PV、TPS、QPS是怎么计算出来的？（转载的）

QPS = req/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PV = QPS * 3600 * 6

公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8

服务器计算

服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

【峰值QPS和机器计算公式】

原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间

公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器

问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？

答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？

答：139 / 58 = 3

[TOC]

每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。

响应时间是指系统对请求作出响应的时间

访问量即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次单台服务器每天

独立访客即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客,在一段时间内。

PageRank，即网页的级别技术，或网站权重或受欢迎度。表示一个网页的重要程度。级别从1到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。

Service-Level Agreement,是关于网络服务供应商和客户间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语。传统上，SLA包含了对服务有效性的保障，譬如对故障解决时间、服务超时等的保证。但是随着更多的商业应用在Internet的广泛开展，越来越需要SLA对性能（如响应时间）作出保障。

Daily Active User日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。MAU 是月活数。

并发数：并发用户数是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量

吞吐量：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量

QPS = req/sec = 请求数/秒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

峰值QPS:

原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

PV:

访问量即Page View,

即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次单台服务器每天PV计算公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8

UV:

独立访客即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次服务器数量：机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器机器：ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

例子：

每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？答：139 / 58 = 3

并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为：1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；

说明服务器实际压力，能承受的最大并发访问数，既取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景，这些可以通过对服务器日志的分析得到。

一般只需要分析出典型业务（用户常用，最关注的业务操作）

给出一个估算业务并发用户数的公式（测试人员一般只关心业务并发用户数）

C=nL/T

C^=C+3×(C的平方根)

C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。

假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。

C=400×2/8=100

C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130

另外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C

精确估算，还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性（比如上班后1小时内是OA系统高峰期），采用公式计算仍然会存在偏差。

285-104-1346

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