并发性能指标

  1. QPS：全称（Queries Per Second）：表示每秒查询次数，指系统每秒能处理的查询请求数量，比如电商商品详情页每秒被用户点击查询的次数。
  2. TPS：全称（Transactions Per Second）：每秒事务数，指系统每秒能完成的完整业务事务数量，一个事务可能包含多个查询，比如用户下单付款的完整流程算一个事务。
  3. UV：全称（Unique Visitor）：独立访客，指一定时间内访问系统的不同用户数量（按设备或账号区分），比如一天内有 1000 个不同用户打开了你的网站。
  4. RT：全称（Response Time）：响应时间，指系统处理一个请求从接收到返回结果的耗时，比如用户点击搜索后，页面加载出结果用了 0.5 秒。
  5. 吞吐量：指系统在单位时间内处理的总数据量或总请求数，和 QPS/TPS 强相关，吞吐量越高通常意味着系统处理能力越强。

它们之间的关系

假设用户在电商平台完成1 次下单付款（1 个 TPS 事务），这个过程会包含：

  • 3 次查询请求（查商品库存、查用户余额、查收货地址）→ 对应3 次 QPS；
  • 系统处理这 3 次查询 + 1 次下单的总耗时是0.8 秒→ 这是RT；
  • 当天有 5000 个不同用户（UV）访问平台，其中 1000 个用户完成了下单；
  • 平台 1 分钟内总共处理了 1200 次下单事务 + 3600 次查询请求→ 这是吞吐量（按请求数统计）。

从这个场景能直观看到：

  • TPS 与 QPS：1 个 TPS 事务 = N 个 QPS 查询（N≥1），TPS 是 “业务维度” 的处理能力，QPS 是 “技术维度” 的查询能力，TPS 的上限由 QPS 决定（如果单事务查询数固定）。
  • RT 与 QPS/TPS：RT 越短，QPS/TPS 越高（系统资源足够时）。比如 RT 从 0.8 秒降到 0.4 秒，系统每秒能处理的查询 / 事务数会翻倍；反之 RT 变长（如接口卡顿），QPS/TPS 会立刻下降。
  • 吞吐量 与 QPS/TPS：吞吐量是 QPS/TPS 的 “总量化” 体现（单位时间可换，如秒 / 分钟 / 小时）。比如 QPS=1000 → 每秒吞吐量（请求数）=1000；TPS=300 → 每秒吞吐量（事务数）=300。吞吐量也可以按数据量算（如每秒处理 100MB 数据），此时和 QPS/TPS 的关联是 “单请求 / 事务的数据量 × QPS/TPS”。
  • UV 与 其他指标：UV 是 “流量来源”，UV 越多，系统的请求量（QPS）、事务量（TPS）通常越高（但不是绝对，比如很多 UV 只浏览不操作）。UV 决定了系统的 “流量压力上限”，而 QPS/TPS/RT 决定了系统能否扛住这个压力。