Wie viel QPS gilt als hohe Parallelität?
Vier Aspekte hoher Parallelität
Zu sagen, dass Parallelität die Benutzerfreundlichkeit nicht verbessert, ist ein Schelm. Dieses Thema kann aus vier Perspektiven diskutiert werden.
Erstens reicht die zustandslose Front-End-Maschine nicht aus, um den Anforderungsverkehr zu übertragen, und muss horizontal erweitert werden. Im Allgemeinen beträgt der QPS Tausende von Ebenen. Dann kann die relationale Datenbank die Lese- oder Schreibspitzen nicht bewältigen und erfordert eine horizontale Erweiterung der Datenbank oder die Einführung von NoSQL, normalerweise auf der Ebene von Tausenden bis Zehntausenden. Danach kann nosql nicht mehr auf einem einzelnen Computer gehostet werden und nosql muss horizontal erweitert werden, normalerweise von 100.000 auf eine Million QPS. Schließlich ist es schwierig, NoSQL einfach horizontal zu skalieren. Weibo hat beispielsweise eine mehrstufige Cache-Architektur eingeführt. Diese Architektur kann im Allgemeinen Millionen bis Dutzende Millionen QPS-Zugriffe auf NoSQL verarbeiten. Natürlich erreichen benutzerseitige Schnittstellenanforderungen im Allgemeinen nicht dieses Ausmaß. Der Anstieg der QPS ist hauptsächlich auf den durch die Leseverstärkung verursachten Druck zurückzuführen, der auch in der Architektur mit hoher Parallelität berücksichtigt wird.
Videokursempfehlung →: "Ten-Million-Level-Data-Concurrency-Lösung (Theorie + praktischer Kampf)"
PV und QPS
Zum Beispiel hat das System von Weibo mit mehr als 100 Millionen PV pro Tag im Allgemeinen nur 1500 QPS und einen Spitzenwert von 5000 QPS.
Zum Beispiel sagte jemand:
Eine einzelne 2C4G-Maschine hat im Allgemeinen 1000 QPS.
Die 8C8G-Maschine kann allein 7000 QPS aushalten.
Schreiben Sie es hinten
Die spezifische QPS hängt stark mit dem Geschäft zusammen. Die schreibgeschützte Schnittstelle liest den Cache und setzt ihn unter Druck ist kein Problem. Mehr als 3000 einzelne Maschinen können mehr als 1000 Anfragen schreiben. Wenn es komplizierter ist, sind es möglicherweise nur ein paar hundert oder mehr QPS.
Daher ist QPS eng mit Geschäftsszenarien und -designs verbunden. Beispielsweise kann QPS durch lokales Browser-Caching, die Verwendung von Cache für Hot-Data-Abfragen, das Schreiben von asynchroner MQ-Transaktionsverarbeitung usw. verbessert werden.
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