資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：我思考的是什么才算是高并發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的日在千萬級別以上，他就可能是一個高并發的系統。高并發的問題，我們具體該關心什么講真話，高并發是個比較抽象的概念。是指秒鐘響應的請求數量。
這并不是一個回答的問題的文章，而是由此引發的一個思考。
大家心里仔細想想，當你們聽到高并發網站時，心里對這個網站是個什么概念？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。
我們經常在面試的時候，被問到有沒有高并發的經驗？先不說哪些考高并發的裝逼公司。我思考的是什么才算是高并發？你一天幾個pv肯定高不了。首先在網上查找一下，并未找到明確的標準定義。那么什么是并發呢？
并發，在操作系統中，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
我們說的高并發是什么？上面的定義明顯不是我們通常所言的并發，在互聯網時代，所講的并發、高并發，通常是指并發訪問。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下了類似的定義：
高并發通常是指我們提供的系統服務能夠同時并行處理很多請求。
來看看這個定義，這里首先把并發給混淆到并行了。關于并發并行的區別看這里，我就不多說，繼續探討并發。
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不可收拾......好了，拉回來，繼續本文。
那么從上面的分析，可以看出來高并發在網絡上業界也沒有明確的定義。但根據我搜索情況，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：如果某個系統的日pv在千萬級別以上，他就可能是一個高并發的系統。
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。
高并發的問題，我們具體該關心什么？講真話，高并發是個比較抽象的概念。很難有一個統一的可衡量的標準。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 數量，在互聯網領域，指每秒響應請求數（指http請求）；
吞吐量：單位時間內處理的請求數量（通常由QPS與并發數決定）；
響應時間：系統對一個請求做出響應的平均時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間（我認為這里應該僅包含處理時間，網絡傳輸時間忽略）。
這里一定要注意呃，QPS ≠ 并發數
并發是指，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量。那么這里就肯容易推算出一個公式：
QPS = 并發數 / 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。
現在我們來假設一個場景：既然QPS是每秒鐘處理的http請求數量。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 并發數 = 10
常常我們被問到高并發的問題，其實從某種程度上來說是怎么提高現有程序的性能。現在我們基于上面的假設，來進行分析。假設現在有個系統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（當然經常宕機），按照上面的系統性能數據，給出優化解決方案。
提高并發能力通過上面的分析，要提升并發能力，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。我們根據以上情況來實際計算一下。
訪問量：200w pv
QPS：10
根據日常經驗，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上對高并發都是講很多請求，沒有具體數據了，因為這真的只能針對業務來講，100個并發對靜態網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：增加不常變化數據的緩存，開啟php的opcache，優化代碼（如：n+1問題、多重嵌套循環、深層遞歸等），db表優化等等。由于這些每一個點拿出來都夠寫一本書了。咋就不繼續下去。
總結由于筆者自己也是沒有實際經歷過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。
參考資料并發和并行的區別
系統性能測試想個概念
GitHub：https://github.com/helei112g
我在github開源了支付寶支付、微信支付、招商一網通支付的php sdk。希望能夠幫助你提升項目開發的效率。項目地址
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