High-Performance Architecture
Written by
荒岛书生
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总结高性能架构有关的基础概念，总结多种实现方法。
StartTime: 2018-10-12,ModifyTime: 2018-11-23
概念名词
- 并发：同时访问服务器站点的连接数
- QPS：每秒请求数 QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定
- 一般的做法是把每天访问系统用户数的10%作为平均的并发用户数。最大的并发用户数乘上一个值，2或者3.
- 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，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）：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
-
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；
- 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。
测试范围
举例： 双十一，交易峰值32.5万笔/秒，支付峰值25.6万笔/秒。数据库处理峰值4200万/秒。背后是上万台机器。（24核，64G）
我们来粗略计算一下：
交易峰值 32.5万笔/秒，按1万台机器算，平均一台机器支撑32.5用户请求
支付峰值25.6万笔/秒，按1万台机器算，平均一台机器支撑25.6用户请求
数据库处理峰值4200万/秒，按1万台机器算，一台机器4200请求（不清楚数据库处理是否都指请求，我们姑且按最大量计算）
一台24核，64G的服务器，也不过才最大支撑4200个请求。
假设我们的测试服务器配置未4核8G内存，效率1/6，每秒请求700请求/S
这样看来，你好意思要求你的服务器并发能达到上万级别吗？？？
但估计这里的峰值是指并行，真正同时正在发生的交易，而不是在线用户挂在那里不做操作或者是差零点几秒的操作，这种状况是一般企业少见的极限。
