2万并发量用多少qps Redis服务支持5000万的QPS，有什么好的思路？

Redis服务支持5000万的QPS，有什么好的思路？

如果有面试问你这个问题，工资应该是20万年，其他选择分红应该支付。这个想法不是堆机器就是堆机器。

你认为要支持1w并发需要什么样服务器配置？

场景非常重要，例如10000个并发QPS或TPS，这是一个完全不同的概念。

服务器优化，现在通过epoll支持数百万个连接，100000个并发无瓶颈。但是，这只是网络层。如果涉及到具体业务，那就另当别论了。例如，redis可以是并发的，因为只需要网络IO和内存访问。但如果你有业务处理，挂断数据库，去卡夫卡，再去redis，那你就得分析具体的问题。

在我们最初的基准测试中，QPS可以支持大约60000到80000个事务，但是事务的添加、删除和修改绝对不是那么重要。

其实你需要的是一个基准测试结果，比如TCP、HTTP基准测试、Tomcat基准测试、application framework基准测试、redis基准测试、MySQL基准测试等

我们做了application framework基准测试，基于springboot，测试接口没有逻辑，直接查询SQL返回结果即可。基准测试结果是8核16g内存，运行两个实例，最多可以并发8万次，应该有优化的空间。

并发量和qps的区别？

并发：系统同时处理的请求/事务数

OPS（TPS）：每秒处理的请求/事务数；

5000并发的qps是多少？

QPS是每秒的查询数，5000并发QPS是5000

PV是页面视图，页面浏览量

每次访问网站的每个页面都会被记录一次。用户多次刷新同一页面，访问次数累加。

UV是唯一的访问者

通过客户端的cookies访问。也就是说，对于同一个页面，客户端多次点击只统计一次，访问次数不累计。

IP是internet协议，最初指的是网络协议。在数据统计中，是指通过IP的访问量。

即同一页面，客户端多次使用同一IP访问，只计算一次，访问量不累计。

TPS是每秒事务数的缩写，即每秒处理的事务数。事务是客户机向服务器发送请求并由服务器响应的过程。客户端在发送请求时开始计时，在收到服务器的响应后结束计时，从而计算所用的时间和完成的事务数，最后利用这些信息进行评估打分。

QPS是每秒查询数的缩写，它可以处理每秒的查询数。它是服务器每秒可以处理的查询数，是特定查询服务器在指定时间内处理的流量的度量。

RPS，requests per second的缩写，是每秒可处理的请求数。在Internet上，通常用每秒查询速率来衡量DNS服务器的性能，称为QPS。

对应于fetches/sec，即每秒的响应请求数，即最大吞吐量。

计算关系：

QPS=concurrency/average response time

concurrency=QPS*average response time

根据上面的计算关系，我们可以估算出需要多少QPS来支持下一个单日1000W的流量：

一般80%的流量集中在20%的时间里，并计算机器实际需要多少QPS来满足1000W PV。

QPS=（1000W*0.8）/（24*3600*0.2）

QPS=462.9

根据压力测试的反馈，可以利用以上结果计算单机的QPS，也可以粗略计算缓存配置。

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