TPS是丰田生产方式，旨在通过消除浪费、优化流程和持续改进，实现低成本、高质量和短时间交付。
TPS（Transactions Per Second）是衡量系统性能的关键指标之一，它代表每秒处理的事务数量，TPS在软件测试中尤为重要，因为它直接反映了系统在同一时间内处理业务的最大能力，以下将从多个角度详细解释TPS的含义、作用、局限性及其与其他性能指标的关系：
TPS的定义和计算方式
TPS即每秒事务数，是软件测试结果的测量单位，一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程，客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息来估计系统的处理能力。
计算公式为：
\[ \text{TPS} = \frac{\text{总事务数}}{\text{总时间}} \]
TPS的作用
1、反映系统处理能力：TPS反映了系统在同一时间内处理业务的最大能力，数据越高，说明系统的处理能力越强。
2、评估系统吞吐量：系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等紧密关联，单个request对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。
3、计算最高日吞吐量：通过压力测试或经营评估得出最高TPS，可以计算出系统的最高日吞吐量，假设某系统的最高TPS为100，那么该系统的日吞吐量=100*11*3600=396万。
TPS的局限性
1、客户端角度：TPS是从客户端角度审视服务器处理能力，并不能直接证明TPS达到什么程度就能支持多少并发。
2、受负载影响：TPS会受到负载的影响，也会随着负载的增加而逐渐增加，当系统进入繁忙期后，TPS会有所下降。
3、集合点策略影响：如果使用集合点策略，在脚本执行前的等待时间过程中，服务器没有处理事务，那么这个时候的TPS和理想中的结果不一致。
4、受限因素：限制TPS的原因包括服务器本身性能、代码结构、客户端施加的压力以及网卡等。
TPS与响应时间的关系
TPS和响应时间在理想状态下呈现反比关系，但两者之间没有直接关系，如果20个入口，并发数只有10的时候，TPS就是10，而响应时间始终都是1秒，说明并发不够，需要增加并发数达到TPS的峰值，如果增加到100并发，则会造成线程等待，引起平均响应时间从1秒变成3秒，TPS也从20下降到9。
TPS与其他性能指标的关系
1、QPS（Queries Per Second）：QPS是每秒查询率，指一台服务器每秒能够响应的查询次数，对于数据库系统，QPS通常用于衡量特定查询的性能。
2、并发数：并发数是指系统同时能处理的请求数量，这反映了系统的负载能力，并发数与TPS和响应时间之间存在以下关系：TPS = 并发数 / 平均响应时间。
3、吞吐量：系统的吞吐量（承压能力）与TPS、并发数、响应时间紧密关联，单个request对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。
TPS是衡量系统性能的重要指标，但在实际应用中需要结合其他性能指标如QPS、并发数和响应时间进行综合评估，通过合理设计系统架构和优化代码，可以提高系统的TPS，从而提升整体性能和用户体验。
