高並發的四個角度
只說並發不提高可用就是耍流氓。可以從四個角度來討論這個問題。
首先是無狀態前端機器不足以承載請求流量，需要進行水平擴展，一般QPS是千級。然後是關係型資料庫無法承載讀取或寫入峰值，需要資料庫橫向擴展或引入nosql，一般是千到萬級。之後是單機nosql無法承載，需要nosql橫向擴展，通常是十萬到百萬QPS。最後是難以單純橫向擴充nosql，例如微博就引入多層級快取架構，這種架構一般可以應付百萬到千萬對nosql的存取QPS。當然面向使用者的介面請求一般到不了這個量級，QPS遞增大多是因為讀取放大造成的壓力，單也屬於高並發架構考慮的範疇。
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PV和QPS
例如微博每天1億多pv的系統一般也就1500QPS，5000QPS高峰。
例如有人說：
2C4G機器單機一般1000QPS。
8C8G機器單機可承受7000QPS。
寫在後面
具體多少QPS跟業務強相關，只讀接口讀緩存，將壓力給到緩存單機3000 沒問題，寫請求1000 也正常，也複雜些可能也就幾百QPS。
所以QPS和業務場景和設計相關性很大，例如可以透過瀏覽器本地緩存，用快取做熱點資料查詢，寫事務MQ非同步處理等方式提升QPS。
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