TPS10

合集下载

TPS基础剖析

定标准作业组合表及改善后标准作业票并张贴在生产现场，明确生产节拍，优化人员，实行标准作业。
2024/8/15
38
四、平准化
• 平准化是多品种混流的一个流生产方式，是生产数量和产品种类的均衡，即后工序只在必要时刻从前工序领取必要数量的必要产品，是准时化生产的前提。
• 它要求后工序向前工序领取产品时，要均匀地领取各种产品，实行混流生产，以防止在某一段时间内集中领取同一种产品，以免造成前方工序的闲忙不均，以及由此引发的生产混乱。
这些成绩的取得都得益于被世人称为“丰田黑匣子” 的202丰4/8/田15 生产方式——TPS（Toyota Production System） 7
• 日本和中国同处亚洲，两国的文化具有很大程度的相似性。欧美学习TPS取得了巨大的成功，作为同样具有东方文化背景的中国，可行度更高。
• TPS产生于日本战后经济基础薄弱之时，是一种在“供大于求”的市场竞争环境下成功的先进管理模式，丰田人讲： TPS是赚钱的工业工程，穷人的工业工程。目前，我国企业主要也正面临这方面的问题。一方面，汽车市场竞争激烈，汽车价格在不断地下降；另一方面，钢铁等原材料又纷纷涨价，汽车产业的整条供应链都面临着严峻的考验，在这一市场条件下，学习和推行TPS更具有重要的现实意义。
JIT 在必要的时间生产必要数量的必要产品
• 提前规划 • 持续性流程 • 拉动式制度 • 快速转换 • 整合物流作业
以人为本
挑战自我参与决策. 共同目标交叉训练.
减少浪费
现地现物 5W
解决问题. 注意浪费.
自働化（现地品质管理）
使问题显现
• 出现问题马上自动停止 • 安东（视觉信号系统） • 人机分开 • 防错 • 现地品质管理 • 解决问题的真因

精益生产管理TPS丰田生产方式的12条原则

精益生产管理TPS丰田生产方式的12条原则精益生产管理TPS丰田生产方式的12条原则根据市场预测创造产品、业务运作由销售预测来推动、保持大量(他们认为市场需要的)库存的做法已经过时。

顾客的个性化需求年代已经来临：消费喜好的变化越发迅速，预测越发困难。

在顾客眼里，企业就是“黑匣子”一他们才不关心你在交付产品的过程中做了哪些繁琐的工作，产品经过了多少道工序的检测，是由一百件还是一万件的零部件组成以及到底经过了多少公里的运输，所有这些付出汇总到顾客手中时，判断标准只有一个: 这件产品对我来说是否具有价值，有则购买，否则就离开。

因此，生产只能够被真正的顾客需求所拉动，而不是你希望销售的东西来推动。

这就是精益生产与传统方式的主要区别。

精益企业研究院(LeanEnterpriseInstitute,LEI)将“精益生产”定义为“组织和管理产品开发、作业、供应商和客户关系的业务系统，与过去的大批量生产系统相比，精益生产消耗较少的人力、空间、设备、资金和时间制造最少缺陷的产品以准确地满足客户的需要”。

换句话说，精益生产是一种识别和消除浪费(非增值活动)的系统方法。

它通过基于客户需要的拉动(Just-In-Time,JIT)和追求完美的持续改善来实现；与传统方式相比，它更关注速度、过程的有效性和顾客的真正需求。

其核心在于“以客户的观点定义价值”，企业生产的产品必须满足客户在时间、价格和品质上的需要。

精益思想有五项基本原则：准确确定特定产品的价值；识别每一种产品的价值流；使价值的流动连续不断；由顾客拉动生产商创造价值；追求完美。

这些原则的运用可以帮助我们有效识别哪些是增值活动，哪些是非增值活动，从而优化企业的运作流程，持续提高企业绩效。

近年来，美国的精益航空发展计划(LeanEnterpriseInstitute,LEI)对精益又做了进一步的引申和发展，将其定义为“以创造价值为目标消除浪费的过程”一一不仅是要消除营运流程中的浪费，更要为企业创造价值。

系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式

系统吞吐量（TPS）、⽤户并发量、性能测试概念和公式⼀．系统吞度量要素：⼀个系统的吞度量（承压能⼒）与request对CPU的消耗、外部接⼝、IO等等紧密关联。

单个reqeust 对CPU消耗越⾼，外部系统接⼝、IO影响速度越慢，系统吞吐能⼒越低，反之越⾼。

系统吞吐量⼏个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间QPS（TPS）：每秒钟request/事务数量并发数：系统同时处理的request/事务数响应时间：⼀般取平均响应时间（很多⼈经常会把并发数和TPS理解混淆）理解了上⾯三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间⼀个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有⼀个相对极限值，在应⽤场景访问压⼒下，只要某⼀项达到系统最⾼值，系统的吞吐量就上不去了，如果压⼒继续增⼤，系统的吞吐量反⽽会下降，原因是系统超负荷⼯作，上下⽂切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

决定系统响应时间要素我们做项⽬要排计划，可以多⼈同时并发做多项任务，也可以⼀个⼈或者多个⼈串⾏⼯作，始终会有⼀条关键路径，这条路径就是项⽬的⼯期。

系统⼀次调⽤的响应时间跟项⽬计划⼀样，也有⼀条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

⼆．系统吞吐量评估：我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

⽽通常境况下，我们⾯对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外⼀个维度：⽇PV。

通过观察系统的访问⽇志发现，在⽤户量很⼤的情况下，各个时间周期内的同⼀时间段的访问流量⼏乎⼀样。

⽐如⼯作⽇的每天早上。

只要能拿到⽇流量图和QPS我们就可以推算⽇流量。

通常的技术⽅法：1. 找出系统的最⾼TPS和⽇PV，这两个要素有相对⽐较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）2. 通过压⼒测试或者经验预估，得出最⾼TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最⾼的⽇吞吐量。

tps是什么

tps是什么TPS，通俗的定义，就是“系统的吞吐量”，专业一点的解释，就是“系统每秒钟能够处理的业务数量”。

估计大部分人的理解，也就到此为止了。

然而，这是非常表面的理解，对防忽悠和求证价值几乎没有意义，甚至还有负面效果！知道了TPS的定义怎么还会有负面效果，因为“一瓶子不满，半瓶子咣当！”，不求甚解不如虔诚的无知！当我们知道了表面的TPS定义后，直觉上会觉得TPS肯定是越大越好喽，这很符合逻辑，然而，事实并非如此！首先，我必须说，在计算机领域里，TPS其实并不是一个原生概念，何为原生概念？就是底层客观存在的数据指标，比如磁盘转速、网速、CPU赫兹数、进程和线程数等。

而TPS其实是一个人造概念，是几种底层数据的一个综合计算结果，是为了在宏观上衡量某些特定系统而制造出来的概念。

以上解释有点虚，我们举个大家耳熟能详的例子，比如比特币。

在比特币这个业务中，TPS的定义可以更加具体的解释为：“比特币网络每秒钟能够处理的交易数！”，然而在这个定义中，真正的原生概念只有“交易数”，而TPS则是我们人为用一段时间的交易总数除以这段时间的总秒数而得到的一个指标，代表了平均每秒能处理的交易数，注意是平均，不是真的每秒都在处理交易！那么问题来了，既然“一段时间”是我们人为截取的，在比特币网络里，我们截取多少呢？一般来说，取最小模块儿，就是一个区块的打包间隔，现在为10分钟左右。

注意，第二个原生概念出来了，就是出块儿时间“10分钟”！OK，如果我们取10分钟为一个标准时间段，然后每个打包块儿里包含4000条交易数据，那么TPS是多少呢？4000 / (10*60) = 6.67，没错这个大概就是比特币网络的TPS，平均每秒6条交易左右，而且每10分钟才处理一次！到这里，大家可以看到，在比特币业务模型中，TPS其实依赖的是三个底层概念：出块时间、每个块儿包含的交易数，以及我们截取的时间段。

一个极端的例子，如果截取1分钟看，我们会发现，十分之九的时间下，比特币网络的TPS是0，因为这段时间并没有出块儿，可如果我们仅仅截取第十个包含了出块时间点的1分钟看，我们的TPS又高达66.67（4000 / 60），这肯定不合理啊！由此可见，我们人为设定的参数的合理性，是依赖于原生参数的，原生参数才是我们真正应该关注的点，人为造出来的参数是为人服务的，如果人性善，就是一个合理的参数，如果人性恶，这个参数可能就是用来骗人的！所以，尽管TPS的定义是“每秒”处理的交易数，然而在真实的世界中，无论是比特币还是绝大部分其它区块链网络，都不可能真正的秒级处理业务，除非它每秒钟都在出块儿！那么问题又来了，既然搞懂了影响比特币网络TPS的原生参数里有“一个块儿包含的交易数”和“出块时间”两个最重要的指标，那么我们为什么不通过增加交易数，或者减少出块儿时间，来提升TPS呢？先说增加一个块儿里的交易数，影响这个数字的重要指标则又会引出另外一个重要的原生参数，就是“块大小”。

TPS14项原则

4 5 6 7 8 三 9 10 11 四 12 13 14 以理念为基础
内
容
管理决策以长期理念为基础，即使因此牺牲短期财务目标也在所不惜正确的流程方能产生优异的成果建立无间断的操作流程以使问题浮现实施“拉动式”生产制度以避免生产过剩使工作负荷均衡建立立即暂停生产线以解决问题，从一开始就重视质量管理的文化标准化的任务和流程是持续改善与授权员工的基础运用可视化管理使问题无处隐藏使用可靠的、已经充分测试的技术以协助员工及生产流程发展员工与合作伙伴，为组织创造价值培养那些彻底了解工作且拥护公司理念的员工成为领导者，让他们教导其他员工培养和发展拥护公司理念杰出人才与团队重视合作伙伴与供应商网络，激励并助其改进持续解决根本问题是企业不断学习的驱动力亲临现场实际查看，以彻底了解情况不要匆匆做出决策，以共识为基础，彻底考虑所有可行方案，快速执行决策通过不断反思与持续改进转变为学习型组织

jmeter思考时间

jmeter思考时间思考时间的作⽤：控制请求发送的频率，以达到影响服务器压⼒，最终影响tps或响应时间的结果。

添加路径如下：具体设置如下：不加思考时间和加思考时间，响应时间的区别：核⼼思想就是thinktime不算响应时间，响应时间是指请求发送到请求返回的时间；案例1：未达到最⼤tps和达到最⼤tps，两种情况下，思考时间对tps的影响：10vu 不加思考时间 tps 1010vu thinkTime 1 tps 0 10 0 10 平均tps=5500vu thinkTime 1 tps可能还是100，只是减少了请求排队的时间案例2：2并发，跑100秒，jmeter 发送⼀个请求和同时发送两个请求，哪种情况请求1的tps⼤？还是⼀样⼤？（如下截图为什么响应时间没差太多，吞吐量⼤概是⼀倍的关系？）从tps是如何计算的考虑：tps:服务器每秒处理请求的个数；换⼀个说法，是⼯具每秒发起请求，并且被服务器处理完成的请求数量；关注：吞吐量=样本数/运⾏时间以上案例中，2个并发⽤户，跑100秒，响应时间（假设）在1S左右：两个请求时：request 1 tps= 1 0 1 0 平均tps=（1+0+1+0）/4秒=0.5*2并发=1 （⽆论是否并发，算法相同）request 2 tps= 0 1 0 1⼀个请求时：request 1 tps= 1 1 1 1 平均tps=（1+1+1+1）/4秒=1 *2并发=2总结：所以只看request 1 的时候，⼀个请求时的tps⼤概是2个请求时的2倍，（注意：总的tps是相同的，因为服务器的处理能⼒不变），由此引出精简脚本的概念，如果被压测的请求被更多其他请求⼲预，那被测请求的tps就不够准确。

为什么响应时间没差太多？--想公式，响应时间只累计有效的请求平均rt=rt1+rt2+rt3+....rtN/N次数。

TPS管理概述

把握现状能力+α
TBP基础思考空间
STEP 3 通过日常跟进，促使部下完成工作
STEP 2 安排工作
干劲思考空间
人事制度
人事管理的理念
人事制度
可以提高附加价值的作业（组装、切削、焊接等）
正规作业人的动作
作业中不必要的部分（等待、修理等等）
浪费
虽然没有附加价值在目前条件下必要的作业（运搬、交还空箱、检查等）
作业
附带作业（浪费的一部分）
标准作业 • 标准作业是什么 • 标准作业是制造现场生产产品时的基准，以人的动作为中心将工作集合起来，按照毫无浪费的顺序最高效地进行生产的方法。 • 标准作业是在现状条件下将人･物･设备最有效地进行组合并且循环往复的依同一个组合，综合地提高品质･原价･安全･作业性等。并且也可以说它是控制生产过剩，实现准时化生产的一个道具。标准作业也是改善的有效道具。
愿景 (目标) 创世界一流汽车生产企业
企业文化
核心价值观
融合：汇集合作方文化精髓，形成积极向上、充满活力的企业文化，通过互利共赢的伙伴关系，实现合作者共同成长。责任：在勤俭持“家”基础上努力使收益最大化，促进公司的长期繁荣和发展，同时主动承担企业社会责任，为社会和经济发展做贡献。挑战：快速有效地汲取信息，勤于学习，为实现理想，发挥想象力，充满勇气和创造力，挑战更高的目标。改善：不满足现状，不断追求革新，现地现物地把握事物的本质和客观规律，坚持不懈地改善。
产品开发领先于对手的适时产品开发制造生产准备及时制造出品质优良成本低廉的产品快速将新技术转化为商品销售构筑有效的销售和服务体制

10.TPS基础知识培训

问题点
3 、搬
石子（问题点）
部品欠品设备故障
（石：问题点）计划未完
运
不良发生
的
浪
问题点
费
4 、等待的浪费
加工的浪费一方面指在产品本身没有要求或要求不高时，却采取了高于标准的加工而造成的浪费，另一方面是不合理的作业编排而造成的浪费。
5 、加工的浪费
6、动作的浪费
7 、不良品的浪费
根据后工序的领取状况推进工序的进展的机制。
平准化拉式生产
一个流
目的:保证质量，缩短生产周期
前提条件
种类平准化数量平准化
安排一上午的学习计划，半天全学外语和半天四小时
例各学外语、数学、历史及语文的效果肯定是不一样的，
后者明显要好些。
非平准（不均衡）
AAAAAAAABBBBBBBCCCCC
平准化（均衡化）
必须根除浪费
生产过剩的浪费是最大的浪费
包含2层含义：
多了、快了反而不
好
· 在规定的时间内多生产 · 提前生产出来
3 TPS的两大支柱
一、准时化
二、自働化
减少浪费、降低成本
准
自
时
働
化
化
持续改进
丰田佐吉的自働制造思想
TPS的基本思想是把发明王丰田佐吉的自働制造思想与丰田汽车的实际创业者丰田喜一郎的准时化思想结合起来，由大野耐一等人在生产现场逐一具体化的产物。这种方式已被丰田公司应用到一切经营领域，引起了全世界生产企业的瞩目。
3-6 自働化
1、带人字旁的自働化
自働化：带有自动停止装置的机械（自停装置、满负荷系统及防错装置），从而使机械具有了人的智慧。

TPS指标值的分析结果(二)

TPS指标值的分析结果一．吞吐率与TPS关系针对吞吐率和TPS的关系，这个在结果分析中如何使用，就个人经验和朋友讨论后，提出如下建议指导。

TPS：transaction per second服务器每秒处理的事务数。

吞吐率：测试过程中每秒从服务器返回的字节数。

从定义上来看，如果TPS很小，但是吞吐率比较大，说明服务器的返回的页面文件(字节数)是比较大的，此时根据页面细分图，如果存在页面问题，考虑页面压缩。

还应根据A1---A3，N1---N3实际考虑。

如果A1或者A3比较大，说明webserver处理可能存在问题，如果A2比较大，则说明DBserver处理存在问题，建议sql优化。

当增大系统的压力(或增加并发用户数)时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。

若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢，甚至平坦，同时TPS也趋于平坦，查看系统资源使用，如果资源使用率比较低，说明服务器硬件资源不存在问题，查看网络流量，估计网络带宽存在问题。

同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦, 点击率(用户每秒发出的请求数)如果在压力增加时，趋于平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是否是服务器问题。

二.TPS指标值的分析TPS是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。

它是软件测试结果的测量单位。

一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。

客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息来估计得分。

客户机使用加权协函数平均方法来计算客户机的得分，测试软件就是利用客户机的这些信息使用加权协函数平均方法来计算服务器端的整体TPS得分。

TPS主要还是体现服务器对当前录制的事务的处理速度快慢，如果说性能好，还是不足以支持。

当然还要看录制的应用复杂程度。

如果应用简单，比较垃圾的服务器也可以有很高的TPS。

正常人血清TPS含量及在恶性肿瘤中的判断限值

Ｐ＜００（．１与对照组比较）
从表２可以看出Ｂ型、Ｃ型两患者组Ｃ３ＣＭ、Ｄ、ＩＣ８Ｄ绝对计数均低于对照组（００）而ＣＭＣ８Ｐ＜．１，Ｉ／Ｄ比
殖，超过了机体的细胞免疫负荷，造成免疫细胞大量死亡；再
Ｍｅ，０９１２１：－．ｄＪ２０，２（）１２
胞因子同多种细胞之间的网络联系，构成维持细胞免疫功能的生理状态平衡ｐ。因此Ｔ细胞亚群的数量和功能异常，可导致机体细胞免疫功能紊乱，发生一系列的病理生理改并变。ＨＶ基因型在不同国家与地区分布不同，Ｂ并存有一定的
参考文献
［］中华医学会肝病学分会、１感染病学分会．慢性乙型肝炎防治指
南［］中华肝脏病杂志，０５，３：８－９．Ｊ．２０１８１８１
［］徐少保，２高人焘，强．浆置换治疗重型肝炎的疗效评价沈血
［］实用肝脏病杂志，０８１（）３５３６Ｊ．２０，１５：０－０．［］ＬｌＭ，ｈａｇＨ．ｎｇｍｅｔｏｅａｔｈｎ［］Ｃｉ３ＩＦＺｕｎＭａａｅｎｆｐｔｓＢｉＣｉａＪ．ｈｎｈｉｉｎ
者可能是因为患者病程进展极为迅速，造成严重的全身中毒
症状，致使机体的免疫功能耗竭。Ｔ细胞亚群细胞数量下
值两组虽高于对照组，之间差异却无统计学意义（但Ｐ＞
００）虽然ｃ型患者组Ｔ细胞亚群绝对计数低于Ｂ型患者．５。组。ＤＣ８Ｃ４／Ｄ比值高于Ｂ型患者组，但两组之间差异却无统计学意义（００）Ｐ＞．５。

tps和平均响应时间的计算公式

tps和平均响应时间的计算公式tps和平均响应时间是衡量系统性能的两个重要指标。

tps是Transactions Per Second的缩写，表示每秒钟系统能够处理的事务数。

平均响应时间则是系统处理一个事务所需的平均时间。

这两个指标常用于评估系统的性能和稳定性。

tps的计算公式是：tps = 事务数 / 时间。

在计算tps时，需要确定一个时间段，并统计该时间段内系统完成的事务数。

例如，假设在一分钟内，系统完成了600个事务，那么tps = 600 / 60 = 10。

平均响应时间的计算公式是：平均响应时间 = 总响应时间 / 事务数。

为了计算平均响应时间，需要记录每个事务的响应时间，并将所有事务的响应时间求和。

例如，假设系统共处理了1000个事务，总共花费的响应时间是5000毫秒，那么平均响应时间= 5000 / 1000 = 5毫秒。

tps和平均响应时间是评估系统性能的重要指标，它们可以反映系统的处理能力和响应速度。

较高的tps和较低的平均响应时间通常表示系统性能较好，能够高效地处理大量的事务请求，并快速响应用户的操作。

tps和平均响应时间的关系密切。

当tps增加时，即系统每秒钟能够处理的事务数增加，如果平均响应时间不变，那么系统的总响应时间会相应缩短。

反之，当tps减少时，系统的总响应时间会相应增加。

因此，tps和平均响应时间可以互相影响，需要综合考虑这两个指标来评估系统的性能。

对于一个系统来说，tps和平均响应时间的优化是一个持续的过程。

提高tps的方法包括优化系统的架构设计、增加服务器的处理能力、优化数据库的查询性能等。

而降低平均响应时间的方法包括减少不必要的网络传输、优化代码逻辑、减少数据库查询次数等。

通过不断地优化和调整，可以提高系统的性能，提升用户的体验。

除了tps和平均响应时间，还有其他一些指标也可以用来评估系统的性能，例如并发用户数、吞吐量等。

这些指标可以综合考虑，全面评估系统的性能表现。

TPS-1,TPS-10,TPS-15,TPS-20,TPS-25,TPS-3,TPS-30,TPS-35, 规格书,Datasheet 资料

Catalog Symbol: TPS DC Power Distribution Fuses Ampere Rating: 1 to 70A Voltage Rating: 170VdcInterrupting Rating: 100,000A Agency Information:UL Recognized, File E56412, Guide JFHR2Catalog NumbersTPS-1TPS-6TPS-25L TPS-50TPS-1L TPS-6L TPS-25V TPS-50L TPS-1LB TPS-10TPS-30TPS-50V TPS-2TPS-10L TPS-30L TPS-60TPS-2L TPS-15TPS-35TPS-60L TPS-3TPS-15L TPS-35L TPS-70TPS-3L TPS-20TPS-40TPS-70L TPS-5TPS-20L TPS-40L TPS-70LBTPS-5LTPS-25TPS-40V—1 to 70 Amps,170 Volts DCGeneral Information:•TELPOWER ®fuses bring modern power fuse design to the telecommunications industry.•TELPOWER ®fuse line is the first to be specifically designed to meet the unique needs of DC Power Distribution Systems.•The U.L. Recognized ratings of 170Vdc and 100,000A interrupting rating along with the fuse’s current-limiting capability make this fuse ideal for overcurrent protection on existing DC Distribution Systems.• A unique BLUE label is used on all TELPOWER ®fuses to designate their DC capability.•Circuit board applications available.•Silver-plated brass ferrules.•Glass melamine tube.•For use with Bussmann Fused Disconnect Switch 15800.•Spare Fuseholder: TPSFH-AS.88• (± .015).56• (± .002)Dimensional Data TPS-(AMP)Custom Designs•Printed circuit board variations available.Form No. TPS Page 1 of 2Data Sheet: 50094-23-03SB03090芯天下--/1 to 70 Amps,170 V olts DCTime-Current Characteristic CurveThe only controlled copy of this Data Sheet is the electronic read-only version located on the Bussmann Network Drive. All other copies of this Data Sheet are by definition uncontrolled. This bulletin is intended to clearly present comprehensive product data and provide technical information that will help the end user with design applications. Bussmann reserves the right, without notice, to change design or construction of any products and to discontinue or limit distribution of any products. Bussmann also reserves the right to change or update, without notice, any technical information contained in this bulletin. Once a product has been selected, it should be tested by the user in all possible applications.Form No. TPSPage 2 of 2Data Sheet: 5009 4-23-03SB03090芯天下--/。

TPS理论

1．TPS的基本思路 (2)1-1．降低成本的必要性 (2)1-2．生产方式及成本 (2)1-2-1．何谓浪费 (3)1-3-3．生产过多的浪费 (3)1-4．一般生产方式的问题点 (4)1-5．TPS的目标 (6)1-5-1．管理的基础（浪费显在化） (6)1-5-2．生产的基础（彻底排除浪费） (6)2．TPS的基本推进方法 (7)2-1．JIT (7)2-1-1．目的：缩短生产周期 (7)2-2-1．基本原则1：生产流程化 (8)2-1-3．基本原则2：由需求数决定生产节拍 (9)2-1-4．基本原则3：后工序拉动 (9)2-2．平准化 (10)2-3．自働化 (11)2-3-1．基本原则1：在生产中保证品质 (11)2-3-2．基本原则2：省人 (12)2-4．标准作业 (12)2-4-1．标准作业的目的 (12)2-4-2．标准作业的三要素 (13)2-4-3．标准作业及改善的步骤 (13)2-5．少人化 (14)3．推进TPS的基本态度 (14)第一章TPS概论1．TPS的基本思路1-1．降低成本的必要性为了企业的发展，适度提高利润额是很必要的。

利润一般是卖价－成本的差值，要提高利润额有两个方法，一是提高卖价，一是降低成本。

〇利润＝卖价－成本要增加利润①提高卖价……由市场行情决定②降低成本……由生产方式决定〇卖价＝成本＋利润要想在与其他公司的价格战中胜出，提高卖价是很困难的。

因此，以降低成本来保证企业的利益是很重要的。

1-2．生产方式及成本各司相的用如上图所示，在原材料费、劳务费、能源费等标准都一样时，若不同的企业要生产等量的同种产品，其用于生产准备部分的成本1应该是一样的。

但是因为生产方式的不同，譬如说A公司质量控制不严导致经常进行返修而消耗了多余的部件、B公司又因为生产节拍不均衡而导致生产时间的延长而增加了劳务费（在计时工资的情况下）等，因为生产组织方式各个不同导致在生产过程中出现有差异的成本2。

性能测试中TPS上不去的几种原因浅析

性能测试中TPS上不去的⼏种原因浅析3 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。

4567下⾯就说说压测中为什么TPS上不去的原因：89 1、⽹络带宽1011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。

1213 2、连接池1415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）。

1617（关于连接池的具体内容，可参考之前的博客：性能测试：连接池和线程）1819 3、垃圾回收机制2021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 2223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。

2425 4、数据库配置2627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，2829就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。

3031 5、通信连接机制3233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。

3435（关于协议的连接，可参考之前的博客：HTTP协议进阶：连接管理）3637 6、硬件资源3839包括CPU（配置、使⽤率等）、内存（占⽤率等）、磁盘（I/O、页交换等）。

4041 7、压⼒机4243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）。

TPS（每秒请求事物数）和事物响应时间的关系（转）

TPS（每秒请求事物数）和事物响应时间的关系（转）例⼦：⼀个⾼速路有10个⼊⼝，每个⼊⼝每秒钟只能进1辆车1、请问1秒钟最多能进⼏辆车？TPS=102、每辆车需要多长时间进⾏响应？reponse time = 13、改成20辆车，每秒能进⼏辆？每辆车的响应时间是多长？TPS = 10，reponse time = 14、⼊⼝扩展到20个，每秒能进⼏辆？每辆车的响应时间是多长？TPS = 20，reponse time = 15、看看，现在TPS变了，响应时间没变，TPS和响应时间有关系吗？⽊有关系6、如何理解？TPS和响应时间在理想状态下都是额定值，把⼊⼝看成线程池，如果有20个⼊⼝，并发数只有10的时候，TPS就是10，⽽响应时间始终是1，说明并发数不够，需要增加并发数达到TPS的峰值。

7、同样是20个⼊⼝，如果并发数变成100的话，TPS和响应时间会怎么样呢？并发数到100的时候，就会出现堵车，堵车了平均每个车过去的时间就长了，把100个车按照20⼀份分成5份，第5份的等待时间就是最长的，从等待开始到这个车进去，实际花费了5秒，那100辆车都过去的响应时间就是（5+4+3+2+1）/5=3，平均的TPS就是（20/1+20/2+20/3+20/4+20/5)/5=8.89（我怎么感觉应该是100/（5+4+3+ 2+1）=6.67啊！）8、由此可知，TPS和响应时间宏观上是倒数关系，但是两者实际上⽊有直接的关系的，在上例中，系统只存在20个线程，100的并发就会造成线程的等待，引起平均响应时间从1秒增加到3秒，TPS从20下降到9，TPS和响应时间都是单独计算出来的，并不是互相算出来的！9、同样可知，在并发量保持不变的情况下，提⾼TPS的⼿段有⼏种？A、增加线程池的数量（⼊⼝）B、降低每辆车⼊关的时间（也就是提⾼单个线程的处理效率）10、从TPS和response time的定义查看这2者的区别？TPS = 在场景或者灰化步骤运⾏的每⼀秒钟中，每个事务通过、失败以及停⽌的次数也就是说，TPS = 总的通过、失败的事务总数/整个场景的运⾏时间；reponse time = 每个事务完成实际需要的时间/事务处理数⽬因此，这2个东西压根就是⽊有关系的！。

TPS及计算方法

TPS及计算⽅法TPS (transaction per second)代表每秒执⾏的事务数量，可基于测试周期内完成的事务数量计算得出。

例如，⽤户每分钟执⾏6个事务，TPS为6 /60s = 0.10 TPS。

同时我们会知道事务的响应时间(或节拍)，以此例，60秒完成6个事务也同时代表每个事务的响应时间或节拍为10秒。

利特尔法则 (Little’s law)：该法则由⿇省理⼯⼤学斯隆商学院（MIT Sloan School of Management）的教授John Little﹐于1961年所提出与证明。

它是⼀个有关提前期与在制品关系的简单数学公式，这⼀法则为精益⽣产的改善⽅向指明了道路。

利特尔法则的公式描述为：Lead Time(产出时间)= 存货数量×⽣产节拍或 TH(⽣产效率)= WIP(存货数量)/ CT(周期时间)P.S: 稍后我们会列出负载模型中利特尔法则的应⽤公式。

我们通过2个⽰例来看⼀下此法则是如何在⽣产环境中发⽣作⽤的。

例1：假定我们所开发的并发服务器，并发的访问速率是：1000客户/分钟，每个客户在该服务器上将花费平均0.5分钟，根据little's law规则，在任何时刻，服务器将承担1000×0.5＝500个客户量的业务处理。

假定过了⼀段时间，由于客户群的增⼤，并发的访问速率提升为2000客户/分钟。

在这样的情况下，我们该如何改进我们系统的性能？根据little's law规则，有两种⽅案：第⼀：提⾼服务器并发处理的业务量，即提⾼到2000×0.5＝1000。

或者第⼆：减少服务器平均处理客户请求的时间，即减少到：2000×0.25＝500。

例2：假设你排队参观某个风景点，该风景点固定的容纳⼈数是：60⼈。

每个⼈在该风景点停留的平均时间是：3分钟。

假设在你的前⾯还排有20个⼈，问：你估计你⼤概等多少时间才能进⼊该风景点。