TPS（Transaction Per Second）：每秒事务数，指服务器在单位时间内（秒）可以处理的事务数量，一般以request/second为单位。
下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因，影响它的一些因素：
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，那么就会造成网络资源竞争，间接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、连接池可用的连接数太少，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）。
3、垃圾回收机制从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为java的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC，老年代的full GC也回收较频繁，那么对TPS也是有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。
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，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。
5、通信连接机制串行、并行、长连接、管道连接等，不同的连接情况，也间接的会对TPS造成影响。
6、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）。
7、压力机比如jmeter，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，也会间接影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题）。
8、压测脚本还是以jemter举个例子，之前工作中同事遇到的，进行阶梯式加压测试，最大的模拟请求数超过了设置的线程数，导致线程不足。提到这个原因，想表达意思是：有时候测试脚本参数配置等原因，也会影响测试结果。
9、业务逻辑业务解耦度较低，较为复杂，整个事务处理线被拉长导致的问题。
10、系统架构比如是否有缓存服务，缓存服务器配置，缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等，都会影响到测试结果。
11、并发数下面就拿具体的例子来说明一下我记得我以前测文件上传的压力的时候带宽对tps的影响是非常大的，比如我传个文件大小5m，而测试机与服务器之间带宽才100m，这个时候即使并发数够大，但是由于带宽的限制，传送的数据就只有那么大，所以吞吐量怎么也上不去。大家也可以用传送数据比较大的接口做个测试，亲自体验下。
连接池的影响就很好理解了，记得之前测hdfs系统的时候，用的是mongodb，配置了连接池。比如我们当时配置了100个连接池，那么当我的并发达到一定数量的时候，由于连接池已经达到最大值，其他请求只能处于等待的状态，那么即使服务器还能处理