我简单举个例子,假设Redis处理了100个请求,99个请求的响应时间都是1s,而有一个请求的响应时间是100s。
那么,如果看平均延迟,这100个请求的平均延迟是1.99s,但是对于这个响应时间是100s的请求而言,它对应的用户体验将是非常糟糕的。
如果有100万个请求,哪怕只有1%的请求是100s,这也对应了1万个糟糕的用户体验。这1%的请求延迟就属于长尾延迟。
博客探讨了在高并发场景下,极少数请求的显著延迟(长尾延迟)如何严重影响用户体验,即使这些请求占比很小。文章指出,1%的请求延迟达到100s也会导致大量糟糕体验,并强调了这种现象在大规模服务中的严重性。内容着重于理解长尾延迟的重要性以及优化策略。
我简单举个例子,假设Redis处理了100个请求,99个请求的响应时间都是1s,而有一个请求的响应时间是100s。
那么,如果看平均延迟,这100个请求的平均延迟是1.99s,但是对于这个响应时间是100s的请求而言,它对应的用户体验将是非常糟糕的。
如果有100万个请求,哪怕只有1%的请求是100s,这也对应了1万个糟糕的用户体验。这1%的请求延迟就属于长尾延迟。
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