引言
随着互联网技术的飞速发展，服务器作为网络基础设施的核心组成部分，其性能需求也越来越高。其中，QPS（Queries PerSecond，每秒查询数）是衡量服务器性能的重要指标，反映了服务器每秒处理请求的能力。本文将探讨服务器 QPS 性能的演进趋势，并展望未来技术对 QPS 性能的提升方向。
服务器 QPS 性能演进
服务器 QPS 性能的演进经历了多个阶段：
- 单核时代：最初，服务器通常使用单核处理器，QPS 主要受限于单核处理能力。当时，QPS 一般在数百次左右。
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2. 软件优化优化并行处理：通过改进线程管理和锁机制，提升服务器并行处理请求的能力。减少请求延迟：优化请求处理流程，降低各种开销，从而减少请求延迟时间。改进缓存策略：采用更先进的缓存策略，提高命中率并降低缓存污染，提升 QPS 性能。
3. 分布式技术
分布式架构：采用分布式架构，将请求负载分摊到多个服务器上，提升 QPS 性能。服务网格：使用服务网格管理和监控服务之间的通信，提高分布式系统的稳定性和性能。分布式缓存：使用分布式缓存系统，将常用数据缓存到多个服务器上，降低数据访问延迟。
4. 人工智能（AI）
智能调优：利用 AI 技术自动调整服务器配置和资源分配，优化 QPS 性能。预测模型：构建预测模型，预测未来 QPS 需求，并动态调整资源分配。异常检测：使用 AI 技术检测服务器性能异常，并自动采取措施解决问题，确保 QPS 性能稳定。
结语
随着互联网技术的不断发展，服务器 QPS 性能需求将持续增长。未来，通过硬件创新、软件优化、分布式技术和人工智能等技术的融合，服务器 QPS 性能将迎来新的突破，为不断增长的互联网业务提供强有力的支持。
服务器 QPS 一般是多少
服务器 QPS 的一般水平因具体应用场景、服务器配置和网络条件而异。以下是一些常见 QPS 范围：小型网站：数百次至数千次中型网站：数千次至数万次大型网站：数万次至数十万次高并发系统：数十万次至数百万次需要强调的是，QPS 只是一个参考指标，实际性能还需根据具体业务需求和系统架构进行评估。
Apache APISIX vs NGINX
Apache APISIX vs NGINX根据W3Techs的统计数据，截至2022年6月，NGINX是全球使用最广泛的Web服务器，占据了全球网站33.6%的份额。
它在全球范围内被广泛采用，许多用户对NGINX的性能表现深表信赖，常将其用作性能对比的基准。
在实际测试中，对APISIX和NGINX在简单场景下的性能进行了比较，结果显示，APISIX的性能不应该超过NGINX。
从APISIX官方公布的软件架构图可以得知，合理的预期是APISIX的性能应该低于NGINX。
然而，在进行NGINX压力测试时，可能会遇到一些异常情况。
经过测试，APISIX和NGINX的性能结果符合预期，但需要注意的是，APISIX的测试场景是在长连接下进行的，而NGINX的测试场景则是在短连接下进行的。
在QPS表现上的差异是合理的，因为长连接通常用于需要持续通信的场景，例如实时聊天或持续数据传输，而短连接适用于临时性通信需求，例如HTTP请求响应模式中的普通网页访问。
NGINX的合理配置示例显示，使用此配置，NGINX在单核性能上有显著的提升，通常至少会提升一倍。
在微服务、云原生和人工智能信息蓬勃发展的时代，工程师更加期望选择一款可靠、省心的软件，能够立即投入使用。
他们更希望默认配置就是生产环境中的最佳实践。
因此，如今的开源软件更倾向于抛弃历史包袱，专注于高效解决问题。
NGINX作为一款于2004年诞生的开源项目，如今已经走过了将近20年的历程，是开源软件领域的一位老前辈。
为了确保用户能够持续获得一致的体验并实现不断迭代，NGINX一直致力于向前兼容的功能迭代。
然而，在默认使用短连接方面，作为少数几个采用HTTP 1.0协议的Web代理服务之一，这一决策已经延续了十多年，预计未来NGINX可能会永远保持这一默认设置。
江苏超融合分布式存储存储
互联网公司的内部存储系统上，分布式存储管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。
分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。
为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。
一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中，江苏超融合分布式存储存储。
但是由于故障和并行存储等情况的存在，江苏超融合分布式存储存储，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况，江苏超融合分布式存储存储。
这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。
分布式存储作为新兴的存储方式，在不断的进步。
江苏超融合分布式存储存储分布式存储将高速存储留给一些热点区域。
这样的增强了整体存储的性能，在读写缓存性能也会提高。
分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，在不可预测的业务环境或敏捷应用的情况下，分布式存储方法的优势能发挥到佳，解决了目前缓存分层存储大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
分布式存储方式具有很高的可扩展性，能够添加多个存储节点，来实现储存容量的线性扩展。
江苏超融合分布式存储存储分布式存储支持横向扩展，即通过增加普通 PC 服务器来提高系统的整体处理能力。
分布式存储自动增加服务器来提升服务能力，分为ScaleUp与ScaleOut，前者指通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加服务器数量。
衡量可扩展性的要求集群具有线性的可扩展性，系统整体性能与服务器数量呈线性关系。
分布式存储的数据一致性：分布式存储系统多个副本之间的数据一致性，有强一致性，弱一致性，终一致性，因果一致性，顺序一致性。
分布式存储高安定性：指分布式存储系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取，互联网是开放的，任何人在任何时间任何地点通过任何方式都可以访问网站，针对现存的和潜在的各种攻击与窃取手段，要有相应的应对方案。
共享理念将数据存储升级为分布式存储，而随着全球数据存储的暴增，分布式数据存储的量级将会呈指数级上升。
那么区块链作为一个分布式账本，在拥有分布式存储技术的加持下，就具备了大数据、大文件的存储能力。
依靠分布式存储作为基础设施，区块链未来可以更好地赋能去中心化的生态。
数据存储，为确保我们数据和信息的安定，分布式存储应用程序应运而生！分布式存储技术将使网络通信成本和带宽成本越来越低，还将使数据存储更加安定，并将长久有效地保存真实数据！分布式存储的线性方式和拓展效果非常的不错。
分布式存储考虑到存储性能，利用架构满足实时数据处理和存储的需求，用哨兵机制和密码学的手段为去中心化存储、数据隐私保护、历史记录防篡改、可追溯等提供技术支持，天然适用于对数据保护要求严格的存储场景。
IPFS引用分布式存储技术作为区块链技术领域的佼佼者，其先进的技术理念和发展潜力，有权访问加密文本的攻击者也无法了解其中的内容。
同时通过将一个文件切分成数据块的方式存储到不同的存储服务节点上，所有数据内容都进行加密处理，只有用户访问密钥，并且单个数据存储提供商的故障不能损害数据的恢复能力，这是一个比中心化存储方式更安定、效率高的去中心化的存储网络。
分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用。
广州大数据分布式存储服务架构分布式存储的规模大，因此需要构建高效合理的存储层次结构。
江苏超融合分布式存储存储高性能：衡量分布式存储系统性能常见的指标是系统的吞吐量和系统的响应延迟，系统的吞吐量是在一段时间内可以处理的请求总数，可以用QPS（QueryPerSecond）和TPS（TransactionPersecond）衡量。
系统的响应延迟是指某个请求发出到接收到返回结果所消耗的时间，通常用平均延迟来衡量。
这两个指标往往是矛盾的，追求高吞吐量，比较难做到低延迟，追求低延迟，吞吐量会受影响。
高稳定性：这是一个综合指标，考核分布式存储系统的整体健壮性，任何异常，系统都能坦然面对，系统稳定性越高越好。
江苏超融合分布式存储存储上海点对点科技有限公司总部位于国定东路200号5号楼7楼，是一家新基建、IPFS、分布式存储、Filecoin相关业务，从事智能科技、数据科技、信息技术、电子科技、计算机软硬件科技、信息科技、网络科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让，计算机系统集成，计算机网络系统工程服务，会务服务，设计、制作、代理、发布各类广告，计算机软硬件、电子数码产品的销售，电子商务（不得从事金融业务）等。
的公司。
上海点对点科技作为新基建、IPFS、分布式存储、Filecoin相关业务，从事智能科技、数据科技、信息技术、电子科技、计算机软硬件科技、信息科技、网络科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让，计算机系统集成，计算机网络系统工程服务，会务服务，设计、制作、代理、发布各类广告，计算机软硬件、电子数码产品的销售，电子商务（不得从事金融业务）等。
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上海点对点科技创始人马慧超，始终关注客户，创新科技，竭诚为客户提供良好的服务。
性能测试小工具 wrk 可以怎么用
工作中，面对大佬对项目性能测试结果的询问，你是否自信接口性能能应对未来生产环境？面对用户量增长可能暴露出的系统瓶颈，你是否已经进行了性能测试，了解接口的吞吐量？作为设计开发人员，性能测试不仅仅是一场面试的考验，更是实际工作中不可或缺的一部分。
许多项目初期用户量较少，表面风平浪静，然而随着用户量增长，系统瓶颈逐渐显现。
面对这样的挑战，性能测试成为解决问题的关键。
今天，让我们一起探索 wrk，一款轻量级的性能测试工具，如何帮助我们进行性能测试。
在性能测试中，QPS（每秒查询率）用以衡量特定查询服务器在单位时间内处理流量的能力，RPS（请求每秒）表示系统可同时承载的正常使用系统功能的用户数量，吞吐量则是系统在单位时间内处理请求的数量，响应时间则是系统对请求作出响应的时间。
wrk 是由 GitHub 提供的一个项目，是一个结合多线程设计和可伸缩的事件通知系统的 HTTP 基准测试工具。
在单个多核 CPU 上运行时，它可以产生巨大的负载。
其可选的 LuaJIT 脚本功能，允许用户自定义 HTTP 请求生成、响应处理以及报告。
如何使用 wrk 工具？让我们通过具体步骤进行演示。
首先，下载 wrk 项目，然后进行编译，将编译后的可执行程序放入用户自己的 bin 目录。
完成这些步骤后，即可开始使用 wrk 进行性能测试。
执行 wrk，我们可以输入参数来指定测试范围，如 N 表示数字参数（1k、1M、1G），T 表示时间参数（2s、2m、2h）。
接下来，让我们使用 wrk 对不同网站进行性能测试，如掘金和网络。
通过测试报告，我们可以了解 QPS、RPS、吞吐量和响应时间等关键指标。
在实践中，我们可以总结 wrk 的优势和劣势。
了解工具的优缺点，能帮助我们更有效地利用工具解决问题。
性能测试是技术领域中不可忽视的一部分，它让我们在面对系统瓶颈时，能够提前预测并优化性能，确保系统在高负载下的稳定运行。
通过 wrk 工具的实践，我们能够更直观地评估和优化服务性能。
工具的价值在于实际应用，只有充分利用工具，才能在技术挑战中脱颖而出。
让我们拥抱变化，持续学习和进步，不断向前迈进。
我是阿兵云原生，希望我的分享能对大家有所帮助。
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