TPS(Query Per Second)
定义
每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
性能瓶颈分析不能单从局部分析，要综合起来，多维度分析问题原因.
QPS = 并发量 / 平均响应时间
并发量 = QPS * 平均响应时间
1、网络带宽
在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
2、连接池
可用的连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。
（关于连接池的具体内容，可参考之前的博客：性能测试：连接池和线程）
3、垃圾回收机制
从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为java的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC，老年代的full GC也回收较频繁，那么对TPS
也是有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。
4、数据库配置
高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，
就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。
5、通信连接机制
串行、并行、长连接、管道连接等，不同的连接情况，也间接的会对TPS造成影响。
（关于协议的连接，可参考之前的博客：HTTP协议进阶：连接管理）
6、硬件资源
包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）。
7、压力机
比如jmeter，单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会间接影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题）。
8、压测脚本
还是以jemter举个例子，之前工作中同事遇到的，进行阶梯式加压测试，最大的模拟请求数超过了设置的线程数，导致线程不足。
提到这个原因，想表达意思是：有时候测试脚本参数配置等原因，也会影响测试结果。
9、业务逻辑
业务解耦度较低，较为复杂，整个事务处理线被拉长导致的问题。
10、系统架构
比如是否有缓存服务，缓存服务器配置，缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等，都会影响到测试结果。