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dwlovelife
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多少 QPS 算高并发,或者说高并发的标准

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  •   dwlovelife · 107 天前 · 2526 次点击
    这是一个创建于 107 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    相信大家从事软件听一些培训网课或者面试吹水经常听到什么 3V 、3 高 然后动不动就是百万、千万并发 3V:海量 Volume ,多样 Variety ,实时 Velocity 。 3 高:高并发,高可扩,高性能

    我想问问大家多少的并发算高并发,标准是啥,QPS 达到多少算高 1 万、10 万、100 万、1000 万

    大家可能觉得 1 万 QPS 不高,但是如果是电商场景,通常交易前台要达到日常 1-3 万 QPS ,没有个 300 万+的用户量是做不到的 所以还是那个问题 多少 QPS 算高并发

    13 条回复    2022-03-12 23:24:25 +08:00
    MoYi123
        1
    MoYi123  
       107 天前   ❤️ 2
    如果你要考虑数据一致性或者线程安全的问题, 能承载 2 个线程就是解决了高并发的问题.
    如果你要考虑服务承载量的问题, 只要你的服务能水平扩容, 就是解决了高并发的问题.
    pckillers
        2
    pckillers  
       107 天前   ❤️ 11
    立项时甲方要求百万并发,估完价格甲方在需求文档里把性能指标缩到一万并发,找 外 包 写完代码后实测单机部分接口最大 100 QPS ,做性能测试时 临 时 开了几十台虚拟机挂在负载均衡下通过了 第 三 方性能测试。测完 反 手 缩到 4 台虚拟机并降低了数据库配置。 现在项目跑了 5 年了,主机 cpu 从来没上过 20%,数据库每年两次 80%
    dwlovelife
        3
    dwlovelife  
    OP
       107 天前
    @pckillers 哈哈哈,笑死
    shanghai1998
        4
    shanghai1998  
       107 天前
    1 万 QPS 算高的了,不仅要看 QPS ,还要看成功率,基本要保持 99%以上;
    一个带业务的接口,需要访问 db+缓存,做到 1w 不容易的。
    BiChengfei
        5
    BiChengfei  
       107 天前
    QPS 每秒查询率(Query Per Second)
    每秒 1 万,一天接近 9 亿请求,谁敢说不高,v2 都不一定有这么高
    malusama
        6
    malusama  
       107 天前   ❤️ 1
    @BiChengfei v2 肯定没有那么高....
    deplivesb
        7
    deplivesb  
       107 天前
    @BiChengfei qps 又不是平均值,这是个峰值。我司 toC 业务接口压测也就打到 5w 左右,失败在百位数,平时业务日常峰值 2w 。
    anonymousar
        8
    anonymousar  
       107 天前
    predictor 在线推理这种纯计算业务 400k 是日常啊 这种才是可以无限水平扩展的
    IvanLi127
        9
    IvanLi127  
       107 天前 via Android
    歪楼)@BiChengfei 刚看完你这条,接下来半分钟我打不开 v 站了🤣
    dusu
        10
    dusu  
       107 天前 via iPhone
    每年会有几个月被 googlebot 爬到 1.2w / QPS
    每天收到 10 几亿请求
    20 台机器 一点一滴的优化扛过来的经验看
    高并发的标准
    就是以最低成本让机器达到理想的满负荷
    单机 cpu 带宽 内存 IO 都达到一个理想状态
    且并不是吃满资源就行了
    一定得是合理的吃满
    当然
    脱离水平扩容这个前提就别谈高并发了
    所以说
    几万 QPS 并不一定能作为标准(个人认为)
    lesismal
        11
    lesismal  
       107 天前
    半尺码克十万起,线上业务一百加
    wellsc
        12
    wellsc  
       106 天前 via Android
    几百就算了
    ychost
        13
    ychost  
       106 天前
    基本都是靠堆机器,靠优化代码提升很难,瓶颈一般是 DB 层或者业务机器复杂,最终简化下来还是 DB 抗下了所有
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