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软件压测是现代软件开发中不可或缺的一部分，它的核心目的是评估系统在高负载或极端环境下的表现。通过压测，我们可以提前发现潜在的性能瓶颈，优化系统性能，从而提升用户体验。
压测过程中，我们通常会关注以下几个关键指标：
TPS是衡量系统性能的重要指标，它反映了系统每秒能处理多少个请求。TPS的计算方式是将每秒完成的事务数与总时间进行比较。一个事务通常包括客户机发送请求到服务器，并从服务器获得响应的完整过程。
QPS则是衡量服务器每秒处理查询数量的标准，常用于评估数据库或网络服务器的性能。在实际应用中，QPS的概念与TPS有密切关联，但它们的计算方式有所不同。
响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。RT反映了系统处理请求所需的平均时间。通常，RT值在100ms以内被认为是正常的，而300ms的RT值则已经接近临界状态。
并发数指的是系统同时处理的请求数量。它是衡量系统承载能力的重要参数，尤其是在高并发场景下，系统的并发处理能力直接关系到性能表现。
系统的吞吐量是衡量其承载能力的重要指标。吞吐量与系统对CPU、IO等资源的消耗密切相关。通过优化资源使用效率，可以显著提高系统吞吐量。
进行压测时，通常会遵循以下步骤：
我们需要明确压测的目标，找出系统在高负载下的关键性能指标。通常，我们会选择系统的核心模块进行压测，以确保测试结果具有参考价值。
在压测之前，需要明确测试接口的类型、请求方式以及生效环境。为了实现压测，可以通过抓包获取接口参数，构建合适的入参数据。
在确定压测接口后，需要确认其上下游依赖关系。为了确保测试的准确性，最好选择相互独立的接口进行压测。
根据系统需求，制定合适的压测策略。例如，可以通过设置QPS配比来验证系统的负载均衡能力。
在模拟线上流量时，通常需要将线上表的数据迁移到影子表中，以避免对真实用户造成影响。
最终，通过工具如LoadRunner或JMeter等进行压测。这些工具能够模拟高并发场景，帮助我们全面评估系统性能。
通过压测，我们能够全面了解系统在高负载环境下的表现。通过关注TPS、QPS、RT等关键指标，我们可以量化系统性能，并为后续的系统优化提供数据支持。同时，合理规划压测流程，确保测试结果的准确性和可靠性，是获得优质系统性能的重要保障。
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