引言
QPS（每秒查询数）是衡量服务器性能的关键指标之一。高 QPS 意味着服务器可以处理大量请求，从而提高吞吐量和用户响应速度。在实际应用中，服务器的 QPS 可能会受到各种因素的影响而下降，从而导致性能问题。本文将介绍一个实际的 QPS 性能优化案例研究，详细阐述了优化步骤和取得的成果。
背景
一家大型电子商务平台的服务器 QPS 在高峰时段出现了大幅下降，导致网站响应缓慢，用户体验不佳。该平台的技术团队需要快速找到问题根源并制定有效的优化方案。
优化步骤
技术团队使用以下步骤进行 QPS 性能优化：
1. 性能分析
使用性能监控工具（如 Prometheus、Grafana）收集服务器指标，包括 CPU 利用率、内存使用情况、网络吞吐量和请求响应时间。对指标进行分析，找出性能瓶颈和异常波动。
2. 代码审查
检查代码中是否存在潜在的性能问题，例如死循环、不必要的数据库查询或低效的算法。重构代码以消除性能瓶颈。
3. 数据库优化
分析数据库查询，找出缓慢的查询语句。使用索引、缓存和分片等技术优化查询速度。
4. 缓存机制
引入缓存机制来存储经常访问的数据，从而减少对数据库的访问次数。使用合适的缓存算法和数据结构以提高缓存效率。
5. 并发优化
优化应用程序的并发处理能力，以提高多线程请求的吞吐量。使用线程池、协
clickhouse 优化实践，万级别QPS数据毫秒写入和亿级别数据秒级返回 | 京东云技术团队
魔笛活动平台在处理用户行为数据时，面临高数据量与快速响应需求的挑战。
每天收集的数据量达到5000万+，总数据量超过40亿+。
为解决数据处理瓶颈问题，引入ClickHouse作为存储解决方案。
ClickHouse能够实现秒级别处理数十亿数据，具备50MB-200MB/s的写入吞吐能力，每秒可处理约50W-200W条数据。
在实际应用中，作者遇到了数据写入与查询的优化问题。
为了解决这些问题，作者对数据收集、写入、查询流程进行了优化。
写入优化在写入优化中，作者发现原先的批量写入方式存在性能瓶颈。
通过改进写入策略，调整批处理数据大小与并发数，减少文件数量，有效避免了数据处理过程中的“too many parts”错误。
优化后的方案包括调整批处理数据大小，减少并发数，使用ClickHouse原生的JDBC方式或自定义Flink Sink写入数据，采用实时双缓冲队列进行数据存储和批量写入。
查询优化查询优化方面，作者分析了现有索引配置与查询策略，发现主键索引和分区索引未能有效利用，导致查询效率低下。
通过调整索引结构，将用户PIN作为一级索引，时间作为二级索引，填充空值字段，减少查询字段，利用多线程查询活动和奖励信息，分区存储数据，优化聚合和使用高级函数等手段，显著提升了查询性能。
性能提升优化后，数据写入性能提升5000倍，吞吐量提升几十倍。
查询性能从30秒提升至800-1200毫秒，约提升15-20倍。
这些改进显著提高了系统处理能力和响应速度。
思考与展望面对未来数据量的进一步增长，作者提出考虑分表策略，通过哈希分表将数据分散存储，以应对可能的性能瓶颈。
此外，优化的写入和查询策略对于处理百亿乃至千亿级别数据量仍然有效，但需要根据具体情况调整分表策略与自定义摄入策略。
Nginx 单例 50w QPS 配置优化实践, 直接拉满 CPU 资源
本文聚焦于Nginx单实例50万QPS配置优化实践，旨在解决Nginx在默认安装下无法直接拉满CPU资源的疑问。
借助wrk进行压测，采用多线程+网络异步IO模型，可大幅增加并发量。
为确保性能，机器需有足够数量的可用临时端口，并且应快速回收关闭的套接字。
处理初始连接突发，服务器的listen backlog需大于正在测试的并发连接数。
实践部署包括：
验证阶段：
通过上述实践，实现了Nginx单实例在50万QPS下的配置优化，显著提升了CPU资源利用率，验证了优化策略的有效性。
一直在说的高并发,多少qps才算高并发？
高并发并没有明确的QPS数值标准，通常认为QPS达到上千甚至上万时即被认为是高并发。
关于高并发中QPS的具体数值，实际上并没有一个固定的标准，因为它受到服务器硬件、软件架构、网络环境等多种因素的影响。
一般来说，当QPS达到较高的数值，如上千甚至上万时，就可以被认为是高并发场景。
在这个级别，系统的性能、稳定性和扩展性面临着较大的挑战。
在高并发环境下，服务器需要处理大量的并发请求。
当QPS增大时，服务器承受的负载也随之增加，可能会引发一系列问题，如延迟增加、系统崩溃等。
因此，对于高并发系统，除了硬件设备的升级，还需要优化软件架构、提升代码效率、合理使用缓存技术等手段来应对。
在实际应用中，判断一个系统是否为高并发系统，除了关注QPS数值，还需要考虑系统的响应时间、并发用户数、系统稳定性等指标。
只有在这些指标都达到较高的水平时，才能真正满足高并发场景的需求。
另外，对于不同的应用场景，对高并发的定义也会有所不同。
例如，一些实时性要求较高的系统，如在线支付、实时通讯等，对高并发的处理能力要求更为严格。
总之，高并发是一个相对的概念，需要根据具体的场景和需求来判断。
而对于高并发系统的建设，需要综合考虑硬件、软件、网络等多方面的因素，以确保系统的性能、稳定性和扩展性。
