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架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?

QPS计算:1、原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间。 从图中可以看出,QPS大概是均QPS的2.58倍,日均QPS为2900,于是评估出QPS为2900*2.58=7482。 3.2 使用二八法则计算何为二八法则:80%的业务基本都是发生在20%的时间里面,所以有如下:QPS公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS - 案例分析 - 结合项目:如何计算图书系统的QPSQPS、N个实例和并发数。 1.2、获取QPS:公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)。

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架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?

QPS计算:1、原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间。 从图中可以看出,QPS大概是均QPS的2.58倍,日均QPS为2900,于是评估出QPS为2900*2.58=7482。 3.2 使用二八法则计算何为二八法则:80%的业务基本都是发生在20%的时间里面,所以有如下:QPS公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS - 案例分析 - 结合项目:如何计算图书系统的QPSQPS、N个实例和并发数。 1.2、获取QPS:公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)。

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    架构与思维:系统容量设计

    QPS计算:1、原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间2、公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)PV(Page 3.1 业务流量监控的曲线以下面这个云系统作为例子:日均QPS为2900,业务访问趋势图如下图,我们来对QPS做一下预估从图中可以看出,QPS大概是均QPS的2.58倍,日均QPS为2900, 于是评估出QPS为2900*2.58=7482。 5、根据线上冗余度最终确认通过上面的计算,我们已经得到了QPS是7500,单个实例能够顺畅承载QPS是2000,那么Web集群中至少有4个实例能够承接这样的请求洪。 1.2、获取QPS:公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)即 ( 1500000 * 80% ) ( 32400 * 20% ) =

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    互联网架构,如何进行容量设计?

    回答:一天共24小时*60分钟*60秒=8w秒,一般假设所有请求都发生在白天,所以一般来说一天只按照4w秒评估【步骤三:评估高QPS】系统容量规划时,不能只考虑平均QPS,而是要抗住高QPS,如何知道高 答案是:根据业务特性,通过业务访问曲线评估举例:日均QPS为2000,业务访问趋势图如下图,求QPS预估?? 回答:从图中可以看出,QPS大概是均QPS的2.5倍,日均QPS为2000,于是评估出QPS为5000。说明:有一些业务例如“秒杀业务”比较难画出业务访问趋势图,这类业务的容量评估不在此列。 【步骤五:根据线上冗余度回答两个问题】好了,上述步骤1-4已经得到了QPS是5000,单机QPS是1000,假设线上部署了2台服务,就能自信自如的回答技术老大提出的问题了:(1)机器能抗住么? -> 5000,单机1000,线上2台,扛不住(2)如果扛不住,需要加多少台机器?

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    互联网架构,如何进行容量设计?

    回答:一天共24小时*60分钟*60秒=8w秒,一般假设所有请求都发生在白天,所以一般来说一天只按照4w秒评估【步骤三:评估高QPS】系统容量规划时,不能只考虑平均QPS,而是要抗住高QPS,如何知道高 答案是:根据业务特性,通过业务访问曲线评估举例:日均QPS为2000,业务访问趋势图如下图,求QPS预估? 回答:从图中可以看出,QPS大概是均QPS的2.5倍,日均QPS为2000,于是评估出QPS为5000。说明:有一些业务例如“秒杀业务”比较难画出业务访问趋势图,这类业务的容量评估不在此列。 【步骤五:根据线上冗余度回答两个问题】好了,上述步骤1-4已经得到了QPS是5000,单机QPS是1000,假设线上部署了2台服务,就能自信自如的回答技术老大提出的问题了:(1)机器能抗住么? -> 5000,单机1000,线上2台,扛不住(2)如果扛不住,需要加多少台机器?

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    QPS的计算

    QPS = reqsec = 请求数秒Q:如何根据日志查看一个服务的qpsA:一般access.log是记录请求的日志,tail  -f XXX.access.log ,可发现格式如下:? 可以看到大致的QPSQPS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%时间叫做时间公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数 (QPS)机器: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源文档

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    根据 DAU 估算 QPS 的一般思路

    根据 DAU 估算流量和容量的一般思路以 DAU = 1000w 为例:PV 按照日访问量为日活的10倍计算,PV = 1000w * 10 = 1亿均QPS QPS = 访问量时长 = 1亿( 246060) = 1160 QPS QPS 按照均的10倍预估 = 11600。 考虑到静态资源流量的放大效应,按照放大10倍计算,系统 QPS = 116000容量 考虑高可用、异地多活等策略,容量x2,QPS = 232000未来发展 按照未来半年业务增长1.5倍计算,最终 QPS = 232000 * 1.5 = 348000

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    SuperBenchmarker一个用.NET编写的压测工具

    QPS计算QPS = reqsec = 请求数秒【QPS计算PV和机器的方式】QPS统计方式 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)【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%时间叫做时间公式:(总PV数 * 80%) (每天秒数 * 20%) = 时间每秒请求数(QPS)机器: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?

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    【高并发】如何设计一个支撑高并发大流量的系统?这次我将设计思路分享给大家!

    PV: 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;UV: 独立访客 ,即一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为一个独立的访客;带宽: 计算带宽大小需要关注两个指标,流量和页面的平均大小 ;日网站带宽可以使用下面的公式来粗略计算:日网站带宽=pv统计时间(换算到秒)*平均页面大小(单位kB)*8 一般是平均的倍数;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 ;每秒请求数(QPS) = (总PV数 * 80%) (6小时秒数 * 20%) 压力测试: 测试能承受的最大并发,测试最大承受的QPS。 单台服务器每天总PV ) 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%时间叫做时间公式: ( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数 (QPS)机器: 时间每秒QPS 单台机器的QPS = 需要的机器。

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    数据库性能评测:整体性能对比

    1、各数据库的吞吐量对比结果分析:1) 在典型业务模式下(SELECT:UPDATE=95:5),MySQL和MongoDB差不多,QPS能到每秒28万左右,Redis为9.6万;2) 数据写入速度方面 2、不同业务模式的吞吐量注:横轴为业务模式,100:0表示SELECT与UPDATE比例为100比0,其他类似;纵轴为QPS。 结果分析:1) MySQL和MongoDB数据库,QPS随写比例的提高逐渐下降,Redis相反,各种业务模式的QPS见上图。 结果分析:1) MySQL和MongoDB在100个并发时吞吐量达到,平均延迟随并发度增加基本呈线性趋势;2) MongoDB并发超过100后,QPS下降很快,跟客户端驱动的连接池默认配置100个连接有关 ,增加测试客户端或调大连接池,QPS还可以更高。

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    性能测试学习小结

    通过不断加压,得到服务器,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。‍ 会不会有其他产品影响到该产品的QPS?7. 产品是否存在使用高期?8. 可根据系统pv测算出QPSQPS=(总pv * 80%)(60*60*24*20%)。‍ 首先通过向服务器不断加压,得到服务器QPS(通过不断加压,平均响应时间及QPS趋于稳定,即为QPS)。3. 对QPS持续压测2个小时(视情况而定,一般是2个小时,如果预估系统会长时间处在高期,或者系统性能不是很稳定,可加长压测时间至24小时)来验证系统的稳定性。4.

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    聊聊TPS、QPS、CPS概念和区别

    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,就可计入QPS之中。 QPS 计算公式每秒查询率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,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)机器: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?

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    如何预估系统QPS

    如何预估系统QPS场景举例: 开屏广告,全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据82原则,80%的流量在20%的时间段内产生 QPS = (1200w * 0.8) (24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见,预留20%的Buffer,因此可预估系统QPS=920

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    TPS、RT、吞吐量 详解

    响应时间RT(Response-time),是一个系统最重要的指标之一,它的数大小直接反应了系统的快慢。 四、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。 按二八定律来看,如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间就叫做时间。 公式:( 总PV数 80% ) ( 每天秒数 20% ) = 时间每秒请求数(QPS) 机器:时间每秒QPS 单台机器的QPS = 需要的机器 1、每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少 139 58 = 3 七、最佳线程数、QPS、RT 1、单线程QPS公式:QPS=1000msRT 对同一个系统而言,支持的线程数越多,QPS越高。 假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 100080 = 12.5 多线程场景,如果把服务端的线程数提升到2,那么整个系统的QPS则为 2*(100080) = 25, 可见QPS

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    如何评估、预测系统的QPS

    社交、视频聊天的预估对于视频聊天,我们可以这样预估QPS:预估平均每个用户每天30次视频匹配、 15次视频聊天预估每个用户每天30分钟视频时间,为平均QPS的3-4倍,一天时间24h不同日活的不同数据 写:1000W 24 h = 115.7 QPS读:115.7 * 10 = 1157 QPS按照上面的推论,为平均QPS的3-4倍,那么实际的QPS应该是:写:1000W 24 h * 4 = 463 QPS读:115.7 * 10 * 4 = 4630 QPS同时为了应对高,和后续的增长,我们的QPS肯定要在现有基础上再进行一些扩充,一般还是3-4倍余量。 因此,最终我们预估:写:1000W 24 h * 4 * 4 = 1852 QPS读:115.7 * 10 * 4 * 4 = 18520 QPS这里的3-4倍不是一定的,但是是根据实际经验的一个参考 在实际应用中,我按照此种方式去预测和压测,发现压测的和预测的,相差比较小,当然压测数据一定是小于预测数据的。这就说明系统设计的还算ok。

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    一直再说高并发,多少QPS才算高并发?

    首先是无状态前端机器不足以承载请求流量,需要进行水平扩展,一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入,需要数据库横向扩展或引入nosql,一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载,需要nosql横向扩展,一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql,比如微博就引入多级缓存架构,这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级,QPS递增大多是由于读放大造成的压力,单也属于高并发架构考虑的范畴。PV和QPS比如微博每天1亿多pv的系统一般也就1500QPS,5000QPS。 脱离业务讨论技术都是耍流氓具体多少QPS跟业务强相关,只读接口读缓存,将压力给到缓存单机3000+没问题,写请求1000+也正常,也复杂些可能也就几百+QPS。 所以QPS和业务场景和设计相关性很大,比如可以通过浏览器本地缓存,用缓存做热点数据查询,写事务MQ异步处理等方式提升QPS

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    压力测试指标(QPS、TPS、PV、RT)

    计算公式:日PV=QPS*60*60*24 即QPS乘以一天的秒数QPS=(日PV*80%)(60*60*24*20%)通用公式每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间UV(Unique 它的数大小直接反应了系统的快慢。 这就是服务器的吞吐率GVM(Gross Merchandise Volume)总商品价量GMV = 1销售额 + 2取消订单金额 + 3拒收订单金额 + 4退货订单金额*。 如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间就叫做时间。 公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)机器:时间每秒QPS 单台机器的QPS = 需要的机器1、每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少

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    秒懂QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS

    2:每天总PV = QPS * 3600 * 8根据QPS,PV推算服务器数量服务器数量 = 每天总PV 单台服务器每天总PVQPS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% 时间叫做时间时间每秒请求数(QPS):( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% )机器数量:时间QPS 单台机器的QPS例子:问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少 并发量、QPS、RT 之间的关系:QPS = 并发量 平均响应时间 (推荐)并发量 = QPS * 平均响应时间假设每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做时间公式:( 总PV数 * 80% ) ( 每天秒数 * 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)机器: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? (每秒查询数) 减少 CPU 的使用时间 增加 CPU 的数量 减少同步锁 如果 CPU 不能被压到 85% 以上,并且此时的OPS已经达到了,则说明另有瓶颈,接下去要重点关注内存排查内存是否有瓶颈判断依据

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    QPS 原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做时间。 公式:( 总 PV 数 80% ) ( 每天秒数 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)。 再来看一个计算机器数量的公式: 需要的机器数量:时间每秒 QPS 单台机器的 QPS。 举个例子,每天 300w PV 打在单台机器上,这台机器需要多少 QPS? ( 3000000 0.8 ) (86400 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到 139 QPS,因为是。 (200 万 PV 才有 100 QPS) TPS TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。 需要指出的是,响应时间的绝对并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    QPS 原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做时间。 公式:( 总 PV 数 80% ) ( 每天秒数 20% ) = 时间每秒请求数(QPS)。 再来看一个计算机器数量的公式: 需要的机器数量:时间每秒 QPS 单台机器的 QPS。 举个例子,每天 300w PV 打在单台机器上,这台机器需要多少 QPS? ( 3000000 0.8 ) (86400 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到 139 QPS,因为是。 (200 万 PV 才有 100 QPS) TPS TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。 需要指出的是,响应时间的绝对并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。

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