QPS = req/sec = 请求数/秒

【QPS计算PV和机器的方式】

QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]
QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )
QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数

单台服务器每天PV计算
公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6
公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8

服务器计算
服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

【峰值QPS和机器计算公式】

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

关于并发用户数和QPS,自己一直被这两个概念纠结,阅读了一下相关资料,总结如下:并发用户数和QPS两个概念没有直接关系,但是如果要说QPS时,一定需要指明是多少并发用户数下的QPS,否则豪无意义,因为单用户数的40QPS和20并发用户数下的40QPS是两个不同的概念。前者说明该应用可以在一秒内串行执行40个请求,而后者说明在并发20个请求的情况下,一秒内该应用能处理40个请求,当QPS相同时,越大的并发用户数,代表了网站并发处理能力越好。对于当前的web服务器,其处理单个用户的请求肯定戳戳有余,这个时候会存在资源浪费的情况(一方面该服务器可能有多个cpu,但是只处理单个进程,另一方面,在处理一个进程中,有些阶段可能是IO阶段,这个时候会造成CPU等待,但是有没有其他请求进程可以被处理)。而当并发数设置的过大时,每秒钟都会有很多请求需要处理,会造成进程(线程)频繁切换,反正真正用于处理请求的时间变少,每秒能够处理的请求数反而变少,同时用户的请求等待时间也会变大,甚至超过用户的心理底线。所以在最小并发数和最大并发数之间,一定有一个最合适的并发数值,在并发数下,QPS能够达到最大。但是,这个并发并非是一个最佳的并发,因为当QPS到达最大时的并发,可能已经造成用户的等待时间变得超过了其最优值,所以对于一个系统,其最佳的并发数,一定需要结合QPS,用户的等待时间来综合确定。

图1 并发用户数,QPS,用户平均等待时间(响应时间关系图)

上面这张图是应用其他人的关于并发用户数,QPS,用户平均等待时间的一张关系图,对于实际的系统,也应该是对于不同的并发数,进行多次测试,获取到这些数值后,画出这样一张图出来,以便于分析出系统的最佳并发用户数。

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