1.首先我们来分析下方曲线图

三条曲线：紫色（吞吐量），绿色（资源利用率/用户数），蓝色（响应时间）

三段区域：轻负载区，重负载区，坍塌区

两个点：最优并发用户数，最大并发用户数

三个状态：资源饱和，吞吐下降，用户受影响

轻负载区：随着并发用户数增加，响应时间开始是趋于稳定状态，吞吐量在上升

重负载区：随着并发用户数在不断上升，响应时间增加（这时已经开始出现瓶颈），吞吐量达到最大后下降

坍塌区：并发用户数在仍在不断上升，响应时间飙升，吞吐量开始下降

注：上图与实际场景存在一定误差，实际场景更多如下方第2条介绍

2.当服务器CPU资源使用率达到100%时，随着 压力的增加，队列慢慢变长，但由于用户数增加的幅度会超过队列长度，因此这时TPS还会呈上升趋势，也就是说资源使用率达到饱和后还有一段TPS会上升，最终才达到上限。

大部分情况，响应时间并不一定在坍塌区突然上升，更可能在负载区突然上升。

下图所示，更符合实际场景：

蓝色曲线：TPS

黄色曲线：响应时间

在TPS增加的过程中，响应时间一开始会处于较低状态，也就是A点前。

接着响应时间开始有些增加，直到业务可以承受的点B，这时TPS仍有增长空间。

再接着加压达到C点，TPS达到最大。

再加压，响应时间接着增加，但TPS会下降（注：这种情况不是必然，有些系统在队列上处理的很好，会保持稳定的TPS，多出来的请求会被友好拒绝）

最后再加压，响应时间过长达到超时程度

3.TPS计算公式

TPS=（1000ms/响应时间（单位ms））/*压力机线程数