QPS多少才算高并发，这取决于应用场景。通常，QPS（每秒查询数）用于衡量系统的并发处理能力。以下是一些不同应用场景下QPS的标准：
- 常规业务场景
普通网站：QPS达到1000以上可认为是高并发。-
电商网站：在促销活动期间，QPS达到5000到10000以上属于高并发。例如，京东“双十一”期间，峰值QPS可以达到几百万；天猫双11订单峰值达到58.3万笔/秒。 -
银行系统：TPS（每秒事务数）达到1000以上可认为是高并发。 证券交易系统：TPS达到5000以上属于高并发。社交网络：QPS达到10000到100000以上可认为是高并发。-
即时通讯：TPS达到10000以上属于高并发。 大型多人在线游戏（MMORPG）：QPS达到5000到20000以上属于高并发。-
视频流媒体平台：QPS达到100000以上可认为是高并发。 -
API网关：QPS达到10000以上可认为是高并发。 -
微服务：每个服务的QPS达到1000以上，整体系统的QPS达到10000以上属于高并发。
此外，提高系统并发能力的方式主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。
前者可以通过提升单机硬件性能或提升单机架构性能来提高并发性，但单机性能总是有极限的。
因此，互联网分布式架构设计高并发的终极解决方案通常是后者，即水平扩展。
综上所述，高并发的QPS标准并不是固定的，而是根据具体的应用场景和业务需求来确定的。
在实际应用中，需要结合具体的业务需求和技术架构来评估系统的并发处理能力，并采取相应的优化措施来应对高并发的挑战。
垂直扩展（Scale Up）与 水平扩展（Scale Out）
软件架构中的 垂直扩展（Scale Up） 和 水平扩展（Scale Out） 是两种应对系统负载增长的策略，它们在实现方式、适用场景和优缺点上有显著差异。以下是详细解释：
1. 垂直扩展（Scale Up）
定义：
通过增强单台服务器的硬件能力（如CPU、内存、磁盘、网络带宽）来提升系统性能，通常称为“纵向扩展”。
特点：
- 单点增强：在现有服务器上增加资源（如升级CPU、扩大内存）。
- 集中式处理：所有请求仍由同一台服务器处理。
- 简单性：只需升级硬件，无需改动软件架构。
适用场景：
- 短期负载增长，且硬件升级成本可接受。
- 应用设计为单线程或无法轻松拆分时（如某些遗留系统）。
优点：
- 实现简单，无需重构代码。
- 初期成本较低（相比多台服务器）。
缺点：
- 硬件上限：存在物理限制（如服务器最大支持内存）。
- 单点故障：服务器宕机会导致整个服务不可用。
- 性价比低：高端硬件成本非线性增长，扩展性有限。
示例：
- 一台Web服务器从16GB内存升级到64GB。
2. 水平扩展（Scale Out）
定义：
通过增加服务器数量来分散负载，通常称为“横向扩展”。
特点：
- 多节点协作：通过负载均衡将请求分发到多台服务器。
- 分布式架构：需设计无状态服务或共享状态机制（如数据库集群）。
- 复杂性高：涉及网络、数据一致性、分布式协调等问题。
适用场景：
- 长期或突发性负载增长（如高并发Web服务）。
- 需要高可用性（避免单点故障）的场景。
优点：
- 弹性扩展：可按需增减服务器，成本更可控。
- 高可用性：单台故障不影响整体服务。
- 性价比高：通过廉价服务器集群实现高性能。
缺点：
- 架构复杂度高（需解决分布式问题，如数据同步、会话管理）。
- 运维成本增加（需管理更多节点）。
示例：
- 电商网站在促销期间新增10台服务器，通过负载均衡分担流量。
关键对比
| 维度 | 垂直扩展（Scale Up） | 水平扩展（Scale Out） |
|---|---|---|
| 扩展方向 | 单服务器纵向增强 | 多服务器横向扩展 |
| 成本 | 高端硬件成本高 | 廉价服务器集群，初期成本低 |
| 可用性 | 单点故障风险高 | 容错性强，单点故障影响小 |
| 技术复杂度 | 低 | 高（需分布式架构设计） |
| 扩展上限 | 受物理硬件限制 | 理论上无上限（依赖资源池） |
如何选择？
- 垂直扩展：适合短期需求、预算有限或架构难改造的系统。
- 水平扩展：适合长期可扩展性、高可用性要求的现代云原生应用。
混合策略：许多系统结合两者（如数据库主节点Scale Up，Web服务器Scale Out）。
理解这两种扩展方式有助于根据业务需求设计合理的架构方案。
超市电商系统的每秒并发量（QPS/TPS）需结合业务场景和系统架构综合评估，以下为关键分析维度：
一、并发量典型范围
常规业务场景
- 商品浏览/搜索：通常为 500-2000 QPS，受页面复杂度影响较大。
- 订单提交：由于涉及库存扣减、支付等事务，并发量较低，约为 100-500 TPS。
- 促销活动（如秒杀）：瞬时并发可能突破 5000 QPS，需通过限流和异步处理应对。
硬件与架构限制
- 单机架构：受限于CPU和带宽，QPS通常低于 1000。
- 分布式架构：通过水平扩展可提升至 5000+ QPS，但需优化缓存和数据库分库分表。
二、关键影响因素
- 业务峰值
晚高峰（18:00-22:00）并发量可能达到日均的 3-5倍，需预留冗余资源。 - 技术优化手段
- 缓存策略：Redis可降低 50%以上 的数据库请求压力。
- 异步处理：消息队列（如Kafka）可提升 30%-50% 的吞吐量。
三、设计建议
- 基准测试：通过压测确定实际瓶颈（如数据库连接池、网络带宽）。
- 弹性扩容：采用云原生架构应对流量波动，如自动扩缩容器实例。
实际并发量需结合具体业务规模（如日均订单量、用户活跃度）动态调整，建议通过监控系统实时跟踪P99响应时间和错误率。
引用链接：
1.高并发 电商 服务 架构 电商并发量一般多少 - 51CTO博客
2.业务系统并发量会有多少 - 用友畅捷通
3.Layman 线上电商系统之 高并发设计 - 博客园
4.今日学习:怎么算高并发 - CSDN博客
5.如何提高服务器的QPS来应对618活动的并发流量 - CSDN博客
6.电商平台每秒100万高并发请求的秒杀系统架构设计和实现 - CSDN博客
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9.电商项目的并发量一般是多少 - ZOL问答
10.简单实现一个电商秒杀系统流量暴增的场景案例 - 掘金开发者社区
11.每秒并发量10w需要什么配置的redis - 51CTO博客
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