一．系统吞度量要素：
一个系统的吞度量（承压能力）与 request 对 CPU 的消耗、外部接口、 IO
单个 reqeust 对 CPU 消耗越高，外部系统接口、 IO
系统吞吐量几个重要参数： QPS / TPS
QPS /TPS ： 每秒钟 request/ 事务
并发数： 系统同时处理的 request/
响应时间： 一般取平均响应时间
（很多人经常会把并发数和 TPS
理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：
QPS （ TPS ） = 并发数 /
一个系统吞吐量通常由 QPS （ TPS
决定系统响应时间要素
我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；
关键路径是有 CPU 运算、 IO
二．系统吞吐量评估：
我们在做系统设计的时候就需要考虑 CPU 运算、 IO
而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来 QPS 、并发数之外，还有另外一个维度：日 PV
通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和 QPS
通常的技术方法：
1. 找出系统的最高 TPS 和日 PV
2. 通过压力测试或者经验预估，得出最高 TPS ，然后跟进 1
B2B 中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的 TPS 和 PV
A) 淘宝
淘宝的 TPS 和 PV 之间的关系通常为 最高 TPS ： PV 介于 1 : 11*3600 （相当于按最高 TPS 访问 11
注：实际峰值摸高 （毛刺、瞬间）应该是顶峰平均值的 1.2倍左右。
B) B2B 中文站
B2B 的 TPS 和 PV 之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大，粗略估计在 1 : 8 个小时左右的关系。旺铺和 offerdetail
在淘宝环境下，假设我们压力测试出的 TPS 为 100 ，那么这个系统的日吞吐量 =100*11*3600=396
这个是在简单（单一 url
