接口QPS容量预估

最新推荐文章于 2025-04-10 14:45:44 发布
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分类专栏： 容量预估 文章标签： 服务器 java 压力测试 容量预估
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ruishenh/article/details/121979978
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本文主要探讨了接口的QPS容量预估，包括了TPS的定义、注意事项，以及UV和PV的解释。通过实例和简单QPS总结计算，帮助理解接口性能评估的关键指标。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

名词统一规约

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**(完整处理，即客户端发起请求到得到响应)**。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。一个事务可能对应多个请求，可以参考下数据库的事务操作。
QPS( Query Per Second) 每秒查询量。
在分布式系统中QPS的定义是，单个进程每秒请求服务器的成功次数。

注意点

有的地方，带事务写入的叫做TPS，单纯查询是QPS，，还有一种就是 TPS是完成一系列事情（比如打开一个页面的前后请求都算， QPS知识这些请求中的一个）

UV,Unique Visitor

独立访客数量，指一定时间范围内站点访问所来自的 IP 数量。同一 IP 多次访问站点只计算一次 .

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java高qps接口设计_高并发后端设计-限流篇
weixin_33369808的博客
02-26 1780
系统在设计之初就会有一个预估容量，长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值，系统可能会被压垮，最终导致整个服务不够用。为了避免这种情况，我们就需要对接口请求进行限流。限流的目的是通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。常见的限流模式有控制并发和控制速率，一个是限制并发的数量，一个是限制并发访问的速率，另外还可以限制单位...
架构师必备：如何做容量预估和调优
wdjnb的博客
12-27 535
为了构建高并发、高可用的系统架构，压测、容量预估必不可少，在发现系统瓶颈后，需要有针对性地扩容、优化。结合楼主的经验和知识，本文做一个简单的总结，欢迎探讨。 1、QPS保障目标 一开始就要明确定义QPS保障目标，以此来推算所需的服务、存储资源。可根据历史同期QPS，或者平时峰值的2到3倍估算。 压测目标示例： qps达到多少时，服务的负载正常，如平均响应时间、95分位响应时间、cpu使用率、内存使用率、消费延迟低于多少 不要让任何一个环节成为瓶颈，需考虑服务实例、数据库、Redis、ES、Hbas
如何预估系统QPS？
Shockang的博客
04-12 1万+
写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 1. 使用限流(Throttling)的方式 2. 在系统交付前进行性能测试(Performance Test) 3. 分析系统在实际使用时产生的日志(Log) 补充 使用限流(Throttling)的方式 如果你是使用Java语言进行编程的，就可以使用 Google Guava库中的 RateLimi
qps预估量
chuixue24的博客
04-25 5132
qps预估量:一般预估是有开发测试运维同学一起评估。采用8/2原则。即80%的请求访问在20%的时间内到达。此时根据系统pv测算出qps值 峰值qps=（总Pv * 80%）/（60*60*24*20%）。 然后再将峰值qps/单台能承受的最高qps，就是需要的机器数量。 机器数= 总峰值pqs/压测单台机子极限qps...
如何预估一个系统的QPS
weixin_39439156的博客
04-10 873
当然，以上预估我们有很多假设，比如假设日活用户数是月活用户数的30%，假设每个用户每天产生2次互动，假设峰值QPS是日常的3倍，假设峰值时长持续2小时。但是，一般来说，一个业务的峰值流量会是平时的数倍，在不考虑热点事件的情况下，假设峰值流量是日均流量的3倍，并且每天的峰值流量会维持在2小时左右。通常日活用户数是月活用户数的20%-30%左右，按照30%来算的话，那么日活用户数为2亿。不同的业务类型的QPS是不太一样的，比如B类业务和C类业务，支付业务和购物车业务，这些都是不太一样的。
如何预估系统QPS
weixin_34452850的博客
06-30 1711
如何预估系统QPS 场景举例： 开屏广告，全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据8/2原则，80%的流量在20%的时间段内产生 峰值QPS = (1200w * 0.8) / (24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见，预留20%的Buffer，因此可预估系统峰值QPS=920 ...
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xiangrongweng0547的博客
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根据 DAU 估算 QPS 的一般思路
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东京易冷
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学生董格
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qps即每秒查询率，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。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，即为QPS。
QPS（吞吐量）
jj89929665的博客
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欢迎大家加入我的开源项目，或者(在我的主页联系我)加入你们的开源项目，点点Github-Stars。常规情况下 一天也就是1000w-4000w的吞吐量。常规情况下 每秒也就是200-1000的吞吐量。86400000（一天）每秒钟能够处理的请求数量。QPS：2000（每秒）每秒访问上限500次。每秒访问上限2000。
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 QPS: 每秒钟处理完请求的次数；注意这里是处理完。具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。 吞吐量: 这个问题从业务上来讲，可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量。或者每秒钟最大能处理的请求数；   TPS：每秒钟处理完的事务次数，一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个...
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<think>好的，用户想了解QPS指标的定义、计算方法以及应用场景。首先，我需要回顾QPS的基本概念。QPS是每秒查询率，常用于衡量服务器的处理能力。根据引用[2]和引用[4]，QPS和TPS有时会被混淆，但QPS更侧重于查询次数，而TPS涉及事务。接下来，计算方法是关键。用户提到需要方法，所以得详细说明公式和例子。引用[3]中的RPS公式和例子可以作为参考，虽然RPS和QPS略有不同，但计算方法类似，比如总请求数除以时间。应用场景方面，引用[1]提到在自动伸缩中使用QPS，因为副本数增加时QPS会线性下降，适合作为伸缩指标。此外，引用[2]和[4]指出QPS适用于Web服务、API接口等需要高并发的场景。需要确保回答结构清晰，分点说明定义、计算、应用，并正确引用来源。还要检查是否使用了正确的LaTeX格式，比如公式用$$...$$。最后，生成相关问题时要围绕QPS的相关扩展，比如与TPS的区别、优化方法等。</think>### QPS指标详解 #### **一、定义** **QPS（Queries Per Second）** 表示每秒查询率，用于衡量系统每秒能够处理的请求数量[^2][^4]。 - **核心特征**：主要应用于Web服务、API接口等场景，反映系统在单位时间内处理请求的能力。 - **与TPS的区别**：QPS关注的是“查询”次数，而TPS（Transactions Per Second）关注的是完整“事务”的处理量。例如，一次包含多个数据库操作的支付流程可能对应1个TPS，但可能包含多个QPS[^2][^4]。 --- #### **二、计算方法** QPS的计算公式为： $$ \text{QPS} = \frac{\text{总请求数}}{\text{处理时间（秒）}} $$ **示例**： - 若一个API在10秒内处理了5000次请求，则其QPS为： $$ \text{QPS} = \frac{5000}{10} = 500 $$ - **实际应用中的修正**： 需排除超时或错误请求，仅统计成功响应的请求[^3][^4]。 --- #### **三、应用场景** 1. **服务容量评估** - 通过QPS预估服务器负载，例如单机QPS为500时，需至少2台服务器才能应对1000 QPS的流量[^2][^4]。 2. **自动伸缩（Autoscaling）** - 在Kubernetes等平台中，QPS可作为横向扩缩容的依据。例如，当QPS超过阈值时自动增加Pod副本数，因QPS与副本数成反比关系[^1][^3]。 3. **性能压测与优化** - 结合RPS（每秒请求吞吐量）、TPS等指标，分析系统瓶颈。例如，高QPS但低TPS可能表明数据库事务处理效率低下[^3][^4]。 --- #### **四、注意事项** - **度量选择的合理性**：QPS适合副本数增减能线性影响指标的场景（如Web服务），但内存占用等非线性指标不适用于自动伸缩[^1]。 - **与吞吐量的关系**：QPS属于吞吐量的一种，但需结合响应时间综合评估系统性能。例如，高QPS但高延迟可能导致用户体验下降[^3][^4]。 ---
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