监控 TPS（Transactions Per Second，每秒事务处理量）和并发数的指标标准会因系统的类型、业务需求和性能目标的不同而有所差异。以下是一些常见的考虑因素和参考标准：
一、业务需求角度
响应时间要求
如果系统对响应时间有严格要求，例如金融交易系统要求在几百毫秒内完成交易处理，那么 TPS 和并发数的标准就需要更高，以确保在高并发情况下仍能满足响应时间目标。
例如，对于一个在线支付系统，响应时间要求在 2 秒以内，根据历史数据和用户行为分析，确定在高峰时段可能的并发用户数为 1000 人。通过性能测试和模拟，发现当 TPS 达到 500 时，系统能够满足响应时间要求。因此，500 TPS 和 1000 并发数可以作为该系统的监控指标标准。
业务量增长预期
考虑系统未来的业务增长趋势，确定合理的 TPS 和并发数指标标准。如果业务预计在未来几个月或几年内有显著增长，那么监控指标应该预留一定的余量，以适应业务的发展。
例如，一个电商平台目前的日订单量为 10 万单，预计在未来一年内增长到 50 万单。根据历史数据和业务增长预测，分析得出在高峰时段需要支持的并发用户数为 5000 人，对应的 TPS 为 2000。因此，在监控系统性能时，可以将 TPS 2000 和并发数 5000 作为中期目标的指标标准。
二、系统性能角度
服务器资源利用率
监控服务器的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽等资源的利用率，确保在高 TPS 和并发数下系统不会因资源耗尽而出现性能问题。
一般来说，服务器的资源利用率应该保持在合理的范围内，避免过高或过低。例如，CPU 利用率在 70% 以下，内存利用率在 80% 以下，磁盘 I/O 等待时间在几十毫秒以内，网络带宽利用率在 80% 以下等。
根据服务器资源的实际情况，可以调整 TPS 和并发数的指标标准，以保证系统的稳定性和可靠性。
错误率和超时率
监控系统的错误率和超时率，确保在高 TPS 和并发数下系统的可靠性。错误率是指系统处理事务时出现错误的比例，超时率是指事务处理时间超过设定阈值的比例。
一般来说，错误率应该控制在千分之一以下，超时率应该控制在百分之一以下。如果错误率或超时率过高，可能意味着系统存在性能瓶颈或故障，需要及时进行排查和优化。
根据系统的实际情况，可以调整 TPS 和并发数的指标标准，以保证系统的稳定性和可靠性。
性能测试结果
通过性能测试，确定系统在不同负载下的性能表现，从而确定合理的 TPS 和并发数指标标准。性能测试可以模拟真实的业务场景，使用工具如 Apache JMeter、LoadRunner 等对系统进行压力测试和负载测试。
根据性能测试的结果，分析系统的吞吐量、响应时间、资源利用率等指标，确定系统的最大 TPS 和并发数。同时，考虑到系统的稳定性和可靠性，预留一定的余量，作为监控指标的标准。
例如，经过性能测试，发现系统在 1000 并发用户数下，TPS 可以达到 500，响应时间在 2 秒以内，资源利用率在合理范围内。考虑到系统的稳定性和未来业务增长的可能性，可以将 TPS 400 和并发数 800 作为监控指标的标准。
三、行业标准和最佳实践
参考行业标准
不同行业可能有不同的性能标准和最佳实践，可以参考行业标准来确定 TPS 和并发数的指标标准。
例如，金融行业对交易系统的性能要求非常高，一般要求 TPS 在几千甚至上万，并发数在几千人以上。而对于一些企业内部管理系统，TPS 和并发数的要求可能相对较低。
借鉴类似系统的经验
参考类似系统的性能指标和监控标准，了解同行业或类似业务场景下其他系统的性能表现，从而确定合理的指标标准。
可以通过与同行交流、查阅技术论坛和文献等方式，获取其他系统的性能数据和经验分享。例如，发现同行业的其他电商平台在高峰时段的 TPS 为 1500，并发数为 5000，结合自己系统的特点和业务需求，可以将这些数据作为参考，确定适合自己系统的指标标准。
总之，监控 TPS 和并发数的指标标准需要综合考虑业务需求、系统性能和行业标准等因素，根据实际情况进行确定。同时，指标标准应该是动态的，随着业务的发展和系统的变化进行调整和优化，以确保系统始终能够满足用户的需求和性能要求。