TPS怎么计算？我用二八定律和实际案例终于搞懂了！

哎，最近在搞系统压测，被这个TPS问题卡了好久😅。每次问开发“咱们系统到底能抗多少流量”，他们总说“看情况”… 后来翻了好多资料才发现，​​TPS（Transaction Per Second）根本不是固定值​​，它和业务场景、用户行为时间分布强相关。今天就把我啃下来的干货分享给大家，新手也能快速上手算清楚！

先弄懂基础：TPS不是凭空猜的

刚开始我犯了个错误——直接拍脑袋定指标。其实​​核心公式就两个​​：

• ​​普通算法​​：TPS = 总请求数 / 总时间（适合流量均匀的场景）

• ​​二八定律​​：TPS = 总请求数 × 80% / (总时间 × 20%)（更贴近真实用户集中访问的情况）

比如一个日活100万的APP，如果80%请求集中在20%的时间（比如早晚高峰），按每天18小时有效服务时间算，峰值TPS能达到61左右。但这样算完还要​​乘以冗余系数​​（一般2-5倍），防止活动流量暴涨撑爆系统。

为什么我推荐用二八定律？

之前按平均流量算TPS，结果上线后秒崩了… 因为​​用户根本不会均匀分布访问​​！比如抢券场景，80%用户可能挤在最后5分钟疯狂点击。

​​二八定律的优势​​：

• ​​抓准峰值​​：直接锁定20%的流量高峰时段

• ​​留出余量​​：通过冗余系数覆盖突发流量（比如京东项目系数用到10）

• ​​灵活调整​​：新系统没历史数据时，用这个公式最稳妥

但要注意！​​二八定律不是万能公式​​，像在线教育这类全天平稳流量的系统，用普通算法更合适。

手把手算个秒杀案例

假设一个秒杀活动：10万用户每人点3次，10秒内抢完。

​​基础TPS​​ = 100000 × 3 / 10 = 30000

​​考虑响应时间​​：如果接口要200ms返回，并发连接数 = 30000 × 0.2 = 6000

​​再加冗余​​：按3倍系数，实际压测指标得冲着90000去！

💡​​关键点​​：

• 如果服务器是集群部署，要把TPS除以机器数再算单机指标

• 响应时间每优化100ms，并发连接数能降30%

工具怎么选？JMeter实战避坑

计算完理论值，得用工具验证。我常用JMeter，但​​线程数设置容易踩坑​​：

• 1个线程每秒发请求，如果响应10ms，TPS≈100

• 模拟5万并发？得开500线程以上（记得加20%-50%余量阶梯加压）

​​参数化技巧​​：

• CSV文件读测试数据，避免重复请求

• 用响应断言检查结果对不对（比如抢券成功要包含“成功”字段）

• 分布式压测时，控制机内存别超过物理内存一半，否则卡死

别忘了监控！数据会说话

有次压测TPS达标，但线上还是卡。原来​​数据库慢SQL拖了后腿​​！后来学了这招：

• 压测时用top命令监控CPU的us（用户态）和sy（内核态）消耗

• 高并发下内存飙升？查日志级别和IO状态

• 用APM工具定位到慢查询，优化后TPS翻了倍😎

常见误区排雷

• ​​误区1​​：“TPS高=系统好”？错！如果响应时间8秒，用户早跑了

• ​​误区2​​：盲目追求百万并发。其实普通后台系统，TPS 20、响应300ms就够了

• ​​误区3​​：忽略网络延迟。内网压测爽歪歪，一上线公网延迟暴增…

所以我现在每次算完TPS，会再套用这个​​验证公式​​：

​​实际处理能力 > 预估请求数 × 响应时间 / 1000​​

比如预估每秒350请求，响应200ms，就需要TPS > 70才能扛住。

最后晒下我的​​压测清单​​：

1. 业务数据（用户量、峰值时段）

2. 架构图（服务器/数据库节点数）

3. 历史监控（过去峰值流量）

4. 冗余系数（按业务风险选2-10倍）

5. 熔断方案（比如TPS跌到一半时自动降级）

希望这些经验能帮到你！毕竟​​性能测试不是精确科学​​，多练几次就能找到感觉。如果有更好的计算方法，欢迎交流哇～