1）硬件资源
应用服务器、数据库服务器、缓存服务器等的CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）等占用率较高，服务器处理能力饱和，将导致部分请求无法响应。
还有网络带宽，也是比较容易忽略的一个因素，因为机房服务器之间的网络至少是千兆光纤连接，一般不会存在网络传输瓶颈，但如果应用存在跨机房调用，或压测机与被测应用不在同一机房，就可能达到网络节点的传输瓶颈。
实际业务场景中，因为硬件资源本身导致的tps出现瓶颈的例子相对占比较低，通常情况都是，服务器CPU、内存、网络带宽、磁盘I/O等硬件资源利用率都远低于80%的资源利用率警戒线，但tps已经达到上限，不管如何增加并发压力，tps都无法上升，而响应时间一再变长，错误率也不断增加。
2）连接池
连接池一般分为服务器线程连接池（简称线程池，如Tomcat的线程池Executor）和数据库连接池，不论是线程池还是数据库连接池，其很重要的两个作用，一是减少频繁创建、销毁连接所消耗的CPU等系统资源，二是因为连接池中的连接可直接使用，无需使用时再创建，因而提高了系统访问效率。
举个例子，假如张某计划开车从北京到天津，如果没有现成的公路（连接池），张某就需要先修一条从北京到天津的公路（建立连接），修好路后通过这条公路从北京开车到达天津，之后再将这条路拆除（销毁连接），这个过程中，修路和拆路不但需要耗费大量的人力、物力，还需要等待比较长的时间，等建好后张某才能开车上路，如果已经有现成的公路，张某就完全不必自己去修建公路了。
连接池的配置中有一个最大连接数的配置信息，如果最大连接数较低，可用的连接数太少，就会造成请求等待，从而影响应用处理事务的能力。
3）数据库配置
高并发情况下，如果对同一数据表同时进行读写操作，可能会造成数据库锁冲突从而极大的影响数据库事务的处理能力，影响到tps。
数据库的读操作和写操作是两种不同类型的事务，对数据库的存储引擎、索引建立均有不同的要求，以MySQL为例，有如下两种常用的存储引擎：
MyISAM 存储引擎：不支持事务、表锁设计，支持全文索引，主要面向一些在线分析处理(OLAP)数据库应用。说白了主要就是查询数据，对数据的插入，更新操作比较少。
InnoDB 存储引擎：支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。
另外，对于读操作来说，索引越多，应对不同业务场景的查询速度就越快，但对于写操作来说，Insert、Update数据都需要动态维护索引，因而会降低写的速度，且随着数据量的增加，索引文件也会越来越大。因此，通常需要对数据库服务器做主从同步、读写分离。
4）sql语句
大表count、多表联查、没有limit限制、order by/group by字段未建索引、select * 等不规范的sql语句都可能导致慢sql，会使数据库查询性能下降；再比如写入数据的sql如果没有绑定变量，会造成每条语句都要被数据库解析一次，不但造成数据库资源的过度消耗，同时也影响sql执行的效率，最终影响tps。
5）垃圾回收机制
以常见的Tomcat应用服务器来说，因为java的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC，老年代的full GC也回收较频繁，那么对tps也是有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。
6）系统架构
应用服务：应用服务器是否对静态资源与逻辑处理层做了分离，这也会影响tps。通常将静态资源（HTML，JavaScript，CSS，img等文件）部署在Nginx或者CDN，逻辑处理层部署在应用服务器，达到动静分离，提升tps的目的。
数据服务：热数据是否缓存、缓存的命中率、缓存数据的更新机制、缓存过期等，也都会影响应用访问数据的效率，从而影响tps。这里面重点说明缓存中需要注意的两个点：
缓存穿透：查询一个一定不存在的数据，此时缓存未命中，而数据库也无法查询到该数据，出于容错考虑，如果从数据库也查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，如果有人利用这个漏洞，大批量在系统中查询这个不存在的数据，就可能导致数据库访问量过载而崩溃。
缓存雪崩：在设置缓存时如果采用了相同的过期时间，会导致缓存在某一时刻同时失效，这时候所有请求全部转发到数据库，数据库瞬时压力过重而出现雪崩。
7）测试因素
压测机单机负载能力有限，如果需要模拟的并发用户请求数超过其负载极限，也会间接影响tps，这个时候就需要进行分布式压测来解决单机负载过高的问题，另外，实际执行压测时，用命令行模式启动脚本执行测试，将更节省系统资源，避免因压测机本身CPU、内存等资源问题导致测试异常。
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