QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS

QPS

QPS：全名 Queries Per Second，意思是"每秒查询率"，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。

简单的说，QPS = req/sec = 请求数/秒。它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。

在网上，我看到有人在介绍 QPS 时，这样说：QPS 代表的是单个进程每秒请求服务器的成功次数。但是 QPS 在百度百科中或维基百科中并没有强调单个进程，它主要是强调服务器的处理能力。

服务器的 QPS 一般我们可以使用 http_load 来测试，统计处 web 服务器的吞吐量和负载。

TPS

TPS 即 Transactions Per Second 的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。

TPS 的过程包括：客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。

Qps 基本类似于 Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个 Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入"Qps"之中。

例如，访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那么访问这一个页面就会产生一个"T"，产生三个"Q"。

PV

PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。

PV 即 page view，页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。

根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。

与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。

UV

UV 访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计 1 天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。

可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的 cookies 实现的。如果更换了 IP 后但不清除 cookies，再访问相同网站，该网站的统计中 UV 数是不变的。如果用户不保存 cookies 访问、清除了 cookies 或者更换设备访问，计数会加 1。00:00-24:00 内相同的客户端多次访问只计为 1 个访客。

根据这个特性，如果有人让你刷 UV，也很好的刷！

IP

IP（Internet Protocol）独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。同一 IP 不管访问了几个页面，独立 IP 数均为 1；不同的 IP 浏览页面，计数会加 1。IP 是基于用户广域网 IP 地址来区分不同的访问者的，所以，多个用户（多个局域网 IP）在同一个路由器（同一个广域网 IP）内上网，可能被记录为一个独立 IP 访问者。如果用户不断更换 IP，则有可能被多次统计。

GMV

‌GMV（Gross Merchandise Volume）在电商领域指的是在一定时间段内的成交总额或流水‌。它包括订单金额、退款金额、拒收订单金额等，但不扣除因退货、拒收等产生的退款金额。‌

所谓的 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 这个"大箩筐"里。

电商是很在意 GMV 的，拼多多的优惠券事故，估计就能产生不少 GMV。

根据 GMV 的统计方法，如果有人让你帮忙刷 GMV，你就可以一直下单，然后一直退款。

RPS

RPS 代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是 reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。 某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。

有人把 RPS 说等效于 QPS。其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apche ab 工具进行测量。

除了上面这些关键词，常见的还有：响应时间(RT) ，吞吐量(Throughput) ，并发用户数等。淘宝还有 OPS，会话次数（网站访问量）Session 等。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1834407

 

一：QPS

原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间。

公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 。

PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一，简称为PV。

机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。

每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？

( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。

一般需要达到139QPS，因为是峰值。(200万pv才有100峰值qps)

二：TPS

TPS：Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数），即服务器每秒处理的事务数。

TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS）

一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。

一般的，评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量。系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。

三：RT（响应时长）

响应时间是指：系统对请求作出响应的时间（一次请求耗时）。

直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。

对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的

四：Load（系统负载）

Linux的Load(系统负载)，是一个让新手不太容易了解的概念。load的就是一定时间内计算机有多少个active_tasks，也就是说是计算机的任务执行队列的长度，cpu计算的队列。

top/uptime等工具默认会显示1分钟、5分钟、15分钟的平均Load。

具体来说，平均Load是指，在特定的一段时间内统计的正在CPU中运行的(R状态)、正在等待CPU运行的、处于不可中断睡眠的(D状态)的任务数量的平均值。

最后，说一下CPU使用率和Load的关系吧。如果主要是CPU密集型的程序在运行(If CPU utilization is near 100 percent (user + nice + system), the workload sampled is CPU-bound.)，

那么CPU利用率高，Load一般也会比较高。而I/O密集型的程序在运行，

可能看到CPU的%user, %system都不高，%iowait可能会有点高，这时的Load通常比较高。

同理，程序读写慢速I/O设备(如磁盘、NFS)比较多时，Load可能会比较高，而CPU利用率不一定高。这种情况，还经常发生在系统内存不足并开始使用swap的时候，Load一般会比较高，而CPU使用率并不高。

五：PV

页面访问次数：Page View

六：UV

访客数（去重复）：Unique Visitor

七：带宽

带宽（bps）=总流量数(bit)/产生流量的时长（秒）=（PV*页面平均大小*8）/统计时间（秒）

说明：公式中的 8 指的是将 Byte 转换为 bit，即 8b/B，因为带宽的单位是 bps（比特率），即bit per second，每秒二进制位数，而容量单位一般使用 Byte。

假设某站点的日均 PV 是 10w，页面平均大小 0.4 M，那么其平均带宽需求是：

平均带宽 = （10w * 0.4M * 8） / （60 * 60 * 24）= 3.7 Mbps

以上计算的仅仅是平均带宽，我们在进行容量预估时需要的是峰值带宽，即必须要保证站点在峰值流量时能够正常运转。假设，峰值流量是平均流量的5倍，这个5倍称为峰值因 子。按照这个计算，实际需要的带宽大约在3.7 Mbps * 5=18.5 Mbps 。

带宽需求 = 平均带宽 * 峰值因子

 

八：并发连接数

并发量（并发连接数）：指单台服务器每秒处理的连接数
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39416311/article/details/84892625