关于服务器并发量的简单计算

本文探讨了服务器带宽与页面大小对并发请求的影响,通过具体案例分析了考试系统的极限并发量,揭示了集中登录对服务器性能的挑战。

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最简单的计算方式就是根据服务器带宽与页面的大小

1.假设机房带宽为10Mbs,页面的大小为20KB(包含所有的js、css、图片)

    同时并发量的理论值: 10*1024/(8*20)  = 64个请求/秒  

    理论上1秒钟同时可以有64个请求访问页面。

     注意:10Mbs是位(b),1个字节8位,所以要除8。

2. 假设进来的人是匀速的增加,

   根据”三秒定律”(页面打开速度3秒),可得出并发量在单位时间内应是192个请求;

    一分钟的请求量在3840。

3.根据二八定律,即80%的访问量发生在20%的时间里

     3840*24*60*0.2/0.8=1382400 人次

     而发生在每天的高峰期(大约5小时)内的在线人次在110万人次,一个小时为22W人次。

4.当然以上的计算都是理论值,如每个访问者停留页面的平均时间为1分钟左右,访问者的进入和退出都是比较符合正态分布.。

  如果是特殊情况服务器肯定是支撑不了这么多人的,例如同一时间有大批量的访问者进入,例如考试系统。又或者同时刷新页面。

而且在实际过程中,现在的页面都肯定超过20KB,那么对带宽的要求也就更大,还有同一个局域网访问情况也要考虑。

 

 

以笔者的实际项目来说,我的项目是考试系统。出现过2次比较极端的情况。

本考试系统,登陆的页面容量比较大,所有的js,css以及图片未优化前在400KB左右,我们就以400KB为基准,所有后面要用的文件是在首页一次性加载下来的。

我用的是2台服务器,均为10Mbs带宽。 按照上面的计算方式可得出

2台服务器单位时间内应可以处理19个请求,一天能承载的测评人次是14W左右,而发生在每天的峰值时间(大约5小时)内在线人次在11W左右。

高峰期一个小时的在线人次在2.2W左右。

第一次我们测评人数是7949人,而这些测评者主要使用的是自己的手机分散测评,测评的时间线如下

高峰期是在11点期间,而从这一个小时的日志中查到与实际的服务器数据库的写入人次是17783人次(测评系统的特点是除了极少的几个页面不参数数据库数据写入,其他都是要写入答案或者个人信息)。这一天的测评情况非常顺利,服务器没有任何压力。

第二次,总共只测了2433人,但其中有1200人左右是在局域网且同时登陆系统,第一次导致其中一台机器几乎卡死,后来查看服务器日志,发现瞬时峰值有150个请求/秒,并且我是将所有的静态资源如 JS\CSS\图片都存放在一台服务器中的,也导致这台服务器的带宽一直很高。为了解决这个问题,只好每隔10秒登陆200个考生,一分钟内全部登陆完毕,后面1200人同时进行测评没有任何问题。主要瓶颈就是集中登陆环节。第一次出现问题的时间是下午13点,第二次分批次登陆是17点。测评的时间线如下

而这2个时间段的测评人次分别是

可以看出,出问题的时段,与数据库交互的次数其实很少,而下午17点有近27000次的交互,由此也可以得出主要瓶颈就是集中登陆系统导致的,而实际的数据也符合上面的通过计算得出的结果。

 

 

 

 

### 高并发场景下服务器性能及配置需求 在高并发场景下,服务器需要具备足够的硬件资源和合理的软件架构设计才能应对大量用户的请求。以下是关于服务器性能及配置需求的具体分析: #### 1. **CPU** 对于计算密集型任务,CPU的核心数和频率至关重要。多核处理器能够更好地支持并行处理任务[^3]。通常情况下,在高并发环境中,推荐使用高性能的多核CPU以提高线程调度效率。 #### 2. **内存 (RAM)** 内存容量直接影响到应用程序的数据加载速度和服务响应时间。当系统面临高并发时,充足的内存可以减少磁盘交换操作的发生率,从而降低延迟。一般而言,500个并发连接可能至少需要8GB至16GB RAM,具体取决于单次请求占用的平均内存大小。 #### 3. **存储设备** 快速读写能力的SSD硬盘相比传统HDD更适合于高并发环境下的数据库查询和其他I/O密集型工作负载。固态驱动器提供更低的访问延时和更高的吞吐量,这对于频繁的小文件随机读取尤为重要[^1]。 #### 4. **网络带宽** 为了保证用户体验流畅无阻塞,必须确保有足够的出口带宽来承载所有的客户端流量。如果每秒有数千甚至上万条HTTP请求到达,则需考虑千兆及以上级别的互联网接入服务[^2]。 #### 5. **操作系统调优** 除了物理资源配置外,还需要对Linux内核参数进行适当调整以便最大化利用现有硬件资源。例如增大TCP最大半开放连接数目、缩短TIME_WAIT状态持续周期等措施都可以有效缓解因过多短生命周期连接而导致的服务瓶颈问题。 #### 6. **应用层优化** 采用高效的Web Server如Nginx或者uWSGI配合Gunicorn运行Flask程序实例;引入Redis/Memcached这样的内存级KV存储来做热点数据缓存;借助RabbitMQ/Kafka之类的消息中间件完成异步任务分发都是常见做法。 ```python from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 上述代码展示了一个简单的基于Flask构建的应用入口示例。实际部署过程中应结合gunicorn启动多个worker进程共同承担外部访问压力。 ---
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