PV、UV、QPS、TPS、高并发处理

1.PV 页面浏览量(page view)

用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。

2.UV 独立访客(Unique visitor)

通过客户端的cookies实现。即同一页面，客户端多次点击只计算一次，访问量不累计。

3.IP 网络协议( Internet Protocol)

用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。

4.QPS 每秒查询率(Query Per Second)

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，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。

5.TPS 每秒处理的事务数目(Transactions Per Second)

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。客户机在发送请求时开始计时，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，最终利用这些信息作出的评估分。

并发：

某个时刻有多少个访问同时到来。

公式：QPS = 并发数 / 平均响应时间

举例：

常见微博每天1亿多pv的系统一般1500QPS，5000QPS峰值。
单日访问量在 1000W 需要多大的QPS来支持：
通常情况下，80% 的访问量集中在 20%的时间，算一下这 1000w pv实际需要机器达到多少qps才能满足，
qps = (1000w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.2)
qps = 462.9
根据压力测试的反馈，单台机子的QPS是多少，利用以上结果就可以算出需要几台机器或大致推算出需不需要使用缓存配置

6.吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）

每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

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，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。

写在最后——硬件配置：

用高配物理机得出的数据和最老最低配的虚拟器上的出来的结果是无法比较的。通常的配置有：cpu、内存、磁盘、带宽、网卡