QPS：QueriesPerSecond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

QPSreq/sec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 fXXX.access.log，可发现格式如下：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/44a7c642ac7915d0051cbbb0e14a1f598d9.jpg

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1cff91f3681947aa83c6abe32a7486c6.png)来源：https://juejin.cn/post/6844904084504313863QPS「QPS」QueriesPerSecond 是每秒查询率,是

关于MySQL的TPS和QPSTPSTransactionsPerSecond（每秒传输的事物处理个数），这是指服务器每秒处理的事务数，支持事务的存储引擎如InnoDB等特有的一个性能指标。计算方法：TPS(COM\_COMMITCOM\_ROLLBACK)/UPTIMEuseinfor

QPSreq/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PVQPS\3600\6公式2：每天总PV

对于一个server，我们一般考虑他所能支撑的qps，但有那么一种应用，我们需要关注的是它能支撑的连接数个数，而并非qps，当然qps也是我们需要考虑的性能点之一。这种应用常见于消息推送系统，也称为comet应用，比如聊天室或即时消息推送系统等。comet应用具体可见我之前的介绍，在此不多讲。对于这类系统，因为很多消息需要到产生时才推送给客户端，所以当没有

点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！来源：掘金，作者：绘你一世倾城https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac824814912306抢票，极限并发带来的思考每到节假日期间，一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票！虽然现在大

\MemcachedMemcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在46w左右）。适用于最大程度扛量。支持直接配置为sessionhandle。Memcach

今天研究了下python3的新特性asynico，试了试aiohttp协程效果，单核QPS在500~600之间，性能还可以。importaiohttpimportasyncioimporthashlibimporttimefromasyncioimportQueue

在学习了Socket协议的知识和完善固定QPS压测模型之后，打算对Socket.IO协议的接口进行一波压测实践，来验证自己写的功能是否存在BUG和更多能做的优化空间。总结下来，修复了两三个BUG，性能测试进度条的计算方式进行了优化，不然在类似Socket这种异步处理的请求，可能会由于统计的doing()方法耗时太少

背景2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、D

那么题主说memcached的事情redis都可以做，那么为什么memcached还有人用？那是因为它们两者并不是完全可以相互替代的，它们也有各自的长短优缺点：MemcachedMemcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、val

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

20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？常规解决方案可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能力。同时，缓存数据对于应用来讲都是共享的，主从架构，实现高可用。

一、背景京东APP商品详情页展示的评价数据通过单独请求评价接口获取，与商详模块流量近乎1:1，需要共同应对秒杀等海量流量的冲击，存在突发流量风险。经过对用户操作行为和评价埋点信息分析，评价调用与商详流量解耦可行，预期收益显著。为此，评价与商详模块研发人员组

一系统简介百舸流量运营平台承接着京东金融APP核心资源位和京东APP部分重要资源位，大促单接口QPS达到10w,压测单接口到20w,典型的c端读链路高并发场景。接下来，聊聊我们的系统都有哪些应对高并发的“武功秘籍”。二“武功秘籍”1缓存（redis缓存

一、背景部门中一核心应用，因为各种原因其依赖的MySQL数据库一直处于高水位运行，无论是硬件资源，还是磁盘使用率或者QPS等都处于较高水位，急需在大促前完成对应的治理，降低各项指标，以保障在大促期间平稳运行，以期更好的支撑前端业务。二、基本情况2.1、数据

本次慢sql优化是大促准备时的一个优化，优化4c16g单实例mysql支持QPS从437到4610，今天发文时618大促已经顺利结束，该mysql库和应用在整个大促期间运行也非常稳定。本文复盘一下当时的sql优化过程1.问题背景大促准备期间发现4c16G的