QPS = req/sec = 请求数/秒

【QPS计算PV和机器的方式】

QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]
QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )
QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数

单台服务器每天PV计算
公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6
公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8

服务器计算
服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

【峰值QPS和机器计算公式】

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

问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
答：139 / 58 = 3

关于并发用户数和QPS，自己一直被这两个概念纠结，阅读了一下相关资料，总结如下：并发用户数和QPS两个概念没有直接关系，但是如果要说QPS时，一定需要指明是多少并发用户数下的QPS，否则豪无意义，因为单用户数的40QPS和20并发用户数下的40QPS是两个不同的概念。前者说明该应用可以在一秒内串行执行40个请求，而后者说明在并发20个请求的情况下，一秒内该应用能处理40个请求，当QPS相同时，越大的并发用户数，代表了网站并发处理能力越好。对于当前的web服务器，其处理单个用户的请求肯定戳戳有余，这个时候会存在资源浪费的情况（一方面该服务器可能有多个cpu，但是只处理单个进程，另一方面，在处理一个进程中，有些阶段可能是IO阶段，这个时候会造成CPU等待，但是有没有其他请求进程可以被处理）。而当并发数设置的过大时，每秒钟都会有很多请求需要处理，会造成进程（线程）频繁切换，反正真正用于处理请求的时间变少，每秒能够处理的请求数反而变少，同时用户的请求等待时间也会变大，甚至超过用户的心理底线。所以在最小并发数和最大并发数之间，一定有一个最合适的并发数值，在并发数下，QPS能够达到最大。但是，这个并发并非是一个最佳的并发，因为当QPS到达最大时的并发，可能已经造成用户的等待时间变得超过了其最优值，所以对于一个系统，其最佳的并发数，一定需要结合QPS，用户的等待时间来综合确定。

图1 并发用户数，QPS，用户平均等待时间（响应时间关系图）

上面这张图是应用其他人的关于并发用户数，QPS，用户平均等待时间的一张关系图，对于实际的系统，也应该是对于不同的并发数，进行多次测试，获取到这些数值后，画出这样一张图出来，以便于分析出系统的最佳并发用户数。

QPS、PV和需要部署机器数量计算公式(转)