1、 服务器资源限制：服务器的硬件资源（如 CPU、内存、磁盘）可能不足以处理大量的请求。在高负载情况下，服务器可能无法及时响应所有的请求，导致 TPS 上不去。解决方法可以考虑升级硬件资源或通过负载均衡将请求分散到多台服务器上。
2、 网络带宽限制：服务器的网络带宽可能成为瓶颈，在高负载压力下无法支持大量请求的传输。这会导致请求的传输速率受限，从而影响 TPS。此时可以考虑扩大网络带宽或优化网络传输方式，如使用 CDN、压缩数据等。
3、 数据库性能问题：如果应用程序依赖数据库，数据库性能问题也可能导致 TPS 不能达到预期。例如，数据库读写瓶颈、索引不合理、数据库连接池配置不当等都可能影响并发处理能力。可以通过优化 SQL 查询语句、增加数据库缓存、调整连接池大小等手段来提升数据库性能。
4、 代码逻辑问题：应用程序中存在低效、死循环、资源竞争等问题，都可能导致并发处理能力下降。检查代码逻辑是否存在性能瓶颈，优化关键路径，避免不必要的锁竞争和资源浪费。
5、 压测配置问题：压测工具的配置可能影响 TPS 的表现。例如，并发数设置过低、请求时间间隔不合理、持续时间过短等都可能导致 TPS 表现不稳定。确保压测配置合理，并根据实际情况进行调整。
6、 第三方服务延迟：应用程序依赖外部的第三方服务（如支付接口、消息队列、数据库等），这些服务的延迟或故障也可能导致 TPS 降低。可以通过监控和日志分析来确定是否存在第三方服务问题，并与服务提供商联系解决。
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