作者:边鹏_尛爺鑫 https://segmentfault.com/a/1190000010844969
大家心里仔细想想，当你们听到高并发网站时，心里对这个网站是个什么概念？
首先想到的是淘宝吗？带着问题，我们一起思考技术~
写这个话题是因为我对搜索引擎给我的答案很不满意，然后决定把思考的一些东西分享出来，希望可以大家彼此讨论下。
我们经常在面试的时候，被问到有没有高并发的经验？先不说哪些考高并发的装逼公司。我思考的是什么才算是高并发？你一天几个pv肯定高不了。首先在网上查找一下，并未找到明确的标准定义。那么什么是并发呢？
并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。
摘自百度百科
我们说的高并发是什么？
上面的定义明显不是我们通常所言的并发，在互联网时代，所讲的并发、高并发，通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。
我看到有人给高并发下了类似的定义：
高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。
来看看这个定义，这里首先把并发给混淆到并行了。关于并发并行的区别看这里我就不多说，继续探讨并发。
然后定义又说很多请求？什么叫很多请求？做为中国人，这个词让我想象力一发不可收拾......好了，拉回来，继续本文。
那么从上面的分析，可以看出来高并发在网络上业界也没有明确的定义。但根据我搜索情况，一般都是pv在千万级别以上的公司才会涉及到这个概念。所以我得出一个自定义概念：如果某个系统的日pv在千万级别以上，他就可能是一个高并发的系统。
为什么说是可能？那是因为有的公司完全不走技术路线，全靠机器堆，这不在我们的讨论范围。
高并发的问题，我们具体该关心什么？
讲真话，高并发是个比较抽象的概念。很难有一个统一的可衡量的标准。哪么有一些其它维度的标准指标来衡量系统的性能吗？
搬出以前计算机课程里边的一些指标来跟大家聊聊。网站性能测试指标（QPS，TPS，吞吐量，响应时间）详解，这篇看下。
先声明几个概念，别打瞌睡。
1.QPS（TPS）：每秒钟 request/事务 数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（指http请求）；
2.吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；
3.响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略）。
这里一定要注意呃，QPS ≠ 并发数
并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：
QPS = 并发数 / 平均响应时间
后面我们的分析都是围绕这个公示来进行展开，没明白的再回味一下。
现在我们来假设一个场景：既然QPS是每秒钟处理的http请求数量。那么1s = 1000ms。假设我们当前一个http请求服务器处理完成需要100ms（即那么 平均响应时间 = 100ms *）。那么它1s钟可以处理10个请求。也就是说 *qps = 10。推算出 并发数 = 10
常常我们被问到高并发的问题，其实从某种程度上来说是怎么提高现有程序的性能。现在我们基于上面的假设，来进行分析。假设现在有个系统性能上就是我们上面的假设，它每天有 300万pv，运行在单机上（当然经常宕机），按照上面的系统性能数据，给出优化解决方案。
提高并发能力
通过上面的分析，要提升并发能力，我们就需要提升我们的qps（_其实这里并不完全正确，为了说明问题，我们先放弃一部分正确性_）
最快速解决方案，就是增加机器。我们根据以上情况来实际计算一下。
1.访问量：200w pv
2.QPS：10
根据日常经验，80% 的访问量集中在 20%的时间，算一下这 200w pv实际需要机器达到多少qps才能满足。
qps = (200w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.3) qps = 61.7
实际上如果在单机上，要求我们每秒钟处理请求必须达到 61.7 以上才行，而实际上我们当前系统的qps是 10。那么怎么解决？
方案一：上机器
个人的能力是有限的，团队的力量是无穷的。既然一台机器搞不定，我们就多上几台机器。这就涉及到db主从、读写分离、负载均衡等技术。
它的原理就是分流，把以前集中的压力分散开来。改方案见效快，灵活，实践起来也更快。
方案二：增加单机性能
单机到底性能能够增加到一个什么程度，这取决于你的机器配置，也取决于你的服务到底有多复杂。
ps：写到这里突然有点能够理解为什网上对高并发都是讲很多请求，没有具体数据了，因为这真的只能针对业务来讲，100个并发对静态网页来说根本没有的事儿，但是对于某些密集计算型的估计...
那么常见的单机如何提升性能？比如：增加不常变化数据的缓存，开启php的opcache，优化代码（如：n+1问题、多重嵌套循环、深层递归等），db表优化等等。由于这些每一个点拿出来都够写一本书了。咋就不继续下去。
总结
由于笔者自己也是没有实际经历过kw级别pv场景，很多东西讲的不一定对，本文也是理清自己的一点思路。希望能够与更多朋友进行讨论。
也希望本文能够解决你的一点疑惑，让我们能够从高大上的概念落实到实际问题中去。
参考资料
1.http://h5ip.cn/ifP8 2.http://www.ha97.com/5095.html
