响应时间的定义：
响应时间
指的是客户发出请求到得到响应的整个过程的时间。在某些工具中，请求响应时间通常会被称为“TTLB”(Time to laster byte) ,意思是从发起一个请求开始，到客户端收到最后一个字节的响应所耗费的时间。
系统响应时间
应用系统从发出请求开始到客户端接收到响应所消耗的时间
在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准。2/5/10秒原则。
合理的响应时间
在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准。2/5/10秒原则。
也就是说，在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验，在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没有得到响应，那么大多用户会认为这次请求是失败的。
这里我们还要考虑一个使用频率的概念。
我最早安装windows系统可能要1个小时，我们为什么觉得这很正常，因为我们要很久才装一次系统，如果系统使用得当，可能一个系统用几年不用重装，假如，我们在系统上装个任何小软件都要这么长时间，那我们一定是无法忍受的。对于软件控来说，他们会时常安装各种新鲜有趣的软件进行使用。
对于一个税务报账系统，该系统的用户每月使用一次，一次花费3小时进行数据的录入，
当用户单击“提交”按钮后，即使系统在10分钟后才给出“处理成功”的消息，我们也觉得是可以接受的。
因此，在进行性能测试时，“合理的响应时间”取决于用户的需求，而不能依据测试人员自己设想来决定。
吞吐量对一个系统来说却非常重要
吞吐量 指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。
吞吐率
单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标，通常情况下，吞吐率用“字节数/秒”来衡量，当然，你可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量。其实，不管是一个请求还是一个页面，它的本质都是在网络上传输的数据，那么来表示数据的单位就是字节数。
不过以不同的方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题。例如，以字节数/秒方式表示的吞吐量主要受网络基础设置、服务器架构、应用服务器制约；以请求数/秒方式表示的吞吐量主要受应用服务器和应用代码的制约。
但是从业务的角度看，吞吐率也可以用“业务数/小时或天”、“访问人数/小时或天”、“页面访问量/小时或天”来衡量。例如，在银行卡审批系统中，可以用“千件/小时”来衡量系统的业务处理能力。那么，从用户的角度，一个表单提交可以得到一次审批。又引出来一个概念---事务。
事务
就是用户某一步或几步操作的集合。不过，我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求，用户对某系统的一次登录，淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念----TPS
TPS (Transaction Per second)
每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。
点击率（Hit Per Second）
点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。
每秒钟用户向web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是web 应用特有的一个指标；web应用是“请求-响应”模式，用户发一个申请，服务器就要处理一次，所以点击是web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大。对服务器的压力也越大，点击率只是一个性能参考指标，重要的是分析点击时产生的影响。
需要注意的是，这里的点击不是指鼠标的一次“单击”操作，因为一次“单击”操作中，客户端可能向服务器发现多个HTTP请求
吞吐量指标的作用：
再次将话题回归到吞吐量上，在我们的性能测试中查看吞吐量对我们的测试有什么意义呢。
1. 用户协助设计性能测试场景，以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目标：在设计性能测试场景时，吞吐量可被用户协助设计性能测试场景，根据估算的吞吐量数据，可以对应到测试场景的事务发生频率，事务发生次数等；另外，在测试完成后，根据实际的吞吐量可以衡量测试是否达到了预期的目标。
2. 用于协助分析性能瓶颈：吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式，因此，有针对性地对吞吐量设计测试，可以协助尽快定位到性能冰晶所在位置。
