PS (transaction per second)代表每秒执行的事务数量，可基于测试周期内完成的事务数量计算得出。例如，用户每分钟执行6个事务，TPS为6 / 60s = 0.10 TPS。
同时我们会知道事务的响应时间(或节拍)，以此例，60秒完成6个事务也同时代表每个事务的响应时间或节拍为10秒。

有很多原因，分开分析，大概是下面几个原因：
1、网络带宽：每秒可传递的数据大小有限，并发超过一定阈值，就会造成请求等待或者网络资源竞争
2、连接池：可用的连接数太少，造成请求等待
3、连接池垃圾回收机制：频繁的full GC
4、数据库数据写入：如果数据要入库，写入多个表，且入库的处理SQL没有索引，没有绑定变量，则SQL执行效率太低
5、服务器连接机制：串行 并行 长连接 管道，不同的连接机制造成的请求传输也不同
6、硬件：CPU 磁盘内存不够，页交换频繁等
7、压力机本身的问题
8、业务逻辑：业务复杂，造成的事务处理线被拉长

我大概能想到的就是这些，当然，也有其他原因，不过一般分析性能瓶颈主要从网络 连接池 事务处理逻辑 数据库 硬件 压力机这几个方面考虑

延伸点的话，还有缓存的应用问题，比如缓存命中率太低，缓存穿透，缓存过期造成的原因

比如缓存命中率太低 我们技术总监跟我说过这个词 但是我没理解

延伸点的话，还有缓存的应用问题，比如缓存命中率太低，缓存穿透，缓存过期
http://www.cnblogs.com/imyalost/p/7189455.html

http://blog.csdn.net/wenwen091100304/article/details/48035003

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