概述
在jmeter中，只要提到并发，99%的同学立马想到线程组。需要多少并发就启动多少线程组，这已经成了大部分人的共识。这种理解方式很明显是把并发数和线程数的概念混淆了。线程组中不光有线程数，也有循环次数。然而大家在负载测试中都主动的忽略了循环的作用。jmeter中的循环和lr中的迭代是一样的，都是为了模拟出压力，不要选择性无视它
实验
先列出下面两个需求，大家可以思考一下这两个需求在jmeter里面如何设置场景
需求1：我有一个页面，需要测试一下最大支持多少用户并发？
此时要计算的是最大用户并发数，强调的是同时操作，也可以理解为同时发起请求针对需求1我们可以通过RPS 定时器或者阶梯加压线程组测试每秒最大的请求数(压测实战分析性能拐点)
需求2：查询功能，需要系统能够在5分钟内能完成5000笔查询业务，同时90%的用户响应时间不超过3s。最大并发是多少？
此时不强调同时操作，而是强调业务量。也就是说不限制用户的操作时序，不考虑人的效率。把人当做机器，只要在5分钟内查询数满足5000笔即可。但是具体有多少用户才能在5分钟内查询5000次？它是由单次响应时间来决定的。这时就引入了一个经常被人讨论的公式：最大并发数= (单次响应时间*业务量)/总的业务时间。我的单次响应时间越快，用户每秒可点击的次数就越多，那么需求就越容易满足。
线程数和并发数
针对需求2，我们如何在jmeter中设置场景？由上面的描述可以知道，我们可以计算出最大并发数。那么这个最大并发数对应的就是jmeter中的线程数。光有线程数不行，此时又引入了一个迭代的概念。假设单线程下，单次请求的平均响应时间是200ms，那么这个单线程的请求1s内可以迭代5次。如果有100个线程，那么1s内就可以完成500笔业务。5分钟内完成的业务数就是5*60*500=15万笔。回到我们需求2，是不是远远超纲了？把线程数缩小，其实只需要4个线程，就可以在5分钟内超额完成5000笔业务了。4*5*5*60=6000
1-1
如图1-1，勾选循环永远的意思就是不限制单位时间内的迭代次数，以此加载最大压力。
注：如果循环次数设置了固定值，那么下发那个持续时间的设置是无效的。线程组会优先根据你的固定循环次数去执行迭代。也就是说，固定循环次数的执行顺序优于持续时间！但是如果循环次数设置为永远，再设置持续的时间，那么就会根据你的持续时间去加载最大的压力。
事物完成线程组(TPS线程组)
针对需求2，jmeter额外提供了一个线程组去满足它--Arrivals Thread Group。在这个线程组中我们给予预期的业务量和业务时间，系统会自动启动线程去满足业务需求。
1-2
如图1-2，表示我的预期tps是50/s，在2s内达到预期值，同时保持这个tps运行20s，那么22s内我的业务量是22*50=1100
1-3
如图1-2，最大的系统并发数(启动的线程数)是319
总结
我们做性能测试，压力都是人为给予系统的。使用工具的目的也是为了模拟出用户的压力场景
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