脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了服务吞吐量简单小模型，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

问：简单假设一个服务的处理并发量为CPA， 每个请求的平均处理时间为rpt，则单位时间内的处理吞吐量为多少？ 

答：单位时间内，单个处理线程（worker）的处理量为1/rht，则总的吞吐量为 CPA/rpt。

类比一下：

假设某个红绿灯路口有CPA个车道，每辆车的平均通过时间为rpt，则单位时间内能通过路口的汽车数量为多少？

单位时间内一个车道的通车量为1/rpt，这个路口有CPA个车道，则总的通车量为CPA/rpt。

以上简单模型说明：

1）在服务处理并发量一定时，每个请求的平均处理时间越长，吞吐量越差，

越可能出现一些请求长时间等待而得不到处理的情况，请求等待超时乃至放弃的情况越容易发生；

从服务请求方来看：

2）当出现请求超时的情形时，首先想到的是减少请求次数，但更应该想到的是降低单个请求的处理时间，比如是否可以优化；

3）当出现请求超时的情形时，除了优化单个请求的处理时间外，也可以考虑把一个请求分解为多个，这样服务可以见缝插针地处理其他请求。

　　就比如路人甲上午去银行营业厅办事，如果有几位业务超复杂的人排在路人甲前面，那他想要在上午办完业务估计没戏了；

4）请求在发送的时间上不要过于集中，错峰出行，体验更佳，哈哈；

5）最后一招，延长等待超时时间，耐心等吧；

从服务处理方来看：

6）增加处理并发量CPA，可以增加吞吐量；

7）降低请求的处理时间，也可以增加吞吐量，比如：增加单个worker（如线程）的处理能力，或者优化数据查询时间等。

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的服务吞吐量简单小模型全部内容，希望文章能够帮你解决服务吞吐量简单小模型所遇到的问题。

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