面试官问你什么是QPS?

面试的时候面试官问你们公司的系统每秒qps是多少?

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

 

 

 

 

面试中描述参与过的最复杂的项目或需求时,关键在于结构清晰、内容具体、突出个人贡献以及展示解决题的能力。以下是一个系统化的描述框架,适用于技术类岗位的面试场景: ### 项目背景与目标 在项目初期,需要明确项目的业务背景、目标用户、核心功能以及技术挑战。例如,一个面向高并发场景的分布式系统,其核心目标可能是支持每秒上万次的请求处理,同时确保数据一致性与服务可用性[^1]。 ### 技术架构与选型 接着描述系统的整体架构设计,包括但不限于前端、后端、数据库、缓存、消息队列等组件的选型与部署方式。例如采用微服务架构,使用 Spring Cloud 构建服务,Redis 缓存热点数据,Kafka 实现异步通信,并通过 Kubernetes 进行容器编排[^1]。 ### 技术难点与解决方案 重点阐述项目中遇到的技术难点以及采取的解决方案。例如: - **高并发处理**:引入限流、降级、熔断机制,使用 Nginx 做负载均衡,结合 Redis 分布式锁控制并发访。 - **数据一致性**:采用最终一致性的设计,结合消息队列进行异步补偿,使用 Saga 模式处理分布式事务。 - **性能优化**:通过 Profiling 工具定位瓶颈,优化 SQL 查询、调整 JVM 参数、引入本地缓存等方式提升系统响应速度[^1]。 ### 个人角色与贡献 在描述中要突出个人在项目中的具体角色和贡献。例如: - 主导了订单服务的重构工作,将单体架构拆分为多个微服务模块。 - 设计并实现了基于 Redis 的分布式锁机制,解决了并发下单时的数据竞争题。 - 参与线上题的排查与修复,通过日志分析定位到数据库死锁题并提出优化方案。 ### 项目成果与影响 最后说明项目的实际成果,包括上线后的性能指标、用户增长、业务价值等。例如: - 系统 QPS 提升了 3 倍,响应时间从 500ms 降低到 150ms。 - 支撑了双十一大促,成功处理了峰值流量,无重大故障发生。 - 项目获得公司内部技术奖项,后续成为其他团队参考的标杆项目。 ### 示例代码片段(如适用) 如果项目涉及具体的算法实现或核心逻辑,可以简要展示代码片段以增强说服力。例如一个基于 Redis 的限流实现: ```java public boolean isAllowed(String userId) { String key = "rate_limit:" + userId; Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1); if (count == 1) { redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.MINUTES); } return count <= MAX_REQUESTS_PER_MINUTE; } ``` ###
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