高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。
高并发的问题，我们具体该关心什么？
1.QPS（TPS）：每秒钟 request/事务 数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（指http请求）；
2.吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；
3.响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略）。
这里一定要注意呃，QPS ≠ 并发数
并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：
QPS = 并发数 / 平均响应时间
后面我们的分析都是围绕这个公示来进行展开，没明白的再回味一下。
现在我们来假设一个场景：既然QPS是每秒钟处理的http请求数量。那么1s = 1000ms。假设我们当前一个http请求服务器处理完成需要100ms（即那么 平均响应时间 = 100ms ）。那么它1s钟可以处理10个请求。也就是说 qps = 10。推算出 并发数 = 10
常常我们被问到高并发的问题，其实从某种程度上来说是怎么提高现有程序的性能。现在我们基于上面的假设，来进行分析。假设现在有个系统性能上就是我们上面的假设，它每天有 300万pv，运行在单机上（当然经常宕机），按照上面的系统性能数据，给出优化解决方案。
提高并发能力
通过上面的分析，要提升并发能力，我们就需要提升我们的qps（其实这里并不完全正确，为了说明问题，我们先放弃一部分正确性）
最快速解决方案，就是增加机器。我们根据以上情况来实际计算一下。
1.访问量：200w pv
2.QPS：10
根据日常经验，80% 的访问量集中在 20%的时间，算一下这 200w pv实际需要机器达到多少qps才能满足。
qps = (200w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.3)
qps = 61.7
实际上如果在单机上，要求我们每秒钟处理请求必须达到 61.7 以上才行，而实际上我们当前系统的qps是 10。那么怎么解决？
方案一：上机器
个人的能力是有限的，团队的力量是无穷的。既然一台机器搞不定，我们就多上几台机器。这就涉及到db主从、读写分离、负载均衡等技术。
它的原理就是分流，把以前集中的压力分散开来。改方案见效快，灵活，实践起来也更快。
方案二：增加单机性能
单机到底性能能够增加到一个什么程度，这取决于你的机器配置，也取决于你的服务到底有多复杂。
ps：写到这里突然有点能够理解为什网上对高并发都是讲很多请求，没有具体数据了，因为这真的只能针对业务来讲，100个并发对静态网页来说根本没有的事儿，但是对于某些密集计算型的估计…
那么常见的单机如何提升性能？比如：增加不常变化数据的缓存，开启php的opcache，优化代码（如：n+1问题、多重嵌套循环、深层递归等），db表优化等等。由于这些每一个点拿出来都够写一本书了。咋就不继续下去。
来源：51CTO
作者：一新一意
链接：https://blog.csdn.net/weixin_43870079/article/details/101194416