qps = req/sec = 請求數/秒
【qps計算pv和機器的方式】
qps統計方式 [一般使用 http_load 進行統計]
qps = 總請求數 / ( 程序總數 * 請求時間 )
qps: 單個程序每秒請求伺服器的成功次數
單台伺服器每天pv計算
公式1：每天總pv = qps * 3600 * 6
公式2：每天總pv = qps * 3600 * 8
伺服器計算
伺服器數量 = ceil( 每天總pv / 單台伺服器每天總pv )
【峰值qps和機器計算公式】
原理：每天80%的訪問集中在20%的時間裡，這20%時間叫做峰值時間
公式：( 總pv數 * 80% ) / ( 每天秒數 * 20% ) = 峰值時間每秒請求數(qps)
機器：峰值時間每秒qps / 單台機器的qps = 需要的機器
問：每天300w pv 的在單台機器上，這台機器需要多少qps？
答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (qps)
問：如果一台機器的qps是58，需要幾台機器來支援？
答：139 / 58 = 3
關於併發使用者數和qps，自己一直被這兩個概念糾結，閱讀了一下相關資料，總結如下：併發使用者數和qps兩個概念沒有直接關係，但是如果要說qps時，一定需要指明是多少併發使用者數下的qps，否則豪無意義，因為單使用者數的40qps和20併發使用者數下的40qps是兩個不同的概念。前者說明該應用可以在一秒內序列執行40個請求，而後者說明在併發20個請求的情況下，一秒內該應用能處理40個請求，當qps相同時，越大的併發使用者數，代表了**併發處理能力越好。對於當前的web伺服器，其處理單個使用者的請求肯定戳戳有餘，這個時候會存在資源浪費的情況（一方面該伺服器可能有多個cpu，但是只處理單個程序，另一方面，在處理乙個程序中，有些階段可能是io階段，這個時候會造成cpu等待，但是有沒有其他請求程序可以被處理）。而當併發數設定的過大時，每秒鐘都會有很多請求需要處理，會造成程序（執行緒）頻繁切換，反正真正用於處理請求的時間變少，每秒能夠處理的請求數反而變少，同時使用者的請求等待時間也會變大，甚至超過使用者的心理底線。所以在最小併發數和最大併發數之間，一定有乙個最合適的併發數值，在併發數下，qps能夠達到最大。但是，這個併發並非是乙個最佳的併發，因為當qps到達最大時的併發，可能已經造成使用者的等待時間變得超過了其最優值，所以對於乙個系統，其最佳的併發數，一定需要結合qps，使用者的等待時間來綜合確定。
圖1 併發使用者數，qps，使用者平均等待時間（響應時間關係圖）
上面這張圖是應用其他人的關於併發使用者數，qps，使用者平均等待時間的一張關係圖，對於實際的系統，也應該是對於不同的併發數，進行多次測試，獲取到這些數值後，畫出這樣一張圖出來，以便於分析出系統的最佳併發使用者數。
QPS PV和需要部署機器數量計算公式
術語說明 qps req sec 請求數 秒 qps計算pv和機器的方式 qps統計方式 一般使用 http load 進行統計 qps 總請求數 程序總數 請求時間 qps 單個程序每秒請求伺服器的成功次數 單台伺服器每天pv計算 公式1 每天總pv qps 3600 6 公式2 每天總pv qp...
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