qps

QPS 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间。 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 。 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。 每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到139QPS，因为是峰值。 QPS 每秒查询率QPS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。 每秒查询率 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。 计算机语言 一种计算机编程语言。用于数据分析和报表产出。运作的平台是MRDCL。支持的数据文件包括ASC格式和CSI格式。 其中CSI格式为QPS独有数据格式。是极其专业的用于数据分析、数据清理和报表产出的语言，目前应用最广的是市场调研行业。中国国内运用的相对比较少。 开发的原因，需要对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科，记录如下： 1. 响应时间(RT) 　　响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看

PHP高并发和大流量的解决方案 一 高并发的概念 在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。 我的官方群 点击此处 。 二 高并发架构相关概念 1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量 --注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次pv 3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由QPS和并发数决定） 4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间 5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客 6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小 7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大小（kb）* 8 三 需要注意点： 1、QPS不等于并发连接数（QPS是每秒HTTP请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量） 2、峰值每秒请求数（QPS）= （总PV数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表80%的访问量都集中在20%的时间内】 3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的QPS值 4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench

昨天CodeReview的时候看到同时使用RateLimiter这个类用作QPS访问限制.学习一下这个类. RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类. 1.限流 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性.即接口也需要安装上保险丝,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪. 通常的策略就是拒绝多余的访问,或者让多余的访问排队等待服务,或者引流. 如果要准确的控制QPS,简单的做法是维护一个单位时间内的Counter,如判断单位时间已经过去,则将Counter重置零.此做法被认为没有很好的处理单位时间的边界,比如在前一秒的最后一毫秒里和下一秒的第一毫秒都触发了最大的请求数,将目光移动一下,就看到在两毫秒内发生了两倍的QPS. 2.限流算法 常用的更平滑的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法. 很多传统的服务提供商如华为中兴都有类似的专利,参考: http://www.google.com/patents/CN1536815A?cl=zh 2.1 漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求

https://www.cnblogs.com/wangxiayun/p/9300556.html 令牌桶算法( Token Bucket )和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100 ,则间隔是 10ms )往桶里加入 Token (想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个 Token ,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 @Autowired private JedisClientService jedisClient; public boolean acquire(String key, Integer permits, long currMillSecond) { try { //针对新用户创建令牌桶 if (!jedisClient.exists(key)) { jedisClient.hset(key, "last_mill_second" , String

现在这个年代，你要是不懂高并发，你都不好意思说自己是搞互联网的! 一、什么是并发，什么是高并发 并发，两个及以上的行为一起发生，比如你一边吃饭一边看电视 单机Qps上限是多少？ 高并发，多个行为（至于是多少，这个没有定数，你可以认为是100,1000）一起发生 单机Qps上限是多少？ 二、要多久才能处理完这些请求 首先，我们需要明确两个基本点 1、处理每个请求需要耗费时间，哪怕时间很短 2、服务资源是有限的，不能一次性处理全部请求 我们可以假定总并发请求数量为10000，每个请求的处理时间为t秒，服务器一次性可以处理的请求数量为n个，那么处理完所有的请求需要用时为T T = (10000 / n ) * t 由此可知，如果一次性可以处理10000个请求，那么总耗时只需要t秒 如果一次性可以处理1000个请求，那么总耗时需要10t秒 。。。 三、什么是QPS 一秒内可以处理的请求数量称之为服务器的QPS。 上面我们计算了10000个请求的耗时，那么反过来计算每秒处理多少请求则 QPS = (1 / t ) * n 如果一次性可以处理100个请求，每个请求耗时100毫秒，则qps = 1000 如果一次性可以处理50个请求，每个请求耗时200毫秒，则qps = 250 所以QPS与单个请求处理时间以及服务器一次性可以处理多少请求是成比例关系的。 四、如何提高QPS 理论上很简单

QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 rt： 一个请求完成的时间 来源： CSDN 作者： javashareauthor 链接： https://blog.csdn.net/javashareauthor/article/details/103517787

前段时间做了一个压测项目，对压测过程中学到的知识进行了总结，在此和大家分享下： 一、确定压测的目的 1. 通过不断加压，得到服务器峰值，找出系统瓶颈。 2. 验证系统的稳定性。 3. 确定系统各项指标是否满足上线预估目标。 4. 为后期性能优化提供参考依据。‍ 二、解决环境问题 压测时，要隔离线上环境，以免影响线上其他业务，主要关注以下三点： 1. 如果有测试环境，首选测试环境。 2. 如果只有线上环境，要确保线上环境没有其他业务。 3. 要压测的环境所接入的第三方接口也要确定做到隔离线上环境。‍ 三、压测环境要求 1. 稳定性。 由于压测时会持续打压并保持一段时间，所以测试环境的稳定性尤为重要。测试环境的稳定性决定了测试结果的准确性。 2. 独立性。 在搭建环境时，要尽量保证测试环境的独立性，最好是测试环境不与其他系统共用，减少不确定的因素可能对测试过程的影响，导致测试结果不准确，以及避免压测对其他服务的影响。 3. 可控性。 在进行压测时，测试环境中的所有设备和资源应该是可以监测和控制的。以免出现异常而未察觉，造成不可挽回的失误。‍ 四、确定预期目标 压测前，要与产品、运营、开发一起预估各项预期数据目标。 预估之前，需要先考虑如下情况： 1. 产品所依附的平台的用户数，访问量是多少？ 2. 产品是否会大力宣传推广？ 3. 产品是否会先灰度上线进行观察和监控？ 4.

引文 4月份的时候看到一道面试题，据说是腾讯校招面试官提的：在多线程和高并发环境下，如果有一个平均运行一百万次才出现一次的bug，你如何调试这个bug？知乎原贴地址如下： 腾讯实习生面试，这两道题目该怎么回答？ - 编程 . 遗憾的是知乎很多答案在抨击这道题本身的正确性，虽然我不是这次的面试官，但我认为这是一道非常好的面试题。当然，只是道加分题，答不上，不扣分。答得不错，说明解决问题的思路和能力要超过应届生平均水平。 之所以写上面这段，是因为我觉得大部分后台服务端开发都有可能遇到这样的BUG，即使没有遇到，这样的题目也能够激发大家不断思考和总结。非常凑巧的是，我在4月份也遇到了一个类似的而且要更加严重的BUG，这是我自己挖的一个很深的坑，不填好，整个项目就无法上线。 现在已经过去了一个多月，趁着有时间，自己好好总结一下，希望里面提到的一些经验和工具能够带给大家一点帮助。 项目背景 我们针对nginx事件框架和openssl协议栈进行了一些深度改造，以提升nginx的HTTPS完全握手计算性能。 由于原生nginx使用本地CPU做RSA计算，ECDHE_RSA算法的单核处理能力只有400 qps左右。前期测试时的并发性能很低，就算开了24核，性能也无法超过1万。 核心功能在去年底就完成了开发，线下测试也没有发现问题。经过优化后的性能提升几倍，为了测试最大性能

热点规则 热点就是经常访问的数据。很多时候我们希望争对某一些热点数据，然后来进行限制。比如说商品的信息这个服务，我们给它做一个限流，qps是100，某一天我想做一个秒杀活动，可能会有很大的流量，这个时候一个商品的qps就达到100了，这个时候就会把流量给他控制住。其他的商品就都看不了。 我希望秒杀这个商品，只把秒杀这个上商品id来的请求，它的qps限制在50，剩下还能留下50给我其他的商品。这是我们碰到的场景。 这个时候我们就需要我们能根据请求的参数来做限流。带的参数是我的热点参数，就给你应用一个特殊的规则。没带我的热点参数，非热点有另外一个限流规则。但是他们调用的是同一个服务。 说白了就是，针对同一个资源，针对不同的参数做不同的流量规则。 sentinel里面这个规则怎么去实现 给getInfo方法加上sentinel的注解。做成一个Resource，然后才可以根据getInfo来制定一些规则 我们根据id的参数不同做限流的规则 这样我就声明了一个新的资源。 启动orderAPI 返回回来就是一个订单信息。 这样服务就调用通了，有了一些流量后。 id为1的qps是1，不是1 的qps是10. 现在传的是2 qps是10怎么点 都不会有限流的问题。 换成id为1，如果一旦点快了。返回500 就说明被限流了。 id是1的时候抛出了ParamFlowException的异常

QPS/TPS QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，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。 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 Tps即每秒处理事务数，包括了三步： 1）用户请求服务器 2）服务器自己的内部处理 3）服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N； Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，均可计入“Qps”之中。 例如：访问一个页面会请求服务器3次，这中间只产生一个“T”，而产生3个“Q” 系统吞吐量 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口响应越慢、IO影响速度越慢等等，系统吞吐能力就越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数：