大多數**在處理它們的平均使用者數訪問時載入速度是合理的。但是**遇到流量高峰壓力時，效能會迅速惡化。
為了了解流量高峰期估計的理論和方法，我先研究一些公開的資料，看看我是否可以找到**流量高峰與平均流量之間的聯絡，以及**可以承受何種流量型別。
摘要和資料
峰值和平均**流量資料分析來自quantcast。這裡是來自quantcast的一張典型的流量圖表：
對於這裡的學習研究，我們只看來自us的流量資料。我們還同時獲取了6個月平均的和最大的日流量。這些資料第一次於2023年2月12日發布。下面簡要說明一下獲得的資料。
高排名的**（月訪客約400，000）
*factor是日訪客數最大值除以日訪客平均值。
注意日訪客平均數最大值是平均值的2-8倍。這是400，000訪客範圍的月度資料。
中等排名的**（月訪客約190，000）
注意日訪客平均數最大值是平均值的2-10倍。這是190，000訪客範圍的月度資料。
低排名的**
你可能注意到日訪客平均數最大值是平均值的2-38倍。因些變化可能會非常大。原因可能是高排名的**有較高的月訪問量，更少可能會被突然的流量波峰所影響。
大型**，如cnn，techcrunch和mashable擁有很高，穩定的訪客，因此蘋果發布新產品之類的受歡迎的新聞的對它影響遠比小流量的**來得低。
讓我們進一步觀察。
三種流量模式
有三種型別主要的流量模式。
高位穩定增長流量
wordpress.com有很高穩定的流量，每個月us訪客約4410萬。它每日的流量高峰是平均流量的2.2倍。
根據增長趨勢外推法估計到2023年6月日流量峰值大約會到400萬。
週期性的流量高峰
一些**因為週期性的**或者正常的商業週期會有週期性的流量高峰。讓我們看一下來自
holidays central的資料。
注意圖中有週期性的流量高峰。這種情況下，我們可以根據以前的資料來估計流量，當然我們也要把流量增長考慮進去。
低位穩定流量
我們來看一下michaelmoore.com的圖表。
2023年12月14日，michael moore決定為julian assange的保發布資$20，000，招來很多壓力，這與他的**的流量一致。這個新聞被主要的新聞頻道報道，導致帶來了平時流量的38倍的尖峰。
抵抗突發流量高峰
像michaelmoore.com這樣的**的流量高峰總是很難**的，因為其中的一些內容總有可能像病毒一樣傳播。
根據紐約大學副教授scott galloway的觀點，病毒內容程式設計客棧有三種元素：
1、真實性
2、幽默
3、社會爭論
在michael moore的案例中，我們可以發現這些元素的影子。
然而有趣的是大部份時候，病毒式傳播很出乎人的意料。他們沒有準備好應對，他們的**也一樣。
想像一下如果你的**一小時被訪問了100，000次，你可能會欣喜若狂，不是麼？但是很多**站長卻有不好的經歷，因為他們的**在這時會很慢甚至無法訪問。
如果你的**屬於第三種情況並且可能會有病毒式傳播的或能，你無疑需要估計峰值流量是平時流量的30倍。
受控流量高峰
除了病毒式傳播，正常的市場和營銷也可能會導致流量高峰。作為站長，這些流量高峰應該對你來說是更可以預估的，並且比起病毒式傳播也是更可能發生的。
例如，completebody最近在groupon promo程式設計客棧tion搞了乙個**活動。這導致平常150的日訪問量一下增長到7000，是平時流量的46倍。
結論我們可以根據以下原則估計流量高峰：
如果你沒有之前的流量高峰資料，如果你的**訪問量比較低，並且包含有可能病毒式傳播的內容，可以估計峰值流量是日常日平均流量的30倍。
如果你的**有很高很穩定的流量，峰值流量可能是日常流量的5倍。
如果你有先前的峰值資料並且高峰流量時間是可以預知的（週期性流量和可程式設計客棧控流量尖峰），使用以前的資料並加上流量增長的乙個百分比得出最後的數值。
開發人員和站長應該使用載入測試工具（如load impact）模擬**流量以確定他們**所能承受的壓力。這樣他們就可以了解在高流量上**的效能，並在流量高峰到來前做出適當的調整。
英文出處：
本文標題: 你的伺服器能承受多大流量
本文位址: /news/exp/36925.html
伺服器應對大流量請求措施
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