从图上能看出来几个趋势
1：负载是不断越高的，最终会达到 300 并发
2：tps 上升到 900 之后，就不再增加了，并长期保持在 900 左右
3：运行一段时间之后，响应时间开始升高，但是趋势不明显
先看一下这张图。它聚合了响应时间，TPS，活动线程三个性能指标的监听。注：这张图上的性能指标都是以运行时间来作为单位的
从图上能看出来几个趋势
1：负载是不断越高的，最终会达到 300 并发
2：tps 上升到 900 之后，就不再增加了，并长期保持在 900 左右
3：运行一段时间之后，响应时间开始升高，但是趋势不明显
问题来了
TPS 曲线起起伏伏的，但是也还算稳定。有的朋友会认为还没有到达瓶颈点，可以继续加压。那么到底有没有到达瓶颈点呢？
分析
瓶颈点到底怎么分析？其实用下面的原则就可以判断出来
在负载逐渐升高的情况下，tps 却长期不变。这并不是说明性能很稳定，而是说明我们的单线程 tps 是在逐渐下降的（单位时间总 tps/活动线程）。
再分析响应时间，我们的响应时间其实也是在逐渐升高，从侧面反映出线程的 tps 是在下降的。
但是具体在多少负载量的时候我们的瓶颈点已经到达？这张图上不好计算，我们换一个监听器
Transaction Throughput vs Threads
这个监听器有两个指标，纵坐标是线程 tps 总数，横坐标是活跃线程数。记住这两个哦~
我们通过这张图可以看出，随着活跃线程数的不断增加，线程总 tps 会达到一个相对的最高点，然后开始下降。也就意味着我们的单线程 tps 开始衰减
总结
性能是否衰减，是通过单线程 tps 来判断的。当我们的负载持续升高的时候，如果 tps 不再增加，说明性能已经开始衰减，此时的负载可以称之为最优负载。如果继续增加负载，tps 反而会出现下降的趋势，接着服务器会出现异常，负载达到极限值，此时的负载称之为最大负载
