千万级PU一般对应多少QPS

原创已于 2025-05-02 22:09:44 修改 · 1k 阅读

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#QPSPVUVRT之间的关系 #4G4核机器的QPS #单台4U4G的POD的QPS #QPS PV UV RT关系 #QPS估算

于 2025-04-29 16:43:05 首次发布

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这是个场景题，回答这个问题前先看如下几个问题

k8s 单个4G4核的pod的QPS最大多少

决定因素

在 Kubernetes (k8s) 环境中，单个 Pod 的 QPS（每秒查询次数）最大值取决于多个因素，包括但不限于：

CPU 和内存资源

4G内存和4核CPU意味着你有大约4个虚拟CPU核心（取决于具体的Kubernetes节点配置，如超线程技术）。
内存大小直接影响缓存和处理能力，但CPU的核心数才是真正限制并发处理能力的关键因素。

应用程序的效率

应用程序如何使用这些资源（例如，单线程应用、多线程应用、异步处理等）将直接影响其性能。
例如，一个单线程的应用程序可能无法充分利用所有CPU核心，而一个设计为充分利用多核的应用程序则能显著提高QPS。

网络带宽和延迟

即使单个Pod内部处理能力很强，网络带宽和延迟也会影响外部的QPS。
如果Pod需要频繁地与外部服务通信，网络瓶颈可能会成为性能瓶颈。

Kubernetes集群和网络配置

Kubernetes的网络模型（如Flannel, Calico, Cilium等）和服务间的通信方式（如ClusterIP, NodePort, LoadBalancer等）也会影响性能。
例如，使用NodePort或LoadBalancer时，外部网络延迟和内部网络带宽都会是考虑因素。

估算QPS

要估算单个4G4核Pod的QPS，你可以考虑以下步骤：

基准测试

使用工具如Apache JMeter、Locust或Gatling进行基准测试，测试应用程序在不同负载下的表现。
测试时考虑不同的并发用户数和请求类型。

性能分析

分析应用程序的CPU使用率、内存使用率和网络I/O。
使用工具如top, htop, vmstat, iostat等监控工具来观察资源使用情况

调整和优化

根据测试结果调整应用程序的配置（如增加工作线程数、优化数据库查询等）。
优化Kubernetes配置，如增加资源限制（resource limits）和请求（resource requests）。

示例估算

假设你的应用程序是高度优化的多线程应用，每个请求大约需要0.1秒（不包括网络延迟），则理论上单个核心可以处理大约10 QPS（1秒/0.1秒）。因此，4核CPU理论上可以处理约40 QPS（4 * 10）。但实际应用中，由于上下文切换、内存访问延迟等因素，实际QPS可能会低于理论值。

结论

因此，没有固定的“最大QPS”数值，它取决于你的具体应用场景和如何优化你的应用及Kubernetes环境。建议进行实际的性能测试来获取最准确的结果。

根据上面的示例估算（单个核心可以处理大约10 QPS）以及本文附件2QPS、PV、UV、RT 之间的关系，这里给几个好记的参考值：

4G4C（core 核）的机器QPS最大：40

8G8C（core 核）的机器QPS最大：80

那么千万级PU一般对应多少QPS呢：

QPS = PV / (HOUR * 60 * 60) = 10 000 000 / 24 * 60 * 60 = 115 （均值，峰值=均值*4=500）

假设是都是8G8C的机器，需要多少台呢？

115/80 $\approx$ 1.4 （台） --- 当然2台只支持静态小资源的PV，如果是大一点的静态资源或是业务接口一般是支持不了的（因为这些资源的RT会远远大于上面的 0.1s）

千万级PU一般对应多少QPS呢？

115

‌千万级PV（Page Views）一般对应463 QPS（Queries Per Second）‌。根据公式：QPS = PV / (HOUR * 60 * 60)，将PV设为1000万，小时数设为24小时，计算得出QPS约为115（一般是多台服务器才能支撑）。

QPS的计算方法

‌基本公式‌：QPS = PV / (HOUR * 60 * 60)。例如，PV为1000万，小时数为24小时，计算得出QPS约为115。
‌考虑峰值时间‌：80%的访问量集中在20%的时间内，因此峰值QPS = (总PV数 * 80%) / (每天秒数 * 20%)。例如，PV为1000万，计算得出峰值QPS约为463。

影响QPS的因素

‌服务器性能‌：服务器的处理能力直接影响QPS。一台服务器每秒能处理的请求数有限，通常需要通过水平扩展来增加处理能力‌。
‌网络带宽‌：网络带宽限制了数据传输的速度，从而影响QPS。高带宽可以支持更高的QPS‌。
‌数据库性能‌：数据库的处理速度和容量限制了QPS。关系型数据库在高并发场景下可能需要横向扩展或引入NoSQL数据库来应对峰值请求‌

附件1:‌PV、UV、RT、QPS‌名词解释

‌PV、UV、RT、QPS‌是衡量网站或应用性能的关键指标，下面分别进行详细解释：

‌PV（Page View）‌：页面访问量，即页面浏览量或点击量。每次用户访问或刷新页面都会被计算在内。例如，一个用户一天内多次刷新同一个页面，该页面的访问量会累计增加‌。
‌UV（Unique Visitor）‌：独立访客数，指一天内访问网站的不同用户数量。通常以cookie为依据，同一台电脑在一天内的多次访问只计为一个访客‌。
‌RT（Response Time）‌：响应时间，指从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。这个指标直接影响到用户体验，较低的响应时间意味着更好的用户体验‌。
‌QPS（Queries Per Second）‌：每秒查询次数，衡量系统每秒能够处理的查询请求次数。QPS是对读操作的压测指标，反映了系统的最大吞吐能力‌。

这些指标共同描述了网站或应用的处理能力和用户体验。例如，高QPS和低RT意味着系统能够处理大量请求且响应迅速，从而提供良好的用户体验

附件2:QPS、PV、UV、RT 之间的关系

QPS:

每秒查询率（Query Per Second），每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
QPS = rep/sec = 请求数/秒
QPS 统计方式【一般使用http_load进行统计】
QPS = 总请求数 / (进程总数 *请求时间)
QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数

峰值 QPS:
- 每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 的时间叫做峰值时间
- 公式：（总 pv 数 * 80%）/ (每天秒数 * 20%) = 峰值时间每秒请求数据（QPS）
PV:
- 访问量即 Page View，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次单台服务器每天 PV 计算
- 公式1：
  - 每天总 PV = QPS * 3600 * 6
- 公式2：
  - 每天总 PV = QPS * 3600 * 8
UV:
- 独立访客即 Unique Visitor，访问您网站的电脑哭护短为一个访客，00:00-24:00 内相同的客户端只被计算一次服务器数量
- 机器：
  - 峰值时间每秒 QPS / 单台机器的 QPS = 需要的机器
- 机器:
  - ceil (每天总 PV / 单台服务器每天总 PV)
- 并发数：
  - 并发用户数是指系统可以同时承载的这正常使用系统功能的要用户的数量
- 吞吐量：
  - 吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求的数量
响应时间（RT）
- 响应时间是指系统对请求作出的响应的时间
例子：
- 每天 300w PV 的在单台机器上，这太机器需要多少 QPS?
  - 答：
    - （3000000 * 0.8） / （86400 * 0.2）= 139(qps)
    - 如果一台机器的QPS 是 58 ,需要几台机器？
      - 139/58 = 3