**高并发架构概念相关** >* QPS： 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； >* 并发数：是指系统同时处理的请求数量，不等于QPS >* 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） >* PV：综合浏览量，一个访客在24小时内访问的页面数量，同一个人访问同一个页面只记一个PV >* UV：独立访客，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 >* 响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。 > * 带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小 >> * 日网站带宽 = PV / 统计时间（换算到秒）* 平均页面大小（单位KB）* 8 >> * 峰值每秒请求数（QPS）= (总PV数 * 80%) / （6小时秒数 * 20% ） >> * 80% 的访问量集中在20%的时间 > **QPS 达到100** >>假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成 >>假设单页面只有一个SQL查询，那么100QPS意味着1秒钟完成100次请求，不能保证数据库查询能完成100次 >>增加 数据库缓存层、数据库的负载均衡 > **QPS 达到 800** >> 假设使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右 >>假设每个请求10k，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完 >>增加 CDN 加速、负载均衡 >**QPS达到1000** >>假设使用MemCache缓存数据库查询数据，每个页面对MemCache的请求远大于直接对DB的请求 >>MemCache的悲观并发数在2W左右，但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现不稳定 >>增加 静态HTML缓存 >**QPS达到2000** >>这个级别下，文件系统访问锁都成了灾难 >>做业务分离，分布式存储