本文探讨了性能测试中业务指标和技术指标的关系，强调技术指标需基于业务场景。介绍了性能指标如TPS（每秒事务数）的定义和计算，以及线程数、用户数与TPS之间的关联。同时，文中指出业务模型的28原则并不适用于所有系统，建议根据实际生产数据统计业务比例。最后，讨论了在线用户数、并发用户数的计算方法，强调并发用户数关注执行动作的用户，而压力工具的线程数并不等同于服务器处理能力。
通常我们都从两个层面定义性能场景的需求指标：业务指标和技术指标。
技术指标不能脱离业务指标，所有的技术指标都是在有业务场景的前提下制定的，而技术指标和业务指标之间也要有详细的换算过程。这样一来，技术指标就不会是一块飞地。同时，在回答了技术指标是否满足的同时，也能回答是否可以满足业务指标。
有了这样的关联关系，下面我们看一下性能测试行业常用的性能指标表示法。
为了区分这些概念，我们先说一下TPS（Transactions Per Second）。我们都知道TPS是性能领域中一个关键的性能指标概念，它用来描述每秒事务数。我们也知道TPS在不同的行业、不同的业务中定义的粒度都是不同的。所以不管你在哪里用TPS，一定要有一个前提，就是所有相关的人都要知道你的T是如何定义的。
通常情况下，我们会根据场景的目的来定义TPS的粒度。如果是接口层性能测试，T可以直接定义为接口级；如果业务级性能测试，T可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流。
线程数、用户数与TPS
若压力工具是4个并发线程，由于每个线程都可以在一秒内完成4个事务，则总的TPS是16。
那么用户数怎么来定义呢？涉及到用户就会比较麻烦一点。因为用户有了业务含义，所以有些人认为一个系统如果有1万个用户在线，那就应该测试1万的并发线程，这种逻辑实在是不技术。通常，我们会对在线的用户做并发度的分析，在很多业务中，并发度都会低于5%
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