高并发性的4个角度
同时不提高可利用性的只是流氓。 可以从四个角度讨论这个问题。
首先，无状态前端机器不足以承载请求的流量，需要水平扩展，一般的QPS为千级。 然后，关系数据库不能具有读或写峰值，需要向外扩展数据库或部署nosql。 通常是一千到万水平。 之后，不能用单体nosql装载，需要向外扩展nosql，通常为10万到100万QPS。 最后，很难简单地向外扩展nosql。 例如，微博引入了多级缓存体系结构，该体系结构通常能够支持百万到千万nosql的接入QPS。 当然，面向用户的接口请求一般达不到这个水平。 QPS的增长大多是读取增长带来的压力，属于高并发性体系结构的考虑范围。
PV和QPS
例如，微博每天超过1亿pv的系统一般为1500QPS、5000QPS的峰值。
例如，有人说：
2C4G机器一般为1，000 QPS。
8C8G机单机可承受7000QPS。
写在后面
具体的QPS数量与业务密切相关，只读接口读取缓存并对单个缓存3000施加压力没有问题，写请求1000正常，复杂也可能几百QPS。
因此，QPS与业务场景和设计相关性很大，例如可以通过浏览器的本地缓存、使用缓存的热点数据查询、事务MQ的异步处理的写入等来提高QPS。
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