PTS中报告中概览里面的tps与jmeter压测里的tps不一致，相差也挺大的，是为什么啊？

问题分析

在性能测试中，TPS（每秒事务数）是衡量系统性能的重要指标之一。您提到在使用 JMeter 和 阿里云性能测试 PTS 进行相同并发数的压测时，TPS 的表现差异较大：JMeter 的 TPS 仅为 200，而 PTS 的 TPS 接近 1000。这种差异可能由以下几个方面的原因导致：

1. 施压机资源和分布模式的差异

• JMeter 的单机限制
  JMeter 默认运行在单台机器上，其性能受限于本地硬件资源（如 CPU、内存、网络带宽等）。如果本地机器的资源不足，可能会导致压测能力受限，从而影响 TPS 的表现。

• PTS 的分布式架构
  阿里云性能测试 PTS 使用分布式架构，能够自动分配多台施压机进行压测。这种架构可以显著提升压测能力，尤其是在高并发场景下，能够更高效地模拟大量用户请求，从而提高 TPS。

2. 网络环境的影响

• JMeter 的本地网络限制
  JMeter 在本地运行时，受本地网络环境（如带宽、延迟等）的影响较大。如果网络条件不佳，可能会导致请求延迟增加，进而降低 TPS。

• PTS 的云端网络优化
  PTS 的施压机部署在阿里云的高性能数据中心，具备优化的网络环境和更低的延迟。这种优化能够减少请求的响应时间（RT），从而提升 TPS。

3. 并发模式和调度机制的差异

• JMeter 的手动调度
  在 JMeter 中，如果没有正确配置线程组或定时器（如 Synchronizing Timer），可能会导致并发用户的调度不够高效。例如，Synchronizing Timer 在 JMeter 中仅在单台施压机内生效，无法跨机器同步，可能导致实际并发量低于预期。

• PTS 的智能调度
  PTS 提供了更智能的并发调度机制，支持自动递增、阶梯递增等模式，能够更精确地控制并发用户的行为。此外，PTS 的分布式适配功能可以确保定时器等设置在多台施压机之间全局生效，从而提升压测效率。

4. RPS 上限的限制

• JMeter 的 RPS 限制
  JMeter 的 RPS（每秒请求数）受限于本地机器的性能。如果本地机器的 RPS 达到上限，则无法进一步提升 TPS。

• PTS 的更高 RPS 支持
  PTS 对 RPS 的支持更高，尤其是在使用资源包计费版本时，不同版本的并发数对应更高的 RPS 上限。例如，300 并发的 RPS 上限可能达到 4000，这使得在相同并发数下，PTS 能够实现更高的 TPS。

5. 响应时间（RT）的影响

根据公式 TPS = 并发 / RT，TPS 的高低与系统的平均响应时间（RT）密切相关。如果在 JMeter 测试中，系统的 RT 较长，会导致 TPS 下降；而在 PTS 中，由于施压机的分布和网络优化，可能会缩短 RT，从而提升 TPS。

解决方案与建议

1. 优化 JMeter 的配置

   • 确保 JMeter 的线程组和定时器配置合理，避免因调度问题导致并发不足。
   • 如果需要模拟高并发，可以尝试使用 JMeter 的分布式压测模式，通过多台机器协同工作来提升压测能力。

2. 检查本地网络环境

   • 确保本地网络带宽充足，延迟较低。如果网络条件较差，可以考虑将 JMeter 部署到云服务器上进行测试。

3. 使用 PTS 进行压测

   • 如果需要更高的压测能力和更精确的结果，建议直接使用 PTS。PTS 的分布式架构和智能调度机制能够更好地满足高并发场景的需求。

4. 评估系统的响应时间

   • 检查被测系统的响应时间是否在不同工具下存在差异。如果 PTS 的 RT 更短，说明其网络和调度优化起到了作用。

总结

JMeter 和 PTS 在 TPS 表现上的差异主要源于施压机资源、网络环境、调度机制以及 RPS 上限的不同。如果您需要更高的压测能力和更精确的结果，建议优先使用 PTS 进行测试。同时，可以通过优化 JMeter 的配置和网络环境来缩小两者之间的差距。