响应时间
响应时间是指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间，包括应用服务器（客户端）处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。比如一个页面从点击/输入到完全加载的时间；完成一次增加、删除、修改或者查询动作的事务响应时间等。
一个请求在网络上的传输往往要经历多个网络节点才能到达目标服务器，我们假设请求经历了三个网络节点的传输时间B1、B2、B3，客户端的处理时间为A，服务器的响应时间为C。则一次请求的完整路径可以描述为下图：
客户端从发出请求到接收到服务器反馈的完整链路时间为A—>B1—>B2—>B3—>C（节点处理时间都包括接收和发送两个过程）。则请求的响应时间为：
响应时间=A+B1+B2+B3+C
并发
并发是指多个用户在同一时期内进行相同的事务处理或操作。由于用户在进行一系列操作流程时有一定的时间间隔（即用户思考时间）或者服务器处理请求有先后顺序，于是，就产生了绝对并发和相对并发概念的区分。
绝对并发是指同一时刻（即同一时间点）并发用户对服务器同时发送请求。
相对并发是指一段时间内（即同一时间区间）并发用户对服务器发送请求。
举个例子，一个并发量为10000人（可同时容纳10000人）的动物园，这里的并发量是指绝对并发还是相对并发呢？我们很容易理解，这个并发指的是相对并发，因为整个动物园是一个交织的网状结构，出入口、老虎、狮子、大象等各个动物站点都有分流的作用，基本不可能出现出入口或者站点能够同时承载10000人的情况，出入口的并发可能只有200人。因此这个动物园的例子里，并发量10000是指各个节点的总和，参观者参观动物园有路径的先后顺序，是相对并发的概念。而出入口的并发量是200人，则是指同一时间在出入口能够同时容纳200人，这就是绝对并发的概念。
一般来说，在系统的性能测试中，系统或者模块的并发更多是指相对并发，而接口的并发更倾向于绝对并发。并发性能的概念是指系统、模块或接口稳定运行，不抛出异常情况下所能够承载的并发量。
在并发性能测试中常用到并发用户数和并发请求数两个指标。顾名思义，并发用户数是指同一时间（点或区间），系统、模块或接口能够承载的用户数量；并发请求数是指同一时间（点或区间），系统、模块或接口能够承载的请求数量。
点击量/点击率
点击量是衡量网站流量的一个指标，也就是点击数clicks，是对网站点击数据的统计。
点击率（Clicks Ratio）也可以叫做点进率（“Click-through Rate），它是网站上某一内容被点击的次数与整个网站内容被显示次数之比，即clicks/views。反应了网站上某一页面或内容的受关注程度，经常用来衡量广告的吸引程度。比如公众号的一篇文章被浏览了10w次，文章中的广告链接被点击了2000次，那么这条广告的点击率是2%（2000/100000*100%）。
在性能测试领域，点击率（hit rate）常指单位时间内（每秒钟）页面的点击数，即每秒钟发送的http请求数量，点击率越大对服务器造成的压力也越大，对服务器的性能要求也越高。
有些人容易混淆点击率和点击量的概念，比如我们经常会听到有人说某网站的点击率是多多万，实际上这里的点击率指的是点击量，曝光率或者说页面浏览量。
吞吐量/吞吐率
吞吐量是指系统处理客户请求数量的总和，可以指网络上传输数据包的总和，也可以指业务中客户端与服务器交互数据量的总和。
吞吐率是指单位时间内系统处理客户请求的数量，也就是单位时间内的吞吐量。可以从多个维度衡量吞吐率：①业务角度：单位时间（每秒）的请求数或页面数，即请求数/秒或页面数/秒；②网络角度：单位时间（每秒）网络中传输的数据包大小，即字节数/秒等；③系统角度，单位时间内服务器所承受的压力，即系统的负载能力。
吞吐率（或吞吐量）是一种多维度量的性能指标，它与请求处理所消耗的CPU、内存、IO和网络带宽都强相关。
TPS/QPS
TPS（Transaction Per Second）是指单位时间（每秒）系统处理的事务量。事务可以是用户自定义的一系列操作或者动作的集合，比如“用户注册“事务是点击注册按钮，填写用户注册信息，点击提交按钮，以及加载注册成功页面的动作集合。
QPS（Query Per Second）是指单位时间内查询或访问服务器的次数。
TPS和QPS的区别在于一个事务可以包含多次查询或访问服务器，也可以只查询或访问一次服务器。当多次查询或访问时，一个TPS相当于多个QPS；当只查询或访问一次时，一个TPS则等价于一个QPS。
PV/UV
PV和UV是衡量web网站性能容量的两个重要度量指标，经常用在电子商务网站领域中用来衡量网站的活跃度。
PV（Page View）是页面的浏览量或点击量，用户对系统或者网站任何页面的每一次点击或者访问都会被记录一次浏览量或点击量，对相同页面进行多次访问浏览量或点击量也会进行累计。
UV（Unique Vistor）是系统或者网站的独立访客，一段时间内相同客户端（或PC）访问系统或者网站只会被记录一次，连续重复访问或者浏览多个系统页面次数不会进行累计。
PV和UV按照统计周期划分，可以划分为全天PV、每小时PV、全天UV和每小时UV等。在一些数据或交易量非常庞大的场景中，比如双11或618等全民购物活动时，常常还会统计峰值PV和峰值UV。
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