PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 

计算模型： 
每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 。
其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时，有80%的请求发生一天的9.6个小时当中（很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少）。 

简单计算的结果：
((80%*500万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 115.7个请求/秒 
((80%*100万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 23.1个请求/秒 

初步结论： 
现在我们在做压力测试时，就有了标准，如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。

留足余量：

以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。

115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒

115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒

23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒

23.1个请求/秒 *3倍=69.3个请求/秒

最终结论：

如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒，就可以应对平均500万PV/每天。

如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求，就可以应对平均100万PV/每天。

说明：

这里说明每秒N个请求，就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 

实际经验：

1、根据实际经验，采用两台常规配置的机架式服务器，配置是很常见的配置，例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。

2、个人武断的认为在服务器CPU领域Intel的CPU要优于AMD的CPU，有反对的就反对吧，我都说我武断了（请看CPU性能比较），不要太相信AMD的广告，比较CPU性能简单办法就是比价格，不要比频率与核心数，价格相差不多的性能也相差不多。

3、硬盘的性能很重要，由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘，高级一点的可以配SSD固态硬盘，性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。（本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧）

4、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化)，是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。

5、以上软硬件情况下，是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰)

注意机房的网络带宽：

有人说以上条件我都满足了，但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽，在国内服务器便宜但带宽很贵，很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤，实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享，这已经很贵了（北京价格）。

一天总流量：每个页面20k字节*100万个页面/1024=19531M字节=19G字节，

19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s   如果请求是均匀分布的，需要5M（640K字节）带宽（5Mb=640KB 注意大小写，b是位，B是字节，差了8倍），但所有请求不可能是均匀分布的，当有高峰时5M带宽一定不够，X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。

以上是假设每个页面20k字节，基本不包含图片，要是包含图片就更大了，10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。

（全文完）

附：性能测试基本概念
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基本概念： 
Throughput（吞吐量）：按照常规理解网络吞吐量表示在单位时间内通过网卡数据量之和，其中即包括本机网卡发送出去的数据量也包括本机网卡接收到的数据量。 一个100Mb(位)的双工网卡，最大发送数据的速度是12.5M字节/s ， 最大接收数据的速度是12.5M字节/s， 可以 同时 收发 数据。 
并发用户数：是同时执行操作的用户(线程数)。 
响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间 。

QPS - Queries Per Second  每秒处理的查询数（如果是数据库，就相当于读取）
TPS - Transactions Per Second  每秒处理的事务数(如果是数据库，就相当于写入、修改)
IOPS，每秒磁盘进行的I/O操作次数

例如对某个数据库测试，分开两次测QPS与TPS。
QPS（读取）值总是高于TPS(写、改)，并且有倍率关系，因为：
1、数据库对查询可能有缓存。
2、机械硬盘或SSD硬盘的读就是比写快。 
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JMeter测试参数说明： 

Label：每一个测试单元的名字。 

#Samples：表示一个测试单元一共发出了多少个请求。 

Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间。，不重要。 

Median：中位数，也就是 50％ 用户的响应时间，如果把响应时间从小到大顺序排序，那么50％的请求的响应时间在这个范围之内。重要。 

90% Line：90％ 用户的响应时间，如果把响应时间从小到大顺序排序，那么90％的请求的响应时间在这个范围之内。重要 。 

Min：最小响应时间，不重要。 

Max：最大响应时间，出现几率只不过是千分之一甚至万分之一，不重要。 

Error%：本次测试中出现错误的请求的数量 

Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数 

KB/Sec：每秒从服务器端接收 到的数据量(只是接收)，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec 
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loadrunner测试参数说明： 

响应时间： 取90%值，如果把响应时间从小到大顺序排序，那么90％的请求的响应时间在这个范围之内。重要。 

每秒点击数 ：hits per Second,每秒钟向服务器提交请求的数量。 

TPS： Transaction per Second ，每秒事务数，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 

Throughput（吞吐量）： Loadrunner记录的Throughput是接收到服务器返回的所有字节数之和，与本地发出的字节数无关。 

Throughput/Sec： 每秒的吞吐量。 

对于BS架构的一般分析 响应时间、点击率、吞吐量、TPS（每秒事务数）。 
对于CS架构的一般分析 TPS（每秒事务数） 

For example, the DAL might return a reference to an object (in terms of object-oriented programming) complete with its attributes instead of a row of fields from a database table. This allows the client (or user) modules to be created with a higher level of abstraction. This kind of model could be implemented by creating a class of data access methods that directly reference a corresponding set of database stored procedures. Another implementation could potentially retrieve or write records to or from a file system. The DAL hides this complexity of the underlying data store from the external world.

For example, instead of using commands such as insert, delete, and update to access a specific table in a database, a class and a few stored procedures could be created in the database. The procedures would be called from a method inside the class, which would return an object containing the requested values. Or, the insert, delete and update commands could be executed within simple functions like registeruser or loginuser stored within the data access layer.

Also, business logic methods from an application can be mapped to the Data Access Layer. So, for example, instead of making a query into a database to fetch all users from several tables the application can call a single method from a DAL which abstracts those database calls.

Applications using a data access layer can be either database server dependent or independent. If the data access layer supports multiple database types, the application becomes able to use whatever databases the DAL can talk to. In either circumstance, having a data access layer provides a centralized location for all calls into the database, and thus makes it easier to port the application to other database systems (assuming that 100% of the database interaction is done in the DAL for a given application).

Object-Relational Mapping tools provide data layers in this fashion, following the active record model. The ORM/active-record model is popular with web frameworks.

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配置RTX51 Tiny?

REST (REpresentation State Transfer) 描述了一个架构样式的网络系统，比如 web 应用程序。它首次出现在 2000 年 Roy Fielding 的博士论文中，他是 HTTP 规范的主要编写者之一。REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful。

Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。

在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体，它向客户端公开。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI (Universal Resource Identifier) 得到一个惟一的地址。所有资源都共享统一的界面，以便在客户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法，比如 GET、PUT、POST 和 DELETE。Hypermedia 是应用程序状态的引擎，资源表示通过超链接互联。

另一个重要的 REST 原则是分层系统，这表示组件无法了解它与之交互的中间层以外的组件。通过将系统知识限制在单个层，可以限制整个系统的复杂性，促进了底层的独立性。

当 REST 架构的约束条件作为一个整体应用时，将生成一个可以扩展到大量客户端的应用程序。它还降低了客户端和服务器之间的交互延迟。统一界面简化了整个系统架构，改进了子系统之间交互的可见性。REST 简化了客户端和服务器的实现。

RESTful的实现：RESTful Web 服务与 RPC 样式的 Web 服务

了解了什么是什么是REST，我们再看看RESTful的实现。最近，使用 RPC 样式架构构建的基于 SOAP 的 Web 服务成为实现 SOA 最常用的方法。RPC 样式的 Web 服务客户端将一个装满数据的信封（包括方法和参数信息）通过 HTTP 发送到服务器。服务器打开信封并使用传入参数执行指定的方法。方法的结果打包到一个信封并作为响应发回客户端。客户端收到响应并打开信封。每个对象都有自己独特的方法以及仅公开一个 URI 的 RPC 样式 Web 服务，URI 表示单个端点。它忽略 HTTP 的大部分特性且仅支持 POST 方法。

由于轻量级以及通过 HTTP 直接传输数据的特性，Web 服务的 RESTful 方法已经成为最常见的替代方法。可以使用各种语言（比如 Java 程序、Perl、Ruby、Python、PHP 和 Javascript[包括 Ajax]）实现客户端。RESTful Web 服务通常可以通过自动客户端或代表用户的应用程序访问。但是，这种服务的简便性让用户能够与之直接交互，使用它们的 Web 浏览器构建一个 GET URL 并读取返回的内容。

在 REST 样式的 Web 服务中，每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标，方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法，包括 HTTP GET、POST、PUT、DELETE，还可能包括 HEADER 和 OPTIONS。

在 RPC 样式的架构中，关注点在于方法，而在 REST 样式的架构中，关注点在于资源 —— 将使用标准方法检索并操作信息片段（使用表示的形式）。资源表示形式在表示形式中使用超链接互联。

Leonard Richardson 和 Sam Ruby 在他们的著作 RESTful Web Services 中引入了术语 REST-RPC 混合架构。REST-RPC 混合 Web 服务不使用信封包装方法、参数和数据，而是直接通过 HTTP 传输数据，这与 REST 样式的 Web 服务是类似的。但是它不使用标准的 HTTP 方法操作资源。它在 HTTP 请求的 URI 部分存储方法信息。好几个知名的 Web 服务，比如 Yahoo 的 Flickr API 和 del.icio.us API 都使用这种混合架构。

RESTful的实现：RESTful Web 服务的 Java 框架

有两个 Java 框架可以帮助构建 RESTful Web 服务。erome Louvel 和 Dave Pawson 开发的 Restlet（见 参考资料）是轻量级的。它实现针对各种 RESTful 系统的资源、表示、连接器和媒体类型之类的概念，包括 Web 服务。在 Restlet 框架中，客户端和服务器都是组件。组件通过连接器互相通信。该框架最重要的类是抽象类 Uniform 及其具体的子类 Restlet，该类的子类是专用类，比如 Application、Filter、Finder、Router 和 Route。这些子类能够一起处理验证、过滤、安全、数据转换以及将传入请求路由到相应资源等操作。Resource 类生成客户端的表示形式。

JSR-311是 Sun Microsystems 的规范，可以为开发 RESTful Web 服务定义一组 Java API。Jersey是对 JSR-311 的参考实现。

JSR-311 提供一组注释，相关类和接口都可以用来将 Java 对象作为 Web 资源展示。该规范假定 HTTP 是底层网络协议。它使用注释提供 URI 和相应资源类之间的清晰映射，以及 HTTP 方法与 Java 对象方法之间的映射。API 支持广泛的 HTTP 实体内容类型，包括 HTML、XML、JSON、GIF、JPG 等。它还将提供所需的插件功能，以允许使用标准方法通过应用程序添加其他类型。

RESTful的实现：构建 RESTful Web 服务的多层架构

RESTful Web 服务和动态 Web 应用程序在许多方面都是类似的。有时它们提供相同或非常类似的数据和函数，尽管客户端的种类不同。例如，在线电子商务分类网站为用户提供一个浏览器界面，用于搜索、查看和订购产品。如果还提供 Web 服务供公司、零售商甚至个人能够自动订购产品，它将非常有用。与大部分动态 Web 应用程序一样，Web 服务可以从多层架构的关注点分离中受益。业务逻辑和数据可以由自动客户端和 GUI 客户端共享。惟一的不同点在于客户端的本质和中间层的表示层。此外，从数据访问中分离业务逻辑可实现数据库独立性，并为各种类型的数据存储提供插件能力。

图 1 展示了自动化客户端，包括 Java 和各种语言编写的脚本，这些语言包括 Python、Perl、Ruby、PHP 或命令行工具，比如 curl。在浏览器中运行且作为 RESTful Web 服务消费者运行的 Ajax、Flash、JavaFX、GWT、博客和 wiki 都属于此列，因为它们都代表用户以自动化样式运行。自动化 Web 服务客户端在 Web 层向 Resource Request Handler 发送 HTTP 响应。客户端的无状态请求在头部包含方法信息，即 POST、GET、PUT 和 DELETE，这又将映射到 Resource Request Handler 中资源的相应操作。每个请求都包含所有必需的信息，包括 Resource Request Handler 用来处理请求的凭据。

从 Web 服务客户端收到请求之后，Resource Request Handler 从业务逻辑层请求服务。Resource Request Handler 确定所有概念性的实体，系统将这些实体作为资源公开，并为每个资源分配一个惟一的 URI。但是，概念性的实体在该层是不存在的。它们存在于业务逻辑层。可以使用 Jersey 或其他框架（比如 Restlet）实现 Resource Request Handler，它应该是轻量级的，将大量职责工作委托给业务层。

Ajax 和 RESTful Web 服务本质上是互为补充的。它们都可以利用大量 Web 技术和标准，比如 HTML、JavaScript、浏览器对象、XML/JSON 和 HTTP。当然也不需要购买、安装或配置任何主要组件来支持 Ajax 前端和 RESTful Web 服务之间的交互。RESTful Web 服务为 Ajax 提供了非常简单的 API 来处理服务器上资源之间的交互。

图 1 中的 Web 浏览器客户端作为 GUI 的前端，使用表示层中的 Browser Request Handler 生成的 HTML 提供显示功能。Browser Requester Handler 可以使用 MVC 模型（JSF、Struts 或 Spring 都是 Java 的例子）。它从浏览器接受请求，从业务逻辑层请求服务，生成表示并对浏览器做出响应。表示供用户在浏览器中显示使用。表示不仅包含内容，还包含显示的属性，比如 HTML 和 CSS。

业务规则可以集中到业务逻辑层，该层充当表示层和数据访问层之间的数据交换的中间层。数据以域对象或值对象的形式提供给表示层。从业务逻辑层中解耦 Browser Request Handler 和 Resource Request Handler 有助于促进代码重用，并能实现灵活和可扩展的架构。此外，由于将来可以使用新的 REST 和 MVC 框架，实现它们变得更加容易，无需重写业务逻辑层。

数据访问层提供与数据存储层的交互，可以使用 DAO 设计模式或者对象-关系映射解决方案（如 Hibernate、OJB 或 iBATIS）实现。作为替代方案，业务层和数据访问层中的组件可以实现为 EJB 组件，并取得 EJB 容器的支持，该容器可以为组件生命周期提供便利，管理持久性、事务和资源配置。但是，这需要一个遵从 Java EE 的应用服务器（比如 JBoss），并且可能无法处理 Tomcat。该层的作用在于针对不同的数据存储技术，从业务逻辑中分离数据访问代码。数据访问层还可以作为连接其他系统的集成点，可以成为其他 Web 服务的客户端。

数据存储层包括数据库系统、LDAP 服务器、文件系统和企业信息系统（包括遗留系统、事务处理系统和企业资源规划系统）。使用该架构，您可以开始看到 RESTful Web 服务的力量，它可以灵活地成为任何企业数据存储的统一 API，从而向以用户为中心的 Web 应用程序公开垂直数据，并自动化批量报告脚本。

什么是REST：结束语

REST 描述了一个架构样式的互联系统（如 Web 应用程序）。REST 约束条件作为一个整体应用时，将生成一个简单、可扩展、有效、安全、可靠的架构。由于它简便、轻量级以及通过 HTTP 直接传输数据的特性，RESTful Web 服务成为基于 SOAP 服务的一个最有前途的替代方案。用于 web 服务和动态 Web 应用程序的多层架构可以实现可重用性、简单性、可扩展性和组件可响应性的清晰分离。Ajax 和 RESTful Web 服务本质上是互为补充的。开发人员可以轻松使用 Ajax 和 RESTful Web 服务一起创建丰富的界面。