jmeter负载测试，会讨论到持续稳定地增加系统的负载。
负载测试的目的，结合响应时间，tps，hps，活动线程，测试软件的数据吞吐量(TPS)上限，求出系统最大系统最大并发用户，找出系统瓶颈点；
在平衡状态下，并发数=RPS*响应时间；可参考https://help.aliyun.com/product/29260.html?spm=a2c4g.11186623.6.540.1d4411a4GB0RBd
负载测试模型有两种：一种是用户并发模式的负载[a.阶梯加压线程组 bzm - Concurrency Thread Group]，一种是吞吐量模式的负载[a.持续的增加RPS，jp@gc - Throughput Shaping Timer，即每秒请求数；b.持续的增加TPS，bzm - Free-Form Arrivals Thread Group,即每秒事务数 / 每秒处理完成的业务 ]
jmeter中，线程数可以看做是虚拟并发用户。那么我们想要稳定的增加负载，就需要持续不断地增加并发数。通过并发数的不断增加来考量各种性能指标的变化，找到拐点。
tps是用来衡量服务端的性能，是有上限的。也就是说我们持续增加的负载不可能超过服务端的吞吐量上限值；
如下图，阶梯加压线程组（并发线程组），目标并发数（线程数）500，上升时间（线程启动时间）60s，目标并发阶梯数4，达到目标并发之后的持续时间30s；
可解释为：预期500个用户（线程）并发分4个阶段，每隔15s增加125并发；增长到目标500并发，持续15+30s；
如下图，通过rps定时器来控制我们的压力引擎：0到30s 每秒请求数由1/s均匀的增加到500/s；第30s-70s，rps有由500/s均匀的增加到1000/s；以此观察平均每秒的点击数、吞吐量；
如下图；希望60s内每秒处理完成的业务数从1均匀的增加到1000/s；以此观察平均每秒的并发数；
