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) 。
机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。
每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。
一般需要达到139QPS，因为是峰值。
QPS
每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
每秒查询率
因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，其即为QPS。
对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
需要对吞吐量、TPS、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科，记录如下：
1. 响应时间(RT)
响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。
2. 吞吐量(Throughput)
吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。对于无并发的应用系统而言，吞吐量与响应时间成严格的反比关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需要用吞吐量作为性能指标。
对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是n×t，而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大很多）。这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多不走难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。也就是说在处理单个请求时，在每个时间点都可能有许多资源被闲置，当处理多个请求时，如果资源配置合理，每个用户看到的平均响应时间并不随用户数的增加而线性增加。实际上，不同系统的平均响应时间随用户数增加而增长的速度也不大相同，这也是采用吞吐量来度量并发系统的性能的主要原因。一般而言，吞吐量是一个比较通用的指标，两个具有不同用户数和用户使用模式的系统，如果其最大吞吐量基本一致，则可以判断两个系统的处理能力基本一致。
3、TPS(TransactionsPerSecond)
也就是事物数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数
4、 并发用户数
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（即是指系统同时能处理的请求数量），这个也是反应了系统的负载能力。与吞吐量相比，并发用户数是一个更直观但也更笼统的性能指标。实际上，并发用户数是一个非常不准确的指标，因为用户不同的使用模式会导致不同用户在单位时间发出不同数量的请求。一网站系统为例，假设用户只有注册后才能使用，但注册用户并不是每时每刻都在使用该网站，因此具体一个时刻只有部分注册用户同时在线，在线用户就在浏览网站时会花很多时间阅读网站上的信息，因而具体一个时刻只有部分在线用户同时向系统发出请求。这样，对于网站系统我们会有三个关于用户数的统计数字：注册用户数、在线用户数和同时发请求用户数。由于注册用户可能长时间不登陆网站，使用注册用户数作为性能指标会造成很大的误差。而在线用户数和同事发请求用户数都可以作为性能指标。相比而言，以在线用户作为性能指标更直观些，而以同时发请求用户数作为性能指标更准确些。
5、QPS每秒查询率(Query Per Second)
每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。（看来是类似于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。
例：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q”）
之间的计算关系：
QPS = 并发量 / 平均响应时间
并发量 = QPS * 平均响应时间
举个例子来理解下上述几个概念。
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
1、每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)
2、如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
139 / 58 = 3
单线程QPS公式，QPS=1000ms/RT,对同一个系统而言，支持的线程数越多，QPS越高。假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5
多线程场景，如果把服务端的线程数提升到2，那么整个系统的QPS则为 2*（1000/80） = 25, 可见QPS随着线程的增加而线性增长，那QPS上不去就加线程呗，听起来很有道理，公式也说的通，但是往往现实并非如此。
最佳线程数量
刚好消耗完服务器的瓶颈资源的临界线程数，公式如下
最佳线程数量=（（线程等待时间+线程cpu时间）/线程cpu时间）* cpu数量
特性：
1.在达到最佳线程数的时候，线程数量继续递增，则QPS不变，而响应时间变长，持续递增线程数量，则QPS开始下降
2.每个系统都有其最佳线程数量，但是不同状态下，最佳线程数量是会变化的
3.瓶颈资源可以是CPU,可以是内存，可以是锁资源，IO资源
超过最佳线程数-导致资源的竞争
超过最佳线程数-响应时间递增
QPS和RT的关系？
1.对于大部分web系统，响应时间一般由CPU执行时间，线程等待时间（IO等待，sleep, wait）时间组成。QPS和RT成反比关系
2.在实际的测试环境中，QPS和RT并不是非常直接的反比关系
案例说明：
减少响应时间,并不能有效的提升QPS
通过这个例子,有几点可以明确
1、如果要提升服务器端的响应时间RT采用减少10的时间能达到最佳效果,比如合并多个
10请求
2、如果要提升QPS,采用优化CPU的时间能达到最佳效果
3、但是并不绝对,但是足以证明 hepser优化的例子
