我在BAT学到的技术工具-使用nodejs搭建支持高并发的http服务 - 简书
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我在BAT学到的技术工具-使用nodejs搭建支持高并发的http服务
1. 面对的需求
图片标签商品服务，类似产品：nice，商品滤镜：
单图片维度
tag标签维度
获取指定图片中的tag内容 输入：objurl，userid 输出：tag list
获取指定话题（如："G-SHOCK"）下面所有的图片 输入：tagname 输出：objurl list，tag desc 等信息
为某个图片添加标签tag 输入：objurl， userid， tagname(这个为了归一化，前端会有选择引导) 输出：是否成功
2. 可选的技术方案
2种技术方案A/B
php 使用lighty 配置fastcgi模式
nodejs使用lighty配置redirect模式
由于搜索核心的流量经过php集群，所以，本次从开发效率，并发请求支持效率（单机qps）上考虑使用nodejs搭建后端服务
3. 基于nodejs的技术方案
nodejs完成连接接入，结果处理拼装的工作，其中使用到了几个很好用的插件。
: 类似服务端的supervise，当进程意外崩溃后自动重启动；
由于nodejs是单进程模型，pm2支持自动部署为多进程运行，可以更好的利用服务器cpu；
redis:支持的nodejs的redis proxy
redis 使用了set作为value类型，牺牲部分性能达到去除重复标签的功能。
管理redis的web 工具
4. 效果总结
实际压力测试，读写混合的pv单机可以在1W qps左右。
总结nodejs适合应用场景：高并发流量，不是很重的处理逻辑，http服务层。
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选择支付方式：1、爬虫技术概述
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
2、爬虫原理
2.1 网络爬虫原理
Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。
2.2 网络爬虫系统的工作原理
在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。
控制器是网络爬虫的中央控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。
解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品有：Oracle、Sql Server等。
Web网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。网络爬虫系统以这些种子集合作为初始URL，开始数据的抓取。因为网页中含有链接信息，通过已有网页的 URL会得到一些新的 URL，可以把网页之间的指向结构视为一个森林，每个种子URL对应的网页是森林中的一棵树的根节点。这样，Web网络爬虫系统就可以根据广度优先算法或者深度优先算法遍历所有的网页。由于深度优先搜索算法可能会使爬虫系统陷入一个网站内部，不利于搜索比较靠近网站首页的网页信息，因此一般采用广度优先搜索算法采集网页。Web网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，然后简单地从队首取出一个URL下载其对应的网页。得到网页的内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列。然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载，然后再解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后才会停止下来。
网络爬虫的基本工作流程如下：
1.首先选取一部分精心挑选的种子URL；
2.将这些URL放入待抓取URL队列；
3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。
4.分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
2.3 抓取策略
在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
2.3.1深度优先遍历策略
深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下面的图为例：
遍历的路径：A-F-G E-H-I B C D
2.3.2宽度优先遍历策略
宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例：
遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I
2.3.3反向链接数策略
反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。
在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。
2.3.4Partial PageRank策略
Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。
如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明：
2.3.5OPIC策略策略
该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。
2.3.6大站优先策略
对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。
3、爬虫分类
开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：
（1）分布式爬虫：Nutch
（2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
3.1 分布式爬虫
爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
1)海量URL管理
现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在&页面解析&(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
分布式爬虫平台架构图
3.2 JAVA爬虫
这里把JAVA爬虫单独分为一类，是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便谈谈。
其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，难问题和复杂的问题都被以前的人解决了（比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是毫无技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点是开发hadoop，本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说，类似遍历本机的文件，查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架，就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块，谁都能做，但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是：
1）爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么？
不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的，那都不叫开源爬虫，那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器，往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是，使用这些爬虫来遍历网站，遇到需要解析的页面，就将网页的相关信息提交给模拟浏览器，来完成JS生成信息的抽取。
2）爬虫可以爬取ajax信息么？
网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
3）爬虫怎么爬取要登陆的网站？
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
4）爬虫怎么抽取网页的信息？
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好，这里不评价。
5）爬虫怎么保存网页的信息？
有一些爬虫，自带一个模块负责持久化。比如webmagic，有一个模块叫pipeline。通过简单地配置，可以将爬虫抽取到的信息，持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫，并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好，就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似，取决于你的业务。
6）爬虫被网站封了怎么办？
爬虫被网站封了，一般用多代理（随机代理）就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理，放到一个全局数组中，自己写一个代理随机获取（从数组中）的代码。
7）网页可以调用爬虫么？
爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
8）爬虫速度怎么样？
单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
9）明明代码写对了，爬不到数据，是不是爬虫有问题，换个爬虫能解决么？
如果代码写对了，又爬不到数据，换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况，要么是网站把你封了，要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取？
爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽可能覆盖。
至于根据主题爬取，爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来，然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛，可以通过限制URL正则等方式，来缩小一下范围。
11）哪个爬虫的设计模式和构架比较好？
设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的，都是软件开发完，然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。
至于构架，开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列，这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单，谈不上什么构架。
所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂，拿哪个爬虫来，都是要经过复杂的二次开发，才可以满足需求。
3.3 非JAVA爬虫
在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类，并不是针对爬虫本身的质量进行讨论，而是针对larbin、scrapy这类爬虫，对开发成本的影响。
先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
上图是Scrapy的架构图，绿线是数据流向，首先从初始URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载，下载之后会交给 Spider 进行分析，需要保存的数据则会被送到Item Pipeline，那是对数据进行后期处理。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。 因此在开发爬虫的时候，最好也先规划好各种模块。我的做法是单独规划下载模块，爬行模块，调度模块，数据存储模块。
对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本，如果软件需要团队开发或者交接，那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。
还有一些ruby、php的爬虫，这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务，用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫，一方面要调研一下相关的生态圈，还有就是，这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG（用的人少、资料也少）
4、反爬虫技术
因为搜索引擎的流行，网络爬虫已经成了很普及网络技术，除了专门做搜索的Google，Yahoo，微软，百度以外，几乎每个大型门户网站都有自己的搜索引擎，大大小小叫得出来名字得就几十种，还有各种不知名的几千几万种，对于一个内容型驱动的网站来说，受到网络爬虫的光顾是不可避免的。
一些智能的搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，对网站资源消耗比较少，但是很多糟糕的网络爬虫，对网页爬取能力很差，经常并发几十上百个请求循环重复抓取，这种爬虫对中小型网站往往是毁灭性打击，特别是一些缺乏爬虫编写经验的程序员写出来的爬虫破坏力极强，造成的网站访问压力会非常大，会导致网站访问速度缓慢，甚至无法访问。
一般网站从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，大多数网站都从这些角度来反爬虫。第三种一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度。
4.1 通过Headers反爬虫
从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
4.2 基于用户行为反爬虫
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。[这种防爬，需要有足够多的ip来应对]
大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。这样的代理ip爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。[评论：动态拨号也是一种解决方案]
对于第二种情况，可以在每次请求后随机间隔几秒再进行下一次请求。有些有逻辑漏洞的网站，可以通过请求几次，退出登录，重新登录，继续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制。[评论：对于账户做防爬限制，一般难以应对，随机几秒请求也往往可能被封，如果能有多个账户，切换使用，效果更佳]
4.3动态页面的反爬虫
上述的几种情况大多都是出现在静态页面，还有一部分网站，我们需要爬取的数据是通过ajax请求得到，或者通过Java生成的。首先用Firebug或者HttpFox对网络请求进行分析[评论：感觉google的、IE的网络请求分析使用也挺好]。如果能够找到ajax请求，也能分析出具体的参数和响应的具体含义，我们就能采用上面的方法，直接利用requests或者urllib2模拟ajax请求，对响应的json进行分析得到需要的数据。
能够直接模拟ajax请求获取数据固然是极好的，但是有些网站把ajax请求的所有参数全部加密了。我们根本没办法构造自己所需要的数据的请求。我这几天爬的那个网站就是这样，除了加密ajax参数，它还把一些基本的功能都封装了，全部都是在调用自己的接口，而接口参数都是加密的。遇到这样的网站，我们就不能用上面的方法了，我用的是selenium+phantomJS框架，调用浏览器内核，并利用phantomJS执行js来模拟人为操作以及触发页面中的js脚本。从填写表单到点击按钮再到滚动页面，全部都可以模拟，不考虑具体的请求和响应过程，只是完完整整的把人浏览页面获取数据的过程模拟一遍。[评论：支持phantomJS]
用这套框架几乎能绕过大多数的反爬虫，因为它不是在伪装成浏览器来获取数据（上述的通过添加 Headers一定程度上就是为了伪装成浏览器），它本身就是浏览器，phantomJS就是一个没有界面的浏览器，只是操控这个浏览器的不是人。利用 selenium+phantomJS能干很多事情，例如识别点触式（12306）或者滑动式的验证码，对页面表单进行暴力破解等等。它在自动化渗透中还 会大展身手，以后还会提到这个。
阅读(...) 评论()PS：下面是性能的主要概念和计算公式，记录下：
一．系统吞度量要素：
&&一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust&对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
&&&&&&&&QPS（TPS）：每秒钟request/事务&数量
&&&&&&&&并发数：&系统同时处理的request/事务数
&&&&&&&&响应时间：&&一般取平均响应时间
（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 & &或者 & 并发数 = QPS*平均响应时间
& & & & 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。
QPS = ) 事务/秒
平均响应时间为 = 5*60 &秒
并发数= QPS*平均响应时间 = ) *(5*60)=166.7
&&&&&&&&一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
决定系统响应时间要素
我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；
关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。
二．系统吞吐量评估：
我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。
通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。
通常的技术方法：
&&&&&&&&1.&找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）
&&&&&&&&2.&通过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。
淘宝流量图：
淘宝的TPS和PV之间的关系通常为&&最高TPS：PV大约为&1 : 11*3600&（相当于按最高TPS访问11个小时，这个是商品详情的场景，不同的应用场景会有一些不同）
B) B2B中文站
B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大，粗略估计在1 : 8个小时左右的关系（09年对offerdetail的流量分析数据）。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大，可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。
在淘宝环境下，假设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*万
这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小。
无论有无思考时间（T_think），测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间（T_response）之间有以下关系（稳定运行情况下）：
TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。
并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
& &上图横坐标是并发用户数。绿线是CPU使用率；紫线是吞吐量，即QPS；蓝线是时延。
开始，系统只有一个用户，CPU工作肯定是不饱合的。一方面该服务器可能有多个cpu，但是只处理单个进程，另一方面，在处理一个进程中，有些阶段可能是IO阶段，这个时候会造成CPU等待，但是有没有其他请
求进程可以被处理）。随着并发用户数的增加，CPU利用率上升，QPS相应也增加（公式为QPS=并发用户数/平均响应时间。）随着并发用户数的增加，平均响应时间也在增加，而且平均响应时间的增加是一个指数增加曲线。而当并发数增加到很大时，每秒钟都会有很多请求需要处理，会造成进程（线程）频繁切换，反正真正用于处理请求的时间变少，每秒能够处
理的请求数反而变少，同时用户的请求等待时间也会变大，甚至超过用户的心理底线。
来源：://blogs/jackei/
软件性能测试的基本概念和计算公式
一、软件性能的关注点
对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？
我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，作为一个软件性能测试工程师，我们又该关注什么？
首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。
对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。
用户关注的是用户操作的相应时间。
其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。
1、 相应时间
2、 服务器资源使用情况是否合理
3、 应用服务器和资源使用是否合理
4、 系统能否实现扩展
5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
7、 更换那些设备可以提高性能
8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。
1、 设计是否合理
2、 数据库设计是否合理
3、 代码是否存在性能方面的问题
4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
6、 系统中是否存在不合理的资源竞争
那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？
一句话，我们要关注以上所有的性能点。
二、软件性能的几个主要术语
1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、并发用户数的计算公式
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
平均并发用户数的计算：C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量
对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
转自&/5095.html
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