阿杰 👍 你问的这些都是性能测试和系统性能指标里最常见的几个概念，我给你逐一解释清楚，并帮你对比它们的关系：

1. 吞吐量（TPS：Transactions Per Second）

• 定义：系统每秒能够处理的事务（Transaction）数量。
• 事务：一个用户请求可能会涉及多步操作（如登录 → 查询数据库 → 返回结果），这些组成一个“事务”。
• 意义：衡量系统整体处理能力，常用于银行、支付等业务场景。
• 例子：一个支付系统，每秒能完成 100 笔订单支付，则 TPS = 100。

2. QPS（Queries Per Second）

• 定义：系统每秒能处理的请求（Request/Query）数量。
• 区别：QPS 是对“请求”的统计，TPS 更强调“完整事务”。
• 关系：通常 QPS ≥ TPS，因为一个事务可能包含多个请求。
• 例子：电商系统中，用户打开商品页发起 5 个查询请求（商品详情、评论、推荐、库存、价格），这 5 个请求只算 1 次事务，但会产生 5 次 QPS。

3. 并发数（Concurrency）

• 定义：某一时刻同时存在的请求/事务数，即“同时在线的执行数”。
• 体现：是用户“同时操作”的规模。
• 关系：并发数越高，对系统的 TPS/QPS 和 RT 的压力就越大。
• 例子：有 1000 个用户同时在提交订单，此时并发数 = 1000。

4. 响应时间（RT：Response Time）

• 定义：从用户发出请求到系统返回结果所需的时间。
• 单位：毫秒（ms）或秒（s）。
• 意义：反映系统的性能体验，RT 越低用户体验越好。
• 例子：你在淘宝下单，从点击“支付”到页面显示“支付成功”用了 2 秒，这就是 RT=2s。

5. 四者关系总结

• QPS / TPS：吞吐能力指标（数量维度）。
• 并发数：压力大小指标（规模维度）。
• RT：用户体验指标（时间维度）。
• 联系公式（近似关系）：

并发数≈QPS×RT

👉 举例：

• 某系统平均 RT = 0.5 秒
• 每秒请求数 QPS = 200
• 那么并发数 ≈ 200 × 0.5 = 100

说明系统平均有 100 个请求同时在处理。