系统并发量及QPS简单解释

本文详细解释了PV(页面浏览量)、UV(独立访客)、IP(互联网协议访问量)、TPS(每秒事务处理数)、QPS(每秒查询数)和RPS(每秒请求数)的概念及其计算方式,并通过实例展示了如何预估网站的QPS需求。

PV 即 page view,页面浏览量
   用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新,访问量累计。

UV 即 Unique visitor,独立访客
   通过客户端的cookies实现。即同一页面,客户端多次点击只计算一次,访问量不累计。

IP 即 Internet Protocol,本意本是指网络协议,在数据统计这块指通过ip的访问量。
   即同一页面,客户端使用同一个IP访问多次只计算一次,访问量不累计。
TPS 即Transactions Per Second的缩写,每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息作出的评估分。
QPS 即Queries Per Second的缩写,每秒能处理查询数目。是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
RPS 即Requests Per Second的缩写,每秒能处理的请求数目。等效于QPS

因特网上,经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能,其即为QPS。
对应fetches/sec,即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。
计算关系:
QPS = 并发量 / 平均响应时间
并发量 = QPS * 平均响应时间

根据以上计算关系,我们来预估下单日访问量在 1000W 需要多大的QPS来支持:
通常情况下,80% 的访问量集中在 20%的时间,算一下这 1000w pv实际需要机器达到多少qps才能满足,
qps = (1000w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.2)
qps = 462.9
根据压力测试的反馈,单台机子的QPS是多少,利用以上结果就可以算出需要几台机器 或 大致推算出需不需要使用缓存配置

方案一: 使用集群服务器 不使用缓存服务器
方案二: 使用集群服务器 同时使用缓存服务器 (推荐)

并发量本身并没有一个固定的计量单位,它通常以“并发请求数”或“并发用户数”来表示系统能够同时处理的任务或请求的数量。这种表示方式类似于“个”或“数量”的概念,但并不是一个物理单位,而是对系统同时处理能力的一种量化描述。 在实际系统中,并发量的衡量通常结合其他性能指标一起进行,例如: - **QPS(Queries Per Second)**:每秒处理的请求数量。 - **TPS(Transactions Per Second)**:每秒处理的事务数量。 - **响应时间(Response Time, RT)**:系统处理单个请求所需的时间,通常以毫秒(ms)为单位。 这些指标共同决定了系统的整体性能表现。例如,一个系统每秒处理 1000 个请求,平均处理时间为 0.1 秒,则理论并发量为 $ C = QPS \times RT = 1000 \times 0.1 = 100 $。这意味着系统可以处理 100 个并发请求[^2]。 此外,并发量还可以通过服务器配置参数来控制,例如 Apache 的 `MaxClients` 或 Tomcat 的 `maxThreads`,它们定义了系统最大支持的并发连接数或线程数。这种配置通常也以“数量”作为单位,没有特定的物理单位[^5]。 ### 相关概念 - **吞吐量(Throughput)**:系统在单位时间内处理的任务数量,通常用 QPS 或 TPS 表示。 - **并发用户数(Concurrent Users)**:系统能够同时处理的用户数量。 - **连接数(Connections)**:服务器能够同时保持的网络连接数量。 ### 示例代码:计算并发量 以下是一个简单的 Python 脚本,用于根据 QPS 和 RT 计算理论并发量: ```python def calculate_concurrency(qps, response_time_seconds): """ 计算理论并发量 C = QPS * RT :param qps: 每秒请求数 :param response_time_seconds: 平均响应时间(秒) :return: 理论并发量 """ return qps * response_time_seconds # 示例:每秒处理 1000 个请求,响应时间为 0.1 秒 qps = 1000 rt = 0.1 concurrency = calculate_concurrency(qps, rt) print(f"理论并发量为: {concurrency}") ``` ###
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