如何计算QPS、PV和需要部署机器数量？

基本概念

网站访问量的常用衡量标准：独立访客(UV) 和综合浏览量（PV）,一般以日为单位来计算。

独立访客(UV)：指一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客。

综合浏览量（PV）：指一定时间范围内页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。

并发用户数：即指同时执行操作的用户(线程数)。

TPS ：每秒处理的事务数(如果是数据库，就相当于写入、修改)

IOPS：即每秒磁盘进行的I/O操作次数。

QPS : 一台服务器(单进程)每秒能够相应的查询次数

QPS(每秒请求次数) = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )

单台服务器每天PV计算

公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6 （6小时范围内）

公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8 （8小时范围内）

服务器数量计算

服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )

ceil函数：返回大于或者等于指定表达式的最小整数

峰值QPS和机器计算公式

每台服务器每秒处理请求的数量 = ((80% * 总PV量)/(24小时60分60秒 * 40%)) / 服务器数量

原理： 每天80%的访问集中在40%的时间里，这40%时间叫做峰值时间。(很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少)。

公式： 峰值时间每秒请求数(QPS) = ( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 40% )

机器： 需要的机器数量 = 峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS

我们经过压力测试得到结论：

((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒

((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒

如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。
如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。

以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。

为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。(留足余量，应对突然事件)

如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒，就可以应对平均500万PV/每天。
如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求，就可以应对平均100万PV/每天。

(说明：这里每秒N个请求，就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。)

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 * 0.4 ) = 69 (QPS)

问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？

答：69 / 58 = 2

PV计算带宽

计算带宽大小需要关注两个指标：峰值流量和页面的平均大小。

举个例子:

假设网站的平均日PV：10w 的访问量，页面平均大小0.4 M 。

网站带宽 = 10w / （24 60 * 60） 0.4M * 8 =3.7 Mbps

具体的计算公式： 网站带宽= PV / 统计时间（换算到S）* 平均页面大小（单位KB）* 8

在实际的网站运行过程中，我们的网站必须要在峰值流量时保持正常的访问，为了应对高峰时段，应该留一些余地，假设，峰值流量是平均流量的5倍，按照这个计算，实际需要的带宽大约在 3.7 Mbps * 5=18.5 Mbps

PS：

1、字节的单位是Byte，而带宽的单位是bit，1Byte=8bit，所以转换为带宽的时候，要乘以 8。

2、在实际运行中，由于缓存、CDN、白天夜里访问量不同等原因，这个是绝对情况下的算法。