PS（Transactions Per Second）：每秒事务数

QPS（Query Per Second）：每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。

并发数：并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。

峰值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）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次

UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据)

吐吞量：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量

响应时间（RT）：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。

DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似

MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量

通常DAU会结合MAU一起使用，这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。 MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡，也可以这么说，MAU更像战略层面的表征，DAU更像战术层面的表征。通过这些宏观和细微的趋势变化，可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。

QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。

QPS（TPS）、并发数、响应时间它们三者之间的关系是：

• QPS（TPS）= 并发数 / 平均响应时间
• 并发数 = QPS * 平均响应时间

• 这只是QPS的一种计算方式，实际中我还用到过通过打桩压测计算某台机器的QPS，此种方式也比较准确。

   

举例说明：

　　假设服务并发度为1500，RT为150ms，那么该服务的QPS 为10000 = 1500（并发数） /  0.15 （RT） ，假如通过压测一台机器的QPS为500，那么该服务需要20台这样的机器。

 

 

举例说明：

 

例1：

 

　　假设1秒钟100个请求，处理每个请求需要花2秒，

 

　　那么  50（每秒可以处理50个请求，即QPS使50） = 100（每秒并发数） /  2 （每个请求的平均处理时间） 

 

　　这是一台机器的QPS，如有每秒并发数为1000，那么就需要10台这样的机器才扛得住:

 

例2：

 

　　每天200万PV，那么它的QPS = （2000000 * 0.8）/ （24*60*60*0.2）≈ 93

 

　　假设按照上面那样一台机器的QPS是50，那么抗住每天200万PV的访问量需要2台这样的机器

 

 

 

性能测试工具：

 

• apache ab
• http_load

 

关于Nginx访问量统计：

 

https://www.cnblogs.com/super86/p/5864033.html