QPS、TPS 与系统容量规划：架构师的性能调优

背景：某头部电商平台在双十一大促期间，通过精准的 QPS、TPS 评估和容量规划，成功将系统承载能力从每秒 10 万请求提升至 50 万+，同时保持 99.99%的服务稳定性。本文将深入解析 QPS、TPS 与系统容量规划的关系，并结合实际案例提供落地指南。

一、QPS、TPS 的核心概念与关系

1.1 核心定义

# 关键术语
1. **QPS（Queries Per Second）**：每秒查询数，衡量系统的请求处理能力。
2. **TPS（Transactions Per Second）**：每秒事务数，通常指完整的业务逻辑操作。
3. **系统容量**：系统能承载的最大QPS/TPS，受硬件资源、软件设计、网络带宽等限制。

1.2 QPS 与 TPS 的关系

• 关键点：

  • 一个 QPS 可能包含多个 TPS（如一次请求触发多步事务）。

  • 容量规划需综合考虑 QPS 与 TPS 的比例关系。

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二、实战案例：电商订单系统的容量规划 🔥

2.1 业务背景

• 需求描述：

  每秒需处理50万+订单请求，保障库存扣减准确性和支付成功率。
  

• 原始痛点：

  • 数据库连接池耗尽，高峰期服务不可用。

  • 缓存击穿导致热点商品查询超时。

  • 系统瓶颈难以量化，扩容缺乏依据。

2.2 解决方案

压测评估 QPS 与 TPS

使用 JMeter 进行压测

<!-- JMeter配置文件 -->
<TestPlan>
    <ThreadGroup guiclass="ThreadGroupGui" testclass="ThreadGroup">
        &l