影响系统吞吐量的因素有哪些呢？下面层QPS三要素 线程、响应时间、瓶颈资源做分析
1.线程
设置多少线程合适？
- 设置过多
- 设置过少
对象的生命周期，内存的占用总量，内核态与用户态的切换
场景一
- cpu计算时间18ms（running）
- 查询数据库，网络io时间80ms（waiting）
- 解析结果2ms
- 如果服务器2CPU，大家看看这里多少线程合适？
在充分利用CPU资源的情况下:
线程数量 = (18+80+2)/(18+2) * 2 = 10
结论1：以CPU计算为性能瓶颈
线程数量=((CPU时间+CPU等待时间) / CPU时间) * CPU数量
场景二
- 线程同步锁(数据库事务锁)50ms
- cpu时间18ms
- 查询数据库，网络io时间80ms
- 解析结果2ms
以CPU计算为瓶颈，计算线程数量
线程数=(18 + 2 + 50 + 80) / 20 * 2 = 15
以线程同步锁为瓶颈，计算线程数
线程数=(50 + 18 + 2 + 80) / 50 * 1/1 = 3
结论2：已线程阻塞资源为瓶颈
瓶颈资源的线程并行数=瓶颈资源的总份数/单次请求占用瓶颈资源的份数
线程数量 =（线程总时间/瓶颈资源时间） * 瓶颈资源的线程并行数
2.响应时间
响应时间决定QPS?
QPS = 1000/响应时间 * 线程数量
实例
线程数量=线程总时间/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
线程数量=(30+10+30+10+20)/ (10 + 10 + 20) * 4 = 10
QPS = 线程数量 * 1000/响应总时间
QPS = 10 * 1000/(30+10+30+10+20)
= 100
改进，将查询操作并行
优化后
线程数量=线程总时间/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
线程数量=(30+10+10+20)/ (10 + 10 + 20) * 4 = 9
QPS = 线程数量 * 1000/响应总时间
QPS = 9 * 1000/(30+10+10+20)
= 100
结论3：QPS = 1000/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
线程数量=线程总时间/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源幵行数
QPS = 线程数量 * 1000/线程总时间
===>
QPS = 1000/瓶颈资源时间 * 瓶颈资源并行数
3.瓶颈资源
要分析系统的瓶颈资源，需求对系统特性做个区分，分析出系统是哪种类型的系统
-
IO密集型系统
定义：IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。
在单线程上运行IO密集型任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。
所以IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核CPU上，这种加速主要利用了被浪费掉的阻塞时间。第一种配置方式： 由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程。 配置公式：CPU核数 * 2 第二种配置方式： IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数。 配置公式：CPU核数 / (1 – 阻塞系数)（0.8~0.9之间） 比如：8核 / (1 – 0.9) = 80个线程数 CPU密集型系统
定义：CPU密集型的意思就是该任务需要大量运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行
CPU密集型任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速（通过多线程）
CPU密集型任务配置尽可能少的线程数
CPU密集型线程数配置公式：(CPU核数+1)个线程的线程池
