寫這個話題是因為我對搜尋引擎給我的答案很不滿意，然後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，被問到有沒有高併發的經驗？先不說哪些考高併發的裝逼公司。我思考的是什麼才算是高併發？你一天幾個pv肯定高不了。首先在網上查詢一下，並未找到明確的標準定義。那麼什麼是併發呢？
併發，在作業系統中，是指乙個時間段中有幾個程式都處於已啟動執行到執行完畢之間，且這幾個程式都是在同乙個處理機上執行，但任乙個時刻點上只有乙個程式在處理機上執行。上面的定義明顯不是我們通常所言的併發，在網際網路時代，所講的併發、高併發，通常是指併發訪問。也就是在某個時間點，有多少個訪問同時到來。
我看到有人給高併發下了類似的定義：
高併發通常是指我們提供的系統服務能夠同時並行處理很多請求。然後定義又說很多請求？什麼叫很多請求？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。
那麼從上面的分析，可以看出來高併發在網路上業界也沒有明確的定義。但根據我搜尋情況，一般都是pv在千萬級別以上的公司才會涉及到這個概念。所以我得出乙個自定義概念：如果某個系統的日pv在千萬級別以上，他就可能是乙個高併發的系統。
為什麼說是可能？那是因為有的公司完全不走技術路線，全靠機器堆，這不在我們的討論範圍。
高併發的問題，我們具體該關心什麼？
講真話，高併發是個比較抽象的概念。很難有乙個統一的可衡量的標準。哪麼有一些其它維度的標準指標來衡量系統的效能嗎？
先宣告幾個概念，別打瞌睡。
1.qps（tps）：每秒鐘 request/事務 數量，在網際網路領域，指每秒響應請求數（指http請求）；
2.吞吐量：單位時間內處理的請求數量（通常由qps與併發數決定）；
併發是指，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。那麼這裡就肯容易推算出乙個公式：
qps = 併發數 / 平均響應時間
後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。
現在我們來假設乙個場景：既然qps是每秒鐘處理的http請求數量。那麼1s = 1000ms。假設我們當前乙個http請求伺服器處理完成需要100ms（即那麼 平均響應時間 = 100ms ）。那麼它1s鐘可以處理10個請求。也就是說 qps = 10。推算出 併發數 = 10
常常我們被問到高併發的問題，其實從某種程度上來說是怎麼提高現有程式的效能。現在我們基於上面的假設，來進行分析。假設現在有個系統效能上就是我們上面的假設，它每天有 300萬pv，執行在單機上（當然經常宕機），按照上面的系統效能資料，給出優化解決方案。
提高併發能力
通過上面的分析，要提公升併發能力，我們就需要提公升我們的qps（其實這裡並不完全正確，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。
1.訪問量：200w pv
2.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
方案一：上機器
個人的能力是有限的，團隊的力量是無窮的。既然一台機器搞不定，我們就多上幾台機器。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：增加單機效能
單機到底效能能夠增加到乙個什麼程度，這取決於你的機器配置，也取決於你的服務到底有多複雜。
ps：寫到這裡突然有點能夠理解為什網上對高併發都是講很多請求，沒有具體資料了，因為這真的只能針對業務來講，100個併發對靜態網頁來說根本沒有的事兒，但是對於某些密集計算型的估計...
那麼常見的單機如何提公升效能？比如：增加不常變化資料的快取，開啟php的opcache，優化**（如：n+1問題、多重巢狀迴圈、深層遞迴等），db表優化等等。由於這些每乙個點拿出來都夠寫一本書了。咋就不繼續下去。
由於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
1.2.
什麼才算是說明白了
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高併發級別簡述
qps req sec 請求數 秒 qps 每秒鐘 處理完請求的次數 注意這裡是 處理完。具體是指發出請求到伺服器處理完成功返回結果。可以理解在server中有個counter，每處理乙個請求加1，1秒後counter qps。qps計算pv和機器的方式 qps統計方式 一般使用 http load...
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