QPS详解

本文探讨了系统吞吐量的关键因素,如QPS、并发数和响应时间的关系,以及如何平衡这些因素以实现最佳系统性能。同时,分析了决定系统响应时间的关键路径,包括CPU运算、IO操作和外部系统响应。

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一.系统吞度量要素:

  一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。

单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。

系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间

     QPS(Query Per Second),QPS 其实是衡量吞吐量(Throughput)的一个常用指标,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求 —— 我们通常是指 HTTP 请求,显然数字越大代表服务器的负荷越高、处理能力越强。作为参考,一个有着简单业务逻辑(包括数据库访问)的程序在单核心运行时可以提供 50 - 100 左右的 QPS,即每秒可以处理 50 - 100 个请求。
   TPS(Transaction Per Second) 每秒钟系统能够处理的事务的数量。

        QPS(TPS):每秒钟 request/事务 的数量  (此处 / 表示 或的意思)

        并发数: 系统同时处理的request/事务数  (此处 / 表示 或的意思)

        响应时间:  一般取平均响应时间

理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:

QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

        一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

     并发用户数和QPS两个概念没有直接关系,但是如果要说QPS时,一定需要指明是多少并发用户数下的QPS,否则毫无意义,因为单用户数的400QPS和200并发用户数下的400QPS是两个不同的概念。前者说明该应用可以在一秒内串行执行400个请求,而后者说明在并发200个请求的情况下,一秒内该应用能处理400个请求,当QPS相同时,越大的并发用户数,代表了网站并发处理能力越好。对于当前的web服务器,其处理单个用户的请求肯定戳戳有余,这个时候会存在资源浪费的情况(一方面该服务器可能有多个cpu,但是只处理单个进程,另一方面,在处理一个进程中,有些阶段可能是IO阶段,这个时候会造成CPU等待,但是有没有其他请求进程可以被处理)。而当并发数设置的过大时,每秒钟都会有很多请求需要处理,会造成进程(线程)频繁切换,反正真正用于处理请求的时间变少,每秒能够处理的请求数反而变少,同时用户的请求等待时间也会变大,甚至超过用户的心理底线。所以在最小并发数和最大并发数之间,一定有一个最合适的并发数值,在该并发数下,QPS能够达到最大。但是,这个并发并非是一个最佳的并发,因为当QPS到达最大时的并发,可能已经造成用户的等待时间变得超过了其最优值,所以对于一个系统,其最佳的并发数,一定需要结合QPS,用户的等待时间来综合确定。


决定系统响应时间要素

系统一次调用的响应时间有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;

关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

原文:https://blog.youkuaiyun.com/zsj777/article/details/80408884
 

<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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