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100 ？ 1000 ？ 10000 ？
在超算（处理速度极快）中 1000 流量，可能造成并发问题 ？
和服务器计算能力、业务逻辑、IO 能力等都有关系，请问大牛们有关于这个问题的探讨吗 ？
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Xusually 2021-09-14 14:55:56 +08:00
早年都提 C10K
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Xusually 2021-09-14 14:56:29 +08:00  5
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vanlink 2021-09-14 15:16:44 +08:00
负载均衡设备，至少得上百万并发才够门槛。
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misaka19000 2021-09-14 15:18:08 +08:00
。。。
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misaka19000 2021-09-14 15:18:39 +08:00
一般所谓高并发在 web 中指的是 tps 而不是楼上所谓的 C10K 问题
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yamasa 2021-09-14 15:20:05 +08:00
业务场景都没有怎么讨论？我之前在的组做 tts 相关业务，单引擎 pod 能撑 30 个并发就算你厉害。这跟互联网典型的简单数据查询耗时根本不是一个级别的
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Chinsung 2021-09-14 17:05:16 +08:00 8
一般按照单机算，单机能抗住 1000 事务处理已经很不错了，也就是所谓 TPS 。
到具体的情况，网上很多概念就会混淆，主要是互联网电商那群人喜欢吹。 其实 2 台机器能抗住 1W 用户，10 台就能抗住接近 5W，这本来就是分布式的意义。 实际生产上，除非压测有明显瓶颈，否则加机器就是究极方案。 所以这东西更多的还是面向结果，而不是理论分析，实际除了纯计算任务，其他任务链路都很长，很难做一个纯理论的分析。 |
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ragnaroks 2021-09-14 21:48:13 +08:00
有个 dotnet core 3.1 写的支付接口（包装支付宝和银联），单机 qps 4000 多接近 5000，用了 3x2 台机器分流，算是并发比较低的。
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ragnaroks 2021-09-14 21:49:51 +08:00
按照我的理解，单机能承受 50000 qps 就应该算是不错的表现了，除了代码写的太烂；当业务复杂到单机 qps 极低，那么这个业务应该本身很赚钱，机器完全可以使劲加。
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ragnaroks 2021-09-14 21:52:32 +08:00
说“单机”太笼统了，我上面的单机指 x5570(2) 和 32G D3，一般内存都是完全多余的。
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xiaokongwu 2021-09-14 22:00:37 +08:00
@ragnaroks X5570 这种 4C8 线程的 U，还是调外部接口的场景……真的能达到单机 4000 吗，太恐怖了吧
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ragnaroks 2021-09-14 22:15:01 +08:00
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securityCoding 2021-09-14 22:32:06 +08:00 via Android
瓶颈都在数据库 io
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hhjswf 2021-09-15 00:45:13 +08:00
说单机不提配置有什么意义。。
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ufan0 2021-09-15 00:51:37 +08:00
最近正好在压测，仅供参考：
配置 2H4G，中台业务系统要求 TPS1000+，极个别业务场景不复杂的，要求是 TPS2000+。 目前压测情况不乐观，平均 TPS 还未达到基准线。 感觉还挺好玩的，我正在负责的几个应用，有两个已经优化到 1200TPS，感觉还是挺有成就感的，目前瓶颈卡在机器性能（主要是 IO ）以及内存大小，数据库倒是配置很高没问题，接下来看看还有没有可以压榨的地方。 |
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cassyfar 2021-09-15 03:03:31 +08:00
高并发和单机有啥关系？
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zerongliu 2021-09-15 08:30:15 +08:00
都是具体场景具体分析
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pythonee 2021-09-15 09:15:52 +08:00
无责任贡献指标：
- 连接数 - TPS - 吞吐量 |
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sha851092391 2021-09-15 09:40:33 +08:00
不谈业务都是耍流氓，同配置下你跑个空接口，我跑一个国际象棋步数计算，你觉得有啥参考意义。
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dqzcwxb 2021-09-15 10:15:59 +08:00
其实是并行,并发只需要两个线程甚至一个协程就能做到
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kiddingU 2021-09-15 10:44:38 +08:00
一般瓶颈都在数据库这一层，业务逻辑能有多复杂，跑一个空的 nginx，单机能到达 10W qps，业务复杂了单机能到达 1000TPS 我觉得已经很高了，现在很多时候都是码机器了，缓存 队列 k8s + hpa 自动扩容缩容，扛高峰流量也就没太大问题
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