QPS 和 TPS 详解

QPSTPS 是性能测试中的两个核心指标,用于衡量系统的吞吐能力,但关注点不同。以下是具体解析:


1. QPS(Queries Per Second)

定义 :每秒查询数,表示系统每秒能处理的请求数量 (无论请求是否成功)。
适用场景

  • Web服务:如API接口、HTTP请求。
  • 缓存/数据库 :如Redis的GET/SET操作。

计算公式

复制代码
QPS = 总请求数 / 测试时间(秒)

示例

  • 一个HTTP接口在10秒内收到5000次请求,则 QPS = 5000 / 10 = 500

2. TPS(Transactions Per Second)

定义 :每秒事务数,表示系统每秒能完成的事务数量 (一个事务可能包含多个请求)。
适用场景

  • 业务链路的性能:如支付流程(包含下单、支付、通知等多个步骤)。
  • 数据库事务:如银行转账(扣款+入款需保证原子性)。

计算公式

复制代码
TPS = 成功的事务数 / 测试时间(秒)

示例

  • 一个支付流程(包含3个API调用)在1分钟内完成1200笔交易,则 TPS = 1200 / 60 = 20

3. QPS 和 TPS 的关系

对比维度 QPS TPS
粒度 单次请求 完整业务流(可能含多请求)
成功要求 统计所有请求(含失败) 仅统计成功完成的事务
典型场景 接口压测、缓存性能测试 支付、订单等业务场景

常见关联

  • 若一个事务包含N个请求,则 QPS ≈ TPS × N(假设无失败请求)。
  • 例如:支付事务包含3个API调用(下单、支付、回调),当TPS=100时,QPS可能接近300。

4. 实际应用示例

性能测试报告中的体现

markdown 复制代码
**电商系统压测结果**  
- **QPS(接口层)**:订单查询API达到 1200 QPS(单接口请求)。  
- **TPS(业务层)**:下单支付全链路稳定在 200 TPS(含支付+库存扣减)。  
- **瓶颈分析**:当TPS > 200时,数据库CPU达到90%,需优化慢SQL。  

如何优化?

  • 提高QPS
    • 增加服务器实例(水平扩展)。
    • 使用缓存(如Redis减少数据库查询)。
  • 提高TPS
    • 优化事务逻辑(如异步处理非核心步骤)。
    • 数据库分库分表(降低单表压力)。

5. 面试常见问题

Q:为什么QPS高但TPS低?

  • 可能原因
    1. 事务包含复杂业务逻辑(如风控校验)。
    2. 数据库锁竞争(如秒杀场景)。
    3. 外部服务调用超时(如第三方支付接口)。

Q:如何设计压测脚本区分QPS和TPS?

  • JMeter示例
    • QPS:直接统计HTTP Request的吞吐量。
    • TPS:使用Transaction Controller将多个请求合并为一个事务。

6. 总结

  • QPS :关注请求吞吐量,适合接口级性能评估。
  • TPS :关注业务完整性,适合核心流程性能评估。
  • 测试开发价值
    • 在简历中明确区分两者(如"优化接口QPS从500提升至1200")。
    • 分析QPS/TPS瓶颈能体现你的深度性能调优能力
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