Spring boot 中QPS（Queries Per Second）与 TPS（Transactions Per Second）详细对比

QPS（Queries Per Second）与 TPS（Transactions Per Second）详细对比

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1. 核心定义

指标	QPS	TPS
定义	每秒处理的请求数（包括成功和失败请求），衡量系统基础处理能力。	每秒成功完成的事务数，衡量系统业务层面的吞吐量。
范围	单个请求（如一次SQL查询、HTTP请求）。	一个完整业务流程（如订单支付需包含验证、扣款、记录等步骤）。

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2. 核心对比维度

维度	QPS	TPS
计算方式	总请求数 / 总时间（秒）（包含所有请求，如成功和失败）。	总成功事务数 / 总时间（秒）（仅统计完整且成功的事务）。
应用场景	- 数据库查询（如MySQL的SELECT/INSERT）。 - Web服务器（如Nginx处理HTTP请求）。	- 业务系统（如银行转账、电商订单提交）。 - 分布式事务（如跨服务的微服务调用）。
关注层面	系统的基础处理能力（如单次请求的响应速度）。	业务流程的整体吞吐量（如每秒完成多少订单）。
关联关系	可能包含多个TPS事务的请求（如一个事务需多次数据库操作）。	一个事务的成功需依赖多个QPS请求的成功。
典型单位	比如：1000 QPS 表示每秒处理1000次请求。	比如：100 TPS 表示每秒完成100个事务。

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3. 典型场景对比

场景	QPS	TPS
电商系统	- 每秒处理的商品详情查询（GET请求）。 - 用户登录接口的POST请求。	- 每秒完成的订单支付事务（涉及库存扣减、生成订单、通知支付等步骤）。
银行系统	- 查询账户余额的SQL请求。	- 每秒完成的转账事务（需验证余额、更新双方账户、记录日志等）。
API服务	- 每秒处理的API调用（如GET/POST接口）。	- 每秒完成的复杂业务流程（如用户注册需验证邮箱、创建账户、发送通知等）。

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4. 关键差异总结

指标	衡量目标	是否包含失败请求	复杂度
QPS	系统每秒处理的总请求量（无论成功与否）。	是	较低（单次请求独立处理）。
TPS	系统每秒完成的完整业务事务量（仅成功事务）。	否	较高（需保证事务ACID属性，涉及多步骤协调）。

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5. 优化策略差异

指标	优化方向
QPS	- 提升单请求处理速度（如缓存、索引优化）。 - 扩展硬件资源（CPU、内存、网络带宽）。 - 并行处理（如多线程、分布式架构）。
TPS	- 优化事务流程（减少步骤、并行化操作）。 - 采用最终一致性（如异步处理非关键步骤）。 - 数据库事务优化（减少锁竞争、索引优化）。

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6. 示例说明

• 场景：用户提交一个订单。
  • QPS视角：可能包含多个请求（如查询库存、插入订单记录、更新库存、发送通知等）。
  • TPS视角：仅当所有步骤成功完成时，才会计入1 TPS。

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7. 总结对比表

维度	QPS	TPS
核心目标	基础请求吞吐量（如数据库查询、API调用）。	业务事务吞吐量（如完成订单、转账等完整流程）。
计算范围	所有请求（成功+失败）。	仅成功事务。
适用场景	系统底层性能评估（如数据库、服务器）。	业务层性能评估（如电商、金融系统）。
关联关系	高QPS是高TPS的必要条件，但高QPS不一定带来高TPS（需事务逻辑支持）。	TPS受限于QPS和事务复杂度，需两者协同优化。

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关键总结

• QPS是TPS的基础：TPS的成功依赖于底层系统（如数据库、API）的高QPS能力。
• 优化需分层进行：
  • 提升QPS：优化硬件、缓存、代码效率。
  • 提升TPS：简化事务流程、采用异步处理、保证事务一致性。
• 实际应用中：需根据业务需求选择核心指标，例如：
  • 电商平台：QPS关注商品页访问，TPS关注订单提交成功率。
  • 金融系统：TPS是核心指标（如转账成功率），需严格保证事务可靠性。