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吞吐量是指每秒处理的请求或事务数。它是衡量系统性能的重要指标，指示系统处理请求的速度。
影响吞吐量
影响吞吐量的因素包括：
- 硬件资源：处理器速度、内存大小和磁盘速度都会影响吞吐量。
- 软件效率：应用程序的效率和所用算法会影响吞吐量。
- 网络带宽：网络连接的带宽会影响吞吐量。
- 并发性：系统处理请求或事务的能力。
- 负载：系统当前正在处理的请求或事务数目。
提高吞吐量
提高吞吐量的措施包括：
- 升级硬件：提升处理器速度、增加内存容量和使用更快的磁盘。
- 优化软件：改进应用程序的代码并使用高效的算法。
- 优化网络：提升网络带宽并减少延迟。
- 增加并发性：通过使用多线程或分布式架构来提高处理能力。
- 均衡负载：使用负载均衡技术将请求分布到多个服务器上。
吞吐量监测
监测吞吐量对于确保系统性能至关重要。常用的监测工具包括：
- 性能监视器：如 Windows 性能监视器或 Linux sar 命令。
- 日志分析：分析服务器日志以获取有关请求和事务的详细信息。
- 负载测试工具：模拟大量请求或事务以测试系统的吞吐量。
结论
吞吐量是衡量系统性能的关键指标。通过了解影响吞吐量的因素和采取提高措施，可以优化系统以处理更高的请求或事务数。持续监测吞吐量并进行必要调整对于确保最佳系统性能至关重要。
硬盘的吞吐量是多大？
18t 7200 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (9 + 4.17) = 76 IOPS。
IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。
IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。
IOPS和数据吞吐量适用于不同的场合：读取个1KB文件，用时10秒 Throught(吞吐量)=1MB/s，IOPS=1000 追求IOPS。
读取1个10MB文件，用时0.2秒 Throught(吞吐量)=50MB/s，IOPS=5 追求吞吐量。
简而言之：磁盘的 IOPS，也就是在一秒内，磁盘进行多少次 I/O 读写。
磁盘的吞吐量，也就是每秒磁盘 I/O 的流量，即磁盘写入加上读出的数据的大小。
对于磁盘来说一个完整的IO操作是这样进行的：当控制器对磁盘发出一个IO操作命令的时候，磁盘的驱动臂(Actuator Arm)带读写磁头(Head)离开着陆区(Landing Zone，位于内圈没有数据的区域)，移动到要操作的初始数据块所在的磁道(Track)的正上方，这个过程被称为寻址(Seeking)，对应消耗的时间被称为寻址时间(Seek Time);但是找到对应磁道还不能马上读取数据，这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可操作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(Rotational Delay);接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要操作的全部数据，这个过程称为数据传送(Data Transfer)，对应的时间称为传送时间(Transfer Time)。
完成这三个步骤之后一次IO操作也就完成了。
QPS，TPS，吞吐量，响应时间详解及关系
在软件工程与系统设计中，衡量系统性能的几个关键指标是并发数、吞吐量、响应时间和QPS与TPS。它们各自揭示了系统的负载能力、处理请求效率以及用户体验的核心要素。
并发数是系统同时处理的请求数量，它直观反映了系统的负载承受能力，是衡量系统繁忙程度的重要指标。
吞吐量，即单位时间内系统处理的请求数量，是衡量系统性能的常用指标，它揭示了系统处理请求的效率。
响应时间（RT）是系统响应用户请求的速度，一个快速的响应时间意味着更优质的用户体验。它是从客户端发起请求到收到服务器响应数据所需的时间。
QPS（每秒查询数）衡量的是服务器在规定时间内处理查询的速率，而TPS（每秒事务数）则关注的是完成完整业务操作的次数。两者都反映了系统处理能力的不同侧面。
QPS与TPS在计算上的关系是，QPS通常基于单次操作，而一个事务可能包含多个查询。例如，一次页面访问可能需要服务器处理多个请求，这些请求则会累加到QPS中。
理解这些指标之间的关系至关重要，例如，QPS与并发量和平均响应时间的关系是：QPS = 并发量 / 平均响应时间，而并发量又等于QPS乘以平均响应时间。在实际场景中，如每天300万PV的流量集中在20%的高峰时段，计算峰值QPS有助于决定所需的服务器资源。
在单线程和多线程环境中，QPS与线程数密切相关。单线程时，QPS与响应时间成反比；而多线程情况下，QPS随着线程数的增加而线性增长，但过度增加线程可能导致资源竞争，响应时间增加。
QPS与RT的关系并非简单的反比关系，通常在web系统中，响应时间取决于CPU执行时间、线程等待时间和IO操作。在实际测试中，这两个指标的关系可能会受到多种因素的影响。
深入理解这些性能指标，对于优化系统架构、提升用户体验和合理分配资源具有重要意义。每个系统都有其最佳线程数量，超过这个临界点可能会导致性能瓶颈和响应时间的恶化。
性能指标-吞吐量 Throughput
吞吐量： 指在网络上传输的数据量的总和；它反映地是服务器承受压力的能力； 例如：一个水龙头在24小时内流出10吨水；它的吞吐量是10吨水； 10个水龙头在1秒内共计流出0.1吨水；它有吞吐量是0.1吨水； 但并不能说1个水龙头的出水能力比10个水龙头出水能力强，所以，就需要加单位时间了，看谁1秒内的出水量大，这就是吞吐率。
吞吐率： 指单位时间内处理的客户请求数量。
通常情况下，用“字节数/秒”来衡量；也可以“请求数/秒”“页面数/秒”来衡量，其本质都是在网络上传输的数据，而数据的单位就是字节数；从业务角度来讲，吞吐率还可以用“业务数/小时或天”，“访问人数/小时或天”，“页面访问量/小时或天”来衡量。
TPS（Transaction Per second): 每秒钟系统能处理的事务数量；
