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。
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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。
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。
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