一直在说高并发，多少QPS才算高并发？

高并发的四个角度

只说并发不提高可用就是耍流氓。可以从四个角度讨论这个问题。

首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。

PV和QPS

比如微博每天1亿多pv的系统一般也就1500QPS，5000QPS峰值。

比如有人说：

• 2C4G机器单机一般1000QPS。
• 8C8G机器单机可承受7000QPS。

要多久才能处理完这些请求

首先需要明确两个基本点：

1、处理每个请求需要耗费时间，哪怕时间很短

2、服务资源是有限的，不能一次性处理全部请求

假定总并发请求数量为10000，每个请求的处理时间为t秒，服务器一次性可以处理的请求数量为n个，那么处理完所有的请求需要用时为T

T = (10000 / n ) * t

由此可知，如果一次性可以处理10000个请求，那么总耗时只需要t秒

写在后面

具体多少QPS跟业务强相关，只读接口读缓存，将压力给到缓存单机3000+没问题，写请求1000+也正常，也复杂些可能也就几百+QPS。

所以QPS和业务场景和设计相关性很大，比如可以通过浏览器本地缓存，用缓存做热点数据查询，写事务MQ异步处理等方式提升QPS。

转载于:https://my.oschina.net/u/1000241/blog/3065185

2023-05-30 18时~19时（xx序，没算埋点）
(2283917+2320542)/(60*60)=1279