QPS和TPS
QPS（Query Per Second） ：服务器每秒可以执行的查询次数；
TPS（Transaction Per Second） ：服务器每秒处理的事务数（这里的一个事务可以理解为客户发出请求到收到服务器的过程）；
QPS vs TPS：QPS 基本类似于 TPS，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个 TPS；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“QPS”之中。如，访问一个页面会请求服务器 2 次，一次访问，产生一个“T”，产生 2 个“Q”。
吞吐量
吞吐量指的是系统单位时间内系统处理的请求数量。
一个系统的吞吐量与请求对系统的资源消耗等紧密关联。请求对系统资源消耗越多，系统吞吐能力越低，反之则越高。
TPS、QPS 都是吞吐量的常用量化指标。
QPS（TPS） = 并发数/平均响应时间(RT)
并发数 = QPS * 平均响应时间(RT)
系统活跃度
PV(Page View)
访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录 1 次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。UV 从网页打开的数量/刷新的次数的角度来统计的。
UV(Unique Visitor)
独立访客，统计 1 天内访问某站点的用户数。1 天内相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客。UV 是从用户个体的角度来统计的。
常见软件的 QPS
这里给出的 QPS 仅供参考，实际项目需要进行压测来计算。
Nginx ：一般情况下，系统的性能瓶颈基本不会是 Nginx。单机 Nginx 可以达到 30w +。
Redis: Redis 官方的性能测试报告：https://redis.io/topics/benchmarks 。从报告中，我们可以得出 Redis 的单机 QPS 可以达到 8w+（CPU 性能有关系，也和执行的命令也有关系比如执行 SET 命令甚至可以达到 10w+QPS）。
MySQL: MySQL 单机的 QPS 为 大概在 4k 左右。
Tomcat ：单机 Tomcat 的 QPS 在 2w 左右。这个和你的 Tomcat 配置有很大关系，举个例子 Tomcat 支持的连接器有 NIO、NIO.2 和 APR。AprEndpoint 是通过 JNI 调用 APR 本地库而实现非阻塞 I/O 的，性能更好，Tomcat 配置 APR 为 连接器的话，QPS 可以达到 3w 左右。更多相关内容可以自行搜索 Tomcat 性能优化。
常见的性能优化策略
性能优化之前我们需要对请求经历的各个环节进行分析，排查出可能出现性能瓶颈的地方，定位问题。
下面是一些性能优化时，我经常拿来自问的一些问题：
当前系统的 SQL 语句是否存在问题？
当前系统是否需要升级硬件？
系统是否需要缓存？
系统架构本身是不是就有问题？
系统是否存在死锁的地方？
数据库索引使用是否合理？
系统是否存在内存泄漏？（Java 的自动回收内存虽然很方便，但是，有时候代码写的不好真的会造成内存泄漏）
系统的耗时操作进行了异步处理？
性能优化必知法则
SQL 优化，JVM、DB，Tomcat 参数调优 > 硬件性能优化（内存升级、CPU 核心数增加、机械硬盘—>固态硬盘等等）> 业务逻辑优化/缓存 > 读写分离、集群等 > 分库分表
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/1Jl8ee0jJoFdGMfIhl_qaQ
https://github.com/donnemartin/system-design-primer
https://www.acecodeinterview.com/intro/
https://gist.github.com/vasanthk/485d1c25737e8e72759f
