摘要：我思考的是什么才算是高并發(fā)你一天幾個肯定高不了。所以我得出一個自定義概念如果某個系統(tǒng)的日在千萬級別以上，他就可能是一個高并發(fā)的系統(tǒng)。高并發(fā)的問題，我們具體該關心什么講真話，高并發(fā)是個比較抽象的概念。是指秒鐘響應的請求數(shù)量。

這并不是一個回答的問題的文章，而是由此引發(fā)的一個思考。

大家心里仔細想想，當你們聽到高并發(fā)網(wǎng)站時，心里對這個網(wǎng)站是個什么概念？首先想到的是淘寶嗎？帶著問題，我們一起思考技術

寫這個話題是因為我對搜索引擎給我的答案很不滿意，然后決定把思考的一些東西分享出來，希望可以大家彼此討論下。

我們經(jīng)常在面試的時候，被問到有沒有高并發(fā)的經(jīng)驗？先不說哪些考高并發(fā)的裝逼公司。我思考的是什么才算是高并發(fā)？你一天幾個pv肯定高不了。首先在網(wǎng)上查找一下，并未找到明確的標準定義。那么什么是并發(fā)呢？

并發(fā)，在操作系統(tǒng)中，是指一個時間段中有幾個程序都處于已啟動運行到運行完畢之間，且這幾個程序都是在同一個處理機上運行，但任一個時刻點上只有一個程序在處理機上運行。

摘自百度百科

上面的定義明顯不是我們通常所言的并發(fā)，在互聯(lián)網(wǎng)時代，所講的并發(fā)、高并發(fā)，通常是指并發(fā)訪問。也就是在某個時間點，有多少個訪問同時到來。

我看到有人給高并發(fā)下了類似的定義：

高并發(fā)通常是指我們提供的系統(tǒng)服務能夠同時并行處理很多請求。

來看看這個定義，這里首先把并發(fā)給混淆到并行了。關于并發(fā)并行的區(qū)別看這里，我就不多說，繼續(xù)探討并發(fā)。

然后定義又說很多請求？什么叫很多請求？做為中國人，這個詞讓我想象力一發(fā)不可收拾......好了，拉回來，繼續(xù)本文。

那么從上面的分析，可以看出來高并發(fā)在網(wǎng)絡上業(yè)界也沒有明確的定義。但根據(jù)我搜索情況，一般都是pv在千萬級別以上的公司才會涉及到這個概念。所以我得出一個自定義概念：如果某個系統(tǒng)的日pv在千萬級別以上，他就可能是一個高并發(fā)的系統(tǒng)。

為什么說是可能？那是因為有的公司完全不走技術路線，全靠機器堆，這不在我們的討論范圍。

講真話，高并發(fā)是個比較抽象的概念。很難有一個統(tǒng)一的可衡量的標準。哪么有一些其它維度的標準指標來衡量系統(tǒng)的性能嗎？搬出以前計算機課程里邊的一些指標來跟大家聊聊。

先聲明幾個概念，別打瞌睡。

QPS（TPS）：每秒鐘 request/事務 數(shù)量，在互聯(lián)網(wǎng)領域，指每秒響應請求數(shù)（指http請求）；

吞吐量：單位時間內處理的請求數(shù)量（通常由QPS與并發(fā)數(shù)決定）；

響應時間：系統(tǒng)對一個請求做出響應的平均時間。例如系統(tǒng)處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統(tǒng)的響應時間（我認為這里應該僅包含處理時間，網(wǎng)絡傳輸時間忽略）。

這里一定要注意呃，QPS ≠ 并發(fā)數(shù)

并發(fā)是指，某個時刻有多少個訪問同時到來。QPS是指秒鐘響應的請求數(shù)量。那么這里就肯容易推算出一個公式：

QPS = 并發(fā)數(shù) / 平均響應時間

后面我們的分析都是圍繞這個公示來進行展開，沒明白的再回味一下。

現(xiàn)在我們來假設一個場景：既然QPS是每秒鐘處理的http請求數(shù)量。那么1s = 1000ms。假設我們當前一個http請求服務器處理完成需要100ms（即那么 平均響應時間 = 100ms ）。那么它1s鐘可以處理10個請求。也就是說 qps = 10。推算出 并發(fā)數(shù) = 10

常常我們被問到高并發(fā)的問題，其實從某種程度上來說是怎么提高現(xiàn)有程序的性能。現(xiàn)在我們基于上面的假設，來進行分析。假設現(xiàn)在有個系統(tǒng)性能上就是我們上面的假設，它每天有 300萬pv，運行在單機上（當然經(jīng)常宕機），按照上面的系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，給出優(yōu)化解決方案。

通過上面的分析，要提升并發(fā)能力，我們就需要提升我們的qps（其實這里并不完全正確，為了說明問題，我們先放棄一部分正確性）

最快速解決方案，就是增加機器。我們根據(jù)以上情況來實際計算一下。

訪問量：200w pv

QPS：10

根據(jù)日常經(jīng)驗，80% 的訪問量集中在 20%的時間，算一下這 200w pv實際需要機器達到多少qps才能滿足。

qps = (200w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.3)

qps = 61.7

實際上如果在單機上，要求我們每秒鐘處理請求必須達到 61.7 以上才行，而實際上我們當前系統(tǒng)的qps是 10。那么怎么解決？

方案一：上機器

個人的能力是有限的，團隊的力量是無窮的。既然一臺機器搞不定，我們就多上幾臺機器。這就涉及到db主從、讀寫分離、負載均衡等技術。

它的原理就是分流，把以前集中的壓力分散開來。改方案見效快，靈活，實踐起來也更快。

方案二：增加單機性能

單機到底性能能夠增加到一個什么程度，這取決于你的機器配置，也取決于你的服務到底有多復雜。

ps： 寫到這里突然有點能夠理解為什網(wǎng)上對高并發(fā)都是講很多請求，沒有具體數(shù)據(jù)了，因為這真的只能針對業(yè)務來講，100個并發(fā)對靜態(tài)網(wǎng)頁來說根本沒有的事兒，但是對于某些密集計算型的估計...

那么常見的單機如何提升性能？比如：增加不常變化數(shù)據(jù)的緩存，開啟php的opcache，優(yōu)化代碼（如：n+1問題、多重嵌套循環(huán)、深層遞歸等），db表優(yōu)化等等。由于這些每一個點拿出來都夠寫一本書了。咋就不繼續(xù)下去。

由于筆者自己也是沒有實際經(jīng)歷過kw級別pv場景，很多東西講的不一定對，本文也是理清自己的一點思路。希望能夠與更多朋友進行討論。

也希望本文能夠解決你的一點疑惑，讓我們能夠從高大上的概念落實到實際問題中去。

并發(fā)和并行的區(qū)別

系統(tǒng)性能測試想個概念

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我在github開源了支付寶支付、微信支付、招商一網(wǎng)通支付的php sdk。希望能夠幫助你提升項目開發(fā)的效率。項目地址