根据tps计算并发用户数-根据tps计算并发用户数量的方法

1. 系统pv怎么算？
2. 一般的性能测试工具可以直接测出tps和并发数吗？
3. na是什么技术？
4. 处理电商高并发有什么要求？一般有哪些处理方式？

系统pv怎么算？

PV=page view

tps=transactions per second

QPS=queries per second

RPS=requests per second

RPS=并发数/平均响应时间

一般的性能测试工具可以直接测出TPS和并发数吗？

一般的性能测试工具可以直接测出TPS（Transactions Per Second）和并发数，因为这两个指标是性能测试的重要参数。

测试工具可以模拟多用户同时访问系统，记录每秒钟完成的交易数量，从而计算出系统的TPS。

同时，测试工具可以同时模拟多个用户并发访问系统，记录并发访问数，从而计算出系统的并发数。这些指标可以帮助开发人员和测试人员对系统的性能进行评估和优化。

na是什么技术？

NA（Nirvana）Chain优势目前有两大技术优势：一是技术优势，二是智能合约优势。

1、技术优势：创新的异构复合链实现数据的分而治之，TPS已达到并发；去中心化域名租赁平台，实现匿名去中心化网页的建设；并将网页域名、UI、逻辑程序、数据全上链，实现去中心化D***和Dweb；加上nvm虚拟机可实现定时任务、并行计算和微服务，对于开发者来说，N++编程语言实现5分钟掌握。

2、智能合约优势：NA（Nirvana） Chain开发出的超级智能合约，与普通智能合约相比，可以开发更复杂更综合的运算系统，并可运用到电商、大数据分析等行业开展落地应用。企业可以调度超级智能合约中的节点进行复杂运算，从而提高计算速度，并实现AI、图像识别等高级任务操作。

处理电商高并发有什么要求？一般有哪些处理方式？

1，HTML静态化 ，将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。

4.如果请求过多，判定web服务器的压力过大，增加前端的web服务器，做负载均衡

5.图片服务器分离

1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。

3：MQ(消息队列)，必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办？用MQ吧，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用MQ来异步写，提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4：分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。

5：读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

6：solrCloud:SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的 分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点，再对数据进行平衡,可以做到负载均衡。

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