tps的趋势：tps一上一下说明java程序调用gc太频繁了，导致频繁的原因
1.可能是代码原因
2.可能是客户端的发压问题，客户端发送的请求一会多一会少也会有这个问题
服务器资源：CPU，内存，磁盘的I/O，这些都正常就分析java程序，
关注服务器资源的load的使用情况（高CPU占用基本是用户模式占用）
性能分析概念：以500并发为目标，然后压下不同场景的结果，看各阶段指标的情况
比如上传接口 并发500 结果 响应 2秒 tps 1000 服务器占用资源70% 正常情况
500以上 结果 响应 3秒 tps 1200 服务器占用资源90%
500以下 结果 响应 1.2秒 tps 1200 服务器占用资源60%
关注的点： 如并发用户数一直在上涨 tps也在上涨 是正常
如并发用户数在涨 响应时间也在涨 但tps在下降 这就需要排除问题了
后端的服务器使用资源的使用资源和幅度 如压的时候出现CPU满了
不正常情况 如出现压倒200这时服务器资源使用不高 但是 响应 和tps 特别高 （响应时间高了 tps也就低了）
响应时间低 tps也很高 服务器资源很高 这两种情况都是有问题的需要优化
tps和响应时间的概念：
tps 服务器单位处理时间 服务器每秒处理多少个事物 如tps 是16.5 也就是每秒服务器处理了16个请求
响应时间 和 tps是成正比的 tps越高 响应时间越低 响应时间越高 tps越低
影响tps的因素：lr的脚本是自己定义事物定义的可能会影响tps，还有一种因素是服务器接口处理的速度会影响tps