提高QPS的方法

  提高QPS的方法:

1:提高并发数

a:能用多线程用多线程。

b:增加各种连接数:tomcat,mysql,redis等等。

c:服务无状态,便于横向扩展,扩机器。

d:让服务能力对等。(serviceUrl:打乱顺序)。

 

2:减少响应时间:

a:异步(最终一致性,不需要及时),流量削峰。

b:缓存。(减少db读取,减少磁盘io,读多,写少)。

c:数据库优化。

d:多的数据分批次返回。

 e:减少调用链。

f:长连接,不要轮询。

### QPS 的概念与计算方法 QPS(Queries Per Second)表示每秒查询率,是对特定查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准[^2]。在 Web 应用中,QPS 通常用来评估服务器每秒响应用户请求的能力,是衡量网站或 API 负载能力和响应性能的重要参数[^3]。 QPS 的计算公式为: ```math QPS = \frac{\text{总请求数}}{\text{时间窗口(秒)}} ``` 例如,如果一个系统在 1 分钟内处理了 600 个请求,则其 QPS 计算如下: ```python total_requests = 600 time_window_seconds = 60 qps = total_requests / time_window_seconds print(qps) ``` 结果为 10,即该系统的 QPS 为 10[^1]。 此外,QPS 还可以通过并发量和平均响应时间来计算: ```math QPS = \frac{\text{并发量}}{\text{平均响应时间}} ``` 或者: ```math \text{并发量} = QPS \times \text{平均响应时间} ``` 在实际应用中,QPS 可以通过日志统计分析工具来分析一定时间内的查询请求总数,然后除以时间得出[^1]。对于峰值时间的 QPS 计算,可以使用以下公式: ```math \text{峰值时间每秒请求数(QPS)} = \frac{\text{总PV数} \times 80\%}{\text{每天秒数} \times 20\%} ``` 例如,每天有 300 万 PV 的情况下,计算所需 QPS 如下: ```python total_pv = 3000000 percentage_of_peak_time = 0.2 requests_during_peak = total_pv * 0.8 seconds_in_a_day = 86400 peak_time_seconds = seconds_in_a_day * percentage_of_peak_time qps_during_peak = requests_during_peak / peak_time_seconds print(qps_during_peak) ``` 结果为 139,即需要达到 139 QPS 来支持峰值时间的需求。 ### 提高 QPS方法 为了提高系统的 QPS,可以采取以下措施: 1. 使用负载均衡器分发请求。 2. 采用缓存策略减少数据库查询。 3. 优化数据库索引和查询语句。 4. 扩展系统架构,如分布式部署。
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