怎么通過業務量來計算TPS多少合適呢？
案例1，秒殺型算法
案例的業務量要求
某業務，類似秒殺型，用戶估算有2W左右，每個用戶平均請求2次接口（查詢用戶信息接口、查詢業務接口）， 這些用戶大概率會在2分鐘內會訪問我們的系統，業務要保證用戶2s能打開頁面
TPS的分析
TPS是系統每秒鐘處理的任務數量，給定二業務場景，我們就需要先計算出來每秒需要系統處理多少任務，從而反推在壓力測試的時候，需要給多大的TPS了。
首先，整個系統的總請求數=用戶（2W）* 每個用戶請求數（2次）= 40000次
其次，每秒要求處理的請求數=總請求數/時間（切換到秒） 即約350（333向上取個整吧）。
最后，TPS并發數量與每個請求所消耗的時間，可實際計算出每秒實際能夠處理的請求數。
即每秒實際處理請求數量=tps數量 * 1000【1秒，需要切換為毫秒】/單組tps處理時間【這里是按200ms返回】
因此，我們只要保證 每秒實際處理請求數>每秒要求處理的請求數 就可以了。
最終結果就是
TPS數量 > 每秒要求處理請求數 * tps返回時間【按200ms計算】/1000ms
帶入數據計算
tps>(350 * 200)/1000，具體tps>70。
因此可讓壓力測試人員按照tps100來壓接口，返回在200ms以內就滿足性能要求。
當然如果實際tps50的返回時間為100ms，則按照這個粗略的公式來推算，也是能夠支撐的（350 * 100/1000=35，也就是說tps高于35，返回100ms以內也是可以的）
案例2，我們來看一個日常服務的算法
如：一個100w訪問的服務，每天訪問集中白天8小時，每個用戶大約會請求3個接口，每天早上9點是峰值。
首先計算日均請求數（每秒）
按8小時 100w訪問量、平均3個接口請求計算
每秒日均請求數=100w（訪問量）* 3（每個訪問量平均請求接口數）/8（小時）/3600（切換成秒），結果就是每秒請求100次。
按接口200ms返回，tps需要> 100 * 200/1000，即>20就行了。
如考慮日常服務的峰值，則按4 * 日均，即每秒請求400次，則tps>80即可，因此可推薦按tps=100來做接口的壓力測試。
相關總結
時間段越短，數據也越接近于瞬間并發
如果用整日的數據來計算總請求數，需要按照日流量分布來估算一個峰值數據，日常APP可考慮使用 峰值=4 * 日均【當然還是要看你具體的訪問量】
如果覺得以上繁雜，反正你也可以參考這個結論：
沒啥人用的服務 tps 20，返回有300ms就行了
十萬到百萬級的服務，響應能達到tps50 /200ms就可以了
后臺服務，能達到tps 20 / 200ms即可（通常后臺同時使用也沒多少人）
秒殺類的短時間高并發……TPS100或200 在 100ms內響應 應該也能撐一段時間（具體情況還是要看業務量）
