1.网络带宽
在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，就会造成网络资源竞争，导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
2.连接池
可用连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行），没有保持长连接，TCP 连接频繁中断
3.GC
如果堆内存分配的不合理，就会导致频繁的gc，gc会导致线程暂停。尤其是fullgc，会造成线程长时间暂停，代码故障，list 使用 contain 方法进行遍历去重，线程阻塞或者死锁
jvm 内存分配故障，fullgc 频繁，内存溢出
4.数据库配置
高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库且需要写入多个表的时候，数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引，或没有主从分离、读写分离，就会导致数据库事务处理过慢，还有数据库没加索引，db 缓存空间不足，也会影响到TPS。
5.硬件资源
包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）
6.压力机
单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，会影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决问题）
7.其他中间件
Nginx 负载均衡策略不当，压力分配不均
Redis 瓶颈。hash 未合并，缓存被击穿，单条命令耗时过长
8.硬件资源中CPU和内存
服务器资源不足，上下文切换过快，中断过高，swap 交换频繁
压力大的时候tps频繁抖动，导致总tps上不去。查看是否有fullgc（tail -f gc_mSrv1.log | grep full）
pacing设置太小也会导致tps上不去，对抖动大的交易多增加点用户即可。
tps抖动，单压抖动大的交易，发现很平稳，这时怀疑是不是压力太大导致，所以发容量的时候把压力最大的那只交易分到其他压力机，然后发现tps不抖动了。注意：多台压力机只影响tps抖动，不会影响服务器的cpu。看响应时间有没有超时，看用户数够不够。
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