《吞吐量与QPS：深入解析两者关系及能否相互计算》
一、吞吐量与QPS的概念
（一）吞吐量（Throughput）
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1、定义
- 吞吐量是指在单位时间内系统成功处理的请求数量或者传输的数据量，它衡量的是系统整体的处理能力，这里的处理可以包括从接收请求、处理请求到返回响应的整个过程，一个网络服务器在1秒内成功传输了10MB的数据，那么这个10MB就是该服务器在这1秒内的数据吞吐量；如果是一个应用系统在1分钟内处理了100个业务请求并成功响应，那么100个请求就是该系统这1分钟的业务请求吞吐量。
2、影响因素
- 硬件方面，服务器的CPU性能、内存大小和磁盘I/O速度等都会影响吞吐量，一个CPU处理能力较弱的服务器，在高并发情况下可能无法快速处理大量请求，从而限制了吞吐量，如果内存不足，系统可能需要频繁进行磁盘交换，这也会降低数据的读取和处理速度，进而影响吞吐量。
- 软件方面，系统架构、算法效率以及数据库查询性能等起着关键作用，一个设计不合理的系统架构，如多层嵌套的复杂调用关系，会增加处理请求的时间，降低吞吐量，低效的算法可能导致大量的计算资源浪费，而数据库查询如果没有进行优化，例如没有建立合适的索引，查询时间会很长，影响整个系统的请求处理速度，从而影响吞吐量。
（二）QPS（Queries Per Second）
1、定义
- QPS是指每秒查询率，专门用于衡量服务器每秒能够响应的查询请求数量，这里的查询是一个广义的概念，可以是对数据库的查询操作，也可以是对Web服务的各种请求，一个Web服务器每秒能够处理50个用户的登录请求，那么这个Web服务器的QPS就是50。
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2、与吞吐量的区别
- QPS主要关注的是查询请求的数量，侧重于服务器对请求的响应频率，而吞吐量不仅考虑请求数量，还会涉及到数据量的处理，一个查询请求可能返回的数据量很小，此时QPS可能较高，但如果每个请求都需要传输大量的数据，虽然QPS不变，吞吐量可能会因为数据量的增加而增大。
二、吞吐量能否计算QPS
（一）一般情况
1、不能直接计算
- 在大多数实际场景中，吞吐量不能直接用来计算QPS，因为吞吐量包含了请求处理过程中的数据量信息，而QPS只关注请求的数量，一个文件下载服务，吞吐量可能很高，因为传输的文件数据量很大，但如果从请求数量来看，可能每秒只有几个下载请求，即QPS很低，如果仅根据吞吐量来计算QPS，会得到完全错误的结果。
2、缺乏必要信息
- 要计算QPS，需要知道在单位时间内确切的请求数量，而吞吐量并不能提供这个信息，即使知道了在一定时间内系统处理的总数据量以及平均每个请求的数据量，也不能准确得出QPS，因为请求之间的到达时间间隔、系统处理请求的并发情况等因素都会影响QPS，而这些因素无法从吞吐量中获取。
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（二）特殊情况
1、特定假设下的近似计算
- 在一些特殊情况下，如果能够做出一些合理的假设，吞吐量可以用于近似计算QPS，假设每个请求的数据量大致相同，并且系统处理请求的时间主要取决于数据传输（忽略请求处理逻辑的时间差异等），那么可以通过吞吐量除以平均每个请求的数据量来得到近似的QPS，已知一个系统在10秒内的吞吐量为100KB，并且经过分析每个请求平均传输10KB的数据，那么可以近似计算出QPS为10（100KB / 10KB / 10s = 10个请求/秒），但这种计算是非常粗糙的，并且在实际复杂系统中，这种假设往往很难成立。
2、对于简单且同质化的系统
- 在一些简单且请求同质化程度非常高的系统中，例如一个只处理固定大小数据的简单消息队列系统，所有请求的数据量相同，并且处理逻辑简单且一致，在这种情况下，吞吐量和QPS之间存在较为直接的关系，可以通过吞吐量和固定的数据量关系来准确计算QPS，但这种系统在实际应用中相对较少，大多数实际的业务系统都较为复杂，存在多种类型的请求、不同的数据量和复杂的处理逻辑。
在一般情况下，吞吐量不能用来计算QPS，只有在非常特殊的假设和简单系统的情况下，才可以进行近似或直接计算，但这种情况在实际的复杂业务场景中并不常见。
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