qps

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。 一．系统吞吐量要素： 一个系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，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）：（Query Per Second）每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 TPS获取 新系统：没有历史数据作参考，只能通过业务部门进行评估。 旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在5分钟或10分钟内

一个web请求的一般步骤 Web性能测试的部分概况一般来说，一个Web请求的处理包括以下步骤： 客户发送请求 web server接受到请求，进行处理； web server向DB/cache获取数据； webserver生成用户的object(页面)，返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间（第三步不包括在每次请求处理中） 。 服务器计算 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) 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 问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ 答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？ 答：139 / 58 = 3问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？ 答：139 / 58 = 3 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？ 答：139 / 58 = 3 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？ 答：139 / 58 = 3

对于我们开发来说，我们日常最熟悉的工作就是把客户的需求实现并交付。但是，事情并不是往往就这样结束了，我们还需要后续对上线的系统进行跟踪调查，查看系统的运行情况。为什么呢？一方面，我们需要关注系统在运行过程中的健康问题，是否有异常等等；另一方面我们需要了解系统性能和容量是否能满足用户的日常访问。只有去了解线上系统的运行状况，才能让为后续项目提供参考，及早的调节以避免故障问题。 对于应用系统在线上出现的异常，我们可以通过监控系统的日志扫描或者一些监控api来进行异常监控。比如可以通过应用的监控系统来查看。对于性能方面，我们有哪些性能指标去关注呢，下面列出了几个在监控系统中最常用的性能指标。 PV PV是 Page View的缩写。用户通过浏览器访问页面，对应用服务器产生的每一次请求， 记为一个 PV。淘宝性能测试环境下，将这个概念做了延伸，系统真实处理的一个请求，视 为一个 PV。即，PV的概念也适用于接口。 PV的统计一般可以通过监控埋点或者统计访问日志统计得出。 说到PV还有个特殊的情况，叫PeakPV，指一天中 PV数达到的高峰PV值。 通过一些监控系统，也可以直观看到统计数据。 QPS/TPS QPS/TPS原本含义为：系统每秒能处理的请求/事务的数量，或者说吞吐量。在web应用我们更关注的是web应用每秒能处理的request数量。这个是衡量系统性能的重要指标。 QPS

这种方式降低了系统的请求量，但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了? 首先来介绍一下基本概念。 1 .性能的关键指标 系统吞吐量(Throughput) 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。 响应时间(系统延迟Latency) 请求的平均响应时间 一般来说，一个系统的性能收到系统吞吐量和响应时间两个条件的约束，缺一不可。比如，我的系统可以顶得住一百万的并发，但是系统的延迟是2分钟以上，那么，这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短，但是吞吐量很低，同样没有意义。 一般情况下，针对一个系统 • 吞吐量(Throughput)越大，系统延迟(Latency)越差。因为请求量过大，系统太繁忙，所以响应速度自然会低。 • 系统延迟(Latency)越好，能支持的吞吐量(Throughput)就会越高。因为Latency短说明处理速度快，于是就可以处理更多的请求。 • 并发数 系统同时能够处理的请求数/事务数。 • QPS(也称TPS，Query per second/transaction per second) 并发数/响应时间 整体来看QPS能够概括系统吞吐量和延迟两方面指标，因此也是系统最重要的指标之一。但当系统的QPS升高，到底会对系统产生哪些影响，或者在我们如何避免QPS升高而对系统造成的危害呢?

PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）： 并发数： （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 决定系统响应时间要素 我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。 系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间； 关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。 而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。 通常的技术方法： A)淘宝 淘宝流量图： B) B2B中文站

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词，也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大。这个问题从业务上来讲，可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量。或者每秒钟最大能处理的请求数； 处理完 请求的次数；注意这里是 处理完 。具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。 计算关系： 文章来源: 聊聊QPS/TPS/并发量/系统吞吐量的概念

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）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/millions_02/article/details/90475129 服务器预估 服务器*10 北京/16 vCPC 32GB /高IO型 /Ubuntu 16.04 64位 /100GB高效云盘 /VPC专有网络 /200M带宽 按量 云mongoDB *1 北京/3.6+/专有网络/3 Mongos 8核16G /5 Shard 4核8G 180GB存储空间 其他 负载均衡 VPC专有网络 峰值时间每秒请求数：500W PV 单台机器需要 ( 500W * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) =231 qps 最大并发量: 服务器并发(保守)：单台8vcpu 16G 达到 5K qps，10台50K qps mongoDB并发(瓶颈)：单shard4核8G 达到9K qps , 5shard 45k qps 文章来源: https://blog.csdn.net/millions_02/article/details/90475129

TPS（Transactions Per Second） ：每秒事务数 QPS（Query Per Second） ：每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 并发数 ：并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 峰值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) PV（Page View） ：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次 UV（Unique Visitor） ：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据) 吐吞量 ：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量 响应时间（RT） ：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 QPS（TPS）、并发数、响应时间它们三者之间的关系是： QPS（TPS）= 并发数 / 平均响应时间 并发数 = QPS * 平均响应时间 举例说明： 例1： 　　假设1秒钟100个请求，处理每个请求需要花2秒， 　　那么 50（每秒可以处理50个请求，即QPS使50） = 100

本文根据黄炎在2018年7月7日【MySQL技术沙龙 ・ 成都站】现场演讲内容整理而成。 黄炎 爱可生研发总监，深入钻研分布式数据库相关技术，擅长业界相关MySQL中间件产品和开发，以及分布式中间件在企业内部的应用实践。 MySQL中间件性能测试 I 摘要： 我今天代表我的团队向大家来介绍一下MySQL中间件性能的测试，为大家带来一些不太一样的故事，包括我们在做性能测试的时候一些不太一样的视角。 分享大纲： 1.性能测试的常见的(错误)方法 * 3 2.性能测试的一些(我们用的)方法 * 2 3.分布式事务相关 * 1 我今天代表我的团队向大家来介绍一下MySQL中间件性能的测试，之所以讲选这个主题是因为我注意到大家都是高级的DBA，我们也有很多的高级的DBA，跟大家聊天的时候都会注意到，大家对于性能测试的第一印象： 性能 = sysbench 测试 = run 结果 = tps 数值要高大上 性能就是sysbench，然后测试就是跑一下，这就叫性能测试了，结果就是要TPS或者QPS，数值一定要高大上，这是大家对性能测试测试的第一印象也可能是唯一的印象。我们公司是属于乙方的技术服务提供商，我们对业界的很多产品进行过性能测试，所以今天想为大家带来一些不太一样的故事，以及我们在做性能测试的时候一些视角。 我今天大概会向大家介绍三件事情： 第一件事情 是我们观察到，大家在做性能测试的时候