1、QPS：
<code>QPS：Queries Per Second意思是“每秒查詢率”，是一臺服務器每秒能夠響應的查詢次數，是對一個特定的查詢服務器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準。/<code>
需要注意的是一臺服務器每秒的查詢能力
<code>QPS統計方式 [一般使用 http_load 進行統計]QPS = 總請求數 / ( 服務器總數 * 請求時間 )服務器數量 = ceil( 每天總PV / 單臺服務器每天總PV )原理：每天80%的訪問集中在20%的時間裡，這20%時間叫做峰值時間公式：( 總PV數 * 80% ) / ( 每天秒數 * 20% ) = 峰值時間每秒請求數(QPS)機器：峰值時間每秒QPS / 單臺機器的QPS = 需要的機器問：每天300w PV 的在單臺機器上，這臺機器需要多少QPS？答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)問：如果一臺機器的QPS是58，需要幾臺機器來支持？答：139 / 58 = 3/<code>
2、TPS
<code>TPS：是Transactions Per Second的縮寫，也就是事務數/秒。它是軟件測試結果的測量單位。一個事務是指一個客戶機向服務器發送請求然後服務器做出反應的過程。客戶機在發送請求時開始計時， 收到服務器響應後結束計時，以此來計算使用的時間和完成的事務個數。/<code>
區別於QPS，TPS是事務類的操作，類似增刪改操作，計算公式可以參照QPS
3、RT
<code>RT:是Response Time的縮寫，也就是響應時間。不同類型的系統對響應時間要求不一樣，遊戲類要求在100毫秒內，普通應用3秒也能接受，大數據分析的幾十秒甚至幾分鐘更久。/<code>
4、併發用戶數
<code>併發用戶數是指系統可以同時承載的正常使用系統功能的用戶的數量。與吞吐量相比，併發用戶數是一個更直觀但也更籠統的性能指標。實際上，併發用戶數是一個非常不準確的指標，因為用戶不同的使用模式會導致不同用戶在單位時間發出不同數量的請求。一網站系統為例，假設用戶只有註冊後才能使用，但註冊用戶並不是每時每刻都在使用該網站，因此具體一個時刻只有部分註冊用戶同時在線，在線用戶就在瀏覽網站時會花很多時間閱讀網站上的信息，因而具體一個時刻只有部分在線用戶同時向系統發出請求。這樣，對於網站系統我們會有三個關於用戶數的統計數字：註冊用戶數、在線用戶數和同時發請求用戶數。由於註冊用戶可能長時間不登陸網站，使用註冊用戶數作為性能指標會造成很大的誤差。而在線用戶數和同事發請求用戶數都可以作為性能指標。相比而言，以在線用戶作為性能指標更直觀些，而以同時發請求用戶數作為性能指標更準確些。/<code>
5、PV
<code>PV（Page View）訪問量, 即頁面瀏覽量或點擊量，衡量網站用戶訪問的網頁數量；在一定統計週期內用戶每打開或刷新一個頁面就記錄1次，多次打開或刷新同一頁面則瀏覽量累計。/<code>
6、UV
<code>UV（Unique Visitor）獨立訪客，統計1天內訪問某站點的用戶數(以cookie為依據);訪問網站的一臺電腦客戶端為一個訪客。可以理解成訪問某網站的電腦的數量。網站判斷來訪電腦的身份是通過來訪電腦的cookies實現的。如果更換了IP後但不清除cookies，再訪問相同網站，該網站的統計中UV數是不變的。如果用戶不保存cookies訪問、清除了cookies或者更換設備訪問，計數會加1。00:00-24:00內相同的客戶端多次訪問只計為1個訪客。/<code>
7、IV
<code>IV：是IP訪問數指獨立IP訪問數，計算是以一個獨立的IP在一個計算時段內訪問網站計算為1次IP訪問數。在同一個計算時段內不管這個IP訪問多少次均計算為1次。計算時段有以1天為一個計算時段，也有以1個小時為一個計算時段。/<code>
8、VV
<code>VV即VisitView，訪客的訪問次數，用以記錄所有訪客1天內訪問了多少次您的網站。當訪客完成所有瀏覽並最終關掉該網站的所有頁面時便完成了一次訪問，同一訪客1天內可能有多次訪問行為，訪問次數累計；/<code>
9、IP
<code>IP（Internet Protocol）獨立IP數，是指1天內多少個獨立的IP瀏覽了頁面，即統計不同的IP瀏覽用戶數量。同一IP不管訪問了幾個頁面，獨立IP數均為1；不同的IP瀏覽頁面，計數會加1。 IP是基於用戶廣域網IP地址來區分不同的訪問者的，所以，多個用戶（多個局域網IP）在同一個路由器（同一個廣域網IP）內上網，可能被記錄為一個獨立IP訪問者。如果用戶不斷更換IP，則有可能被多次統計。/<code>
併發用戶數
<code>併發用戶數是指系統可以同時承載的正常使用系統功能的用戶的數量。與吞吐量相比，併發用戶數是一個更直觀但也更籠統的性能指標。實際上，併發用戶數是一個非常不準確的指標，因為用戶不同的使用模式會導致不同用戶在單位時間發出不同數量的請求。一網站系統為例，假設用戶只有註冊後才能使用，但註冊用戶並不是每時每刻都在使用該網站，因此具體一個時刻只有部分註冊用戶同時在線，在線用戶就在瀏覽網站時會花很多時間閱讀網站上的信息，因而具體一個時刻只有部分在線用戶同時向系統發出請求。這樣，對於網站系統我們會有三個關於用戶數的統計數字：註冊用戶數、在線用戶數和同時發請求用戶數。由於註冊用戶可能長時間不登陸網站，使用註冊用戶數作為性能指標會造成很大的誤差。而在線用戶數和同事發請求用戶數都可以作為性能指標。相比而言，以在線用戶作為性能指標更直觀些，而以同時發請求用戶數作為性能指標更準確些。/<code>
分享到:
閱讀更多 吳桂林 的文章
