的時間，即action時間
n 表示的是第n個指令碼
m 表示的是每個指令碼中m個事務
那麼第j個事務的tps = vui/rti
ø併發使用者數(vu)獲取
øtps獲取
舊系統：對於已經上線的系統，可以選取高峰時刻，在5分鐘或10分鐘內，獲取系統每筆交易的業務量和總業務量，按照單位時間內完成的筆數計算出tps，即業務筆數/單位時間（5*60或10*60）
針對伺服器端的效能，以tps為主來衡量系統的效能，併發使用者數為輔來衡量系統的效能，如果必須要用併發使用者數來衡量的話，需要乙個前提，那就是交易在多長時間內完成，因為在系統負載不高的情況下，將思考時間(思考時間的值等於交易響應時間)加到指令碼中，併發使用者數基本可以增加一倍，因此用併發使用者數來衡量系統的效能沒太大的意義。
通過大量效能測試我們發現不需要用上萬的使用者併發去進行測試，只要系統處理業務時間足夠快，幾百個使用者甚至幾十個使用者就可以達到目的。另外諮詢很多專家做過的效能測試專案，基本都沒有超過5000使用者併發。
因此對於大型系統、業務量非常高、硬體配置足夠多的情況下，5000使用者併發就足夠了；對於中小型系統，1000使用者併發就足夠了。
做效能測試需要一套標準化流程及測試策略，併發使用者數只是指標考慮的乙個，在做負載測試的時候，一般都是按照梯度施壓的方式去加使用者數，而不是在沒有預估的情況下，一次加幾萬個使用者，，交易失敗率非常高，響應時間非常長，已經超過了使用者忍受範圍內，這樣做沒有多大的意義，這就好比「有多少錢可以幹多少事」一樣，需要選擇相關的策略。
從下圖對比項可以看出，pts比loadrunner(lr)更能讓客戶接受。
方向
對比項
loadrunner
pts
備註
基礎設施
被測系統軟硬體環境需要額外購買？
需要不需要
基礎設施軟硬體由阿里雲提供，只需要購買服務
壓力機環境需要額外購買？
需要不需要
基礎設施軟硬體由pts提供，只需要購買服務
費用費用
非常貴便宜，按需收費
商業化工具license非常貴
功能功能
強大較強大
lr很多功能基本上用不到，沒必要大馬拉小車
易用性操作、學習等
困難容易
lr不易上手
穩定性系統穩定性
較穩定非常穩定
lr壓測過程中經常出現莫名其妙錯誤
場景模擬
場景模擬
條件較真實
非常真實
pts分布在全國各地的分布式集群可以真實模擬出現實場景，而lr不太容易模擬，即使可以的話，控制機和壓力機通訊經常掉線
ø 系統的效能由tps決定，跟併發使用者數沒有多大關係。在同樣的tps下，可以由不同的使用者數去壓（通過加思考時間設定）。
ø 系統的最大tps是一定的（在乙個範圍內），但併發使用者數不一定，可以調整。
ø 建議效能測試的時候，不要設定過長的思考時間，以最壞的情況下對伺服器施壓。
ø 一般情況下，大型系統（業務量大、機器多）做壓力測試，5000個使用者併發就夠了，中小型系統做壓力測試，1000個使用者併發就足夠了。
併發使用者數與TPS之間的關係
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