• Web网站的几个QPS


    评价一个网站的“大小”,处于视角的不同,有很多种衡量的方法,类似文章数,页面数之类的数据非常明显,也没有什么可以争议的。但对于并发来说,争议非常之多,这里就从一个技术的角度开始,谈谈几个Web网站的数量级。

    相信很多人谈论一个网站的热度,总免不了会询问日均PV,同时在线人数、注册用户数等运营数据,说实话从技术角度来说,这几个数值没有一个可以放在一起比较的——一个静态网站的PV跟一个SNS类/Web Game网站的PV根本就不是一回事。由于互联网有一个传说中的“3秒定律”,可能当下更多的网站技术指标要求1.5秒以内加载整页,或者至少可以达到阅读的标准。如果要较真什么“同时在线”,毫不客气的说,对于HTTP这类短链接的网络协议来说,在WebSocket还不普及的时代,能统计在线纯属扯淡,唯一能做的只是取个时间段,计算下访问用户而已。这些依然可以换算成QPS(Quest Per Second每秒请求数)。就并发而言,我唯一推崇的只有理论最大QPS和悲观QPS。

    这里就大致根据理论最大QPS,给网站做几个分类

    50QPS以下——小网站

    没什么好说的,简单的小网站而已,就如同本站这样,你可以用最简单的方法快速搭建,短期没有太多的技术瓶颈,只要服务器不要太烂就好。

    50~100QPS——DB极限型

    大部分的关系型数据库的每次请求大多都能控制在0.01秒左右,即便你的网站每页面只有一次DB请求,那么页面请求无法保证在1秒钟内完成100个请求,这个阶段要考虑做Cache或者多DB负载。无论那种方案,网站重构是不可避免的。

    300~800QPS——带宽极限型

    目前服务器大多用了IDC提供的“百兆带宽”,这意味着网站出口的实际带宽是8M Byte左右。假定每个页面只有10K Byte,在这个并发条件下,百兆带宽已经吃完。首要考虑是CDN加速/异地缓存,多机负载等技术。

    500~1000QPS——内网带宽极限+Memcache极限型

    由于Key/value的特性,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,看似很高,但事实上大多数情况下,首先是有可能在次之前内网的带宽就已经吃光,接着是在8K QPS左右的情况下,Memcache已经表现出了不稳定,如果代码上没有足够的优化,可能直接将压力转嫁到了DB层上,这就最终导致整个系统在达到某个阀值之上,性能迅速下滑。

    1000~2000QPS——FORK/SELECT,锁模式极限型

    好吧,一句话:线程模型决定吞吐量。不管你系统中最常见的锁是什么锁,这个级别下,文件系统访问锁都成为了灾难。这就要求系统中不能存在中央节点,所有的数据都必须分布存储,数据需要分布处理。总之,关键词:分布

    2000QPS以上——C10K极限

    尽管现在很多应用已经实现了C25K,但短板理论告诉我们,决定网站整体并发的永远是最低效的那个环节。我承认我生涯中从未遇到过2000QPS以上,甚至1.5K以上的网站,希望有此经验的哥们可以一起交流下

  • 相关阅读:
    Linux上传下载文件(rz/sz)
    注册页面(函数调用,数组,对象,for,innerHTML)
    课程表(点击事件,for)
    winform中固定界面大小的方法
    VS常用快捷键
    Python的标准输出
    Spring注解驱动第二讲--@ComponentScan扫描介绍
    Spring注解驱动第一讲--Spring环境搭建
    通用目标检测
    通用目标检测-发展趋势
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jamesf/p/4751444.html
Copyright © 2020-2023  润新知