影響qps的因素有很多，常見的有：
key buer命中率
innodb buer命中率
query cache命中率
i/o吞度量 … … 等等一系列快取的命中情況與引數配置，以下計算方法皆基於mysql伺服器與程式經過持續優化後的情況討論。
qps根據業務情況進行計算：
在對資料庫延時要求較為嚴格的系統場景下，我們假設單個query的時間為10ms 對於4核cpu，在極限情況下可以併發處理4個執行緒(此處不考慮執行緒間的上下文切換)，那麼此時mysql伺服器可以支 撐400qps：
qps並沒有乙個準確的計算標準，只能根據業務場景進行計算。 例如在insert操作極為頻繁的業務場景下，cache命中率就會極為低下，但是查詢操作卻極少。此時qps受到cache 命中率的影響較小，qps則會根據index的設計而進行伸縮。但是在update與select操作都較為頻繁的業務場景 下，qps就會相比極限狀況小上很多。因為此時index的更新頻繁，i/o占用較大，且cache命中率低下。 對於mysql的效能查詢
所以，我們對於當前伺服器的qps應當具體優化，以達到無限趨近與極限狀況下的qps預期。
計算當前qps 查詢所有query
查詢啟動時間
計算公式為：
1000ms/10ms*4=400qps
show global status like 『questions』;
show global status like 『uptime』;
/那麼此時的qps為0.1 2. 計算常用cache命中率 2.1 innodb buer
計算公式為：
那麼當前的innodb buer命中率則為99.98%(這也太高了。。。) 如果在select操作極多的情況下，該值低於80%，就應該考慮調整innodb buer pool的容量，以支援更多的 快取加入。 或者查詢
該值不為0，則表示innodb引擎在寫入buer pool時產生了等待，也需要對innodb buer pool的容量進行優 化。 2.2 table cache 該值的命中率不用太過關心，直接給出計算方法：
2.3 query cache 對於資料會被重複查詢的業務場景，且資料不會被頻繁修改！此時可以開啟query cache。
qps = questions / uptime
show status like 『innodb_buffer_pool_read%』;
innodb_buffer_hit = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%
show status like 『innodb_log_waits』;
table_open_cache = max_connections * sql中最大的多表查詢語句中的表數量
show status like 『qcache%』;
/計算公式為：
那麼當前的query cache命中率為97.16% 配置計算
對於配置的計算方式，記憶體體積皆為經驗之談，具體計算方式應根據業務場景具體計算：記憶體通常為cpu核數的4 倍。而cpu的核心數，根據業務場景，判斷單個query所能接受的時長query_time，與前端業務處理側的單日的pv 數pv。
計算公式為：
該公式基於 每天80%的訪問集中在20%的時間裡 這一理論，720該值可以隨意修改。
query_cache_hit = (qcache_hits / (qcache_hits + qcache_inserts)) * 100%
業務忙時所需qps峰值 = (pv * 80%) / 720 cpu核心數 = 業務忙時所需qps峰值 / query_time
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