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QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。每秒能够响应的查询次数。 QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 TPS Transactions Per Second 的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。 TPS 的过程包括：客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。 例如，访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那么访问这一个页面就会产生一个“T”，产生三个“Q”。 PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV即 page view，页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。 根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。 与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。 UV访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。 IP（Internet Protocol）独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。同一 IP 不管访问了几个页面，独立 IP 数均为 1；不同的 IP 浏览页面，计数会加 1。IP 是基于用户广域网 IP 地址来区分不同的访问者的，所以，多个用户（多个局域网 IP）在同一个路由器（同一个广域网 IP）内上网，可能被记录为一个独立 IP 访问者。如果用户不断更换 IP，则有可能被多次统计。 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。 RPS代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是 reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。 某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。 有人把 RPS 说等效于 QPS。其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apache ab 工具进行测量。 关注我 公众号(zhisheng)里回复 面经、ES、Flink、 Spring、Java、Kafka、监控 等关键字可以查看更多关键字对应的文章 Flink 实战1、《从0到1学习Flink》—— Apache Flink 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3、《从0到1学习Flink》—— Flink 配置文件详解 4、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 5、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Source ？ 6、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍 7、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 8、《从0到1学习Flink》—— Flink Data transformation(转换) 9、《从0到1学习Flink》—— 介绍 Flink 中的 Stream Windows 10、《从0到1学习Flink》—— Flink 中的几种 Time 详解 11、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch 12、《从0到1学习Flink》—— Flink 项目如何运行？ 13、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka 14、《从0到1学习Flink》—— Flink JobManager 高可用性配置 15、《从0到1学习Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介绍 16、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL 17、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ 18、《从0到1学习Flink》—— 你上传的 jar 包藏到哪里去了 19、大数据“重磅炸弹”——实时计算框架 Flink 20、《Flink 源码解析》—— 源码编译运行 21、为什么说流处理即未来？ 22、OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实数据仓库 23、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比 24、Flink状态管理和容错机制介绍 25、原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理 26、Apache Flink 是如何管理好内存的？ 27、《从0到1学习Flink》——Flink 中这样管理配置，你知道？ 28、《从0到1学习Flink》——Flink 不可以连续 Split(分流)？ 29、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 的书和二十多篇 Paper 论文 30、360深度实践：Flink与Storm协议级对比 31、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读 32、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了 33、美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践 34、Flink 灵魂两百问，这谁顶得住？ 35、一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once 36、你公司到底需不需要引入实时计算引擎？ Flink 源码解析知识星球里面可以看到下面文章
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