📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

🌾阅读前，快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问，以加深理解和吸收知识。阅读结束后，反思和总结所学内容，并尝试应用到现实中，有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容，讨论细节并获得反馈，也有助于加深对知识的理解和吸收。💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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一、核心性能指标

1. QPS（每秒查询率）

定义：服务器每秒处理的请求数量，计算公式为QPS=请求数/秒
关联指标：

• 吞吐量：系统单位时间处理请求的核心能力指标
• 并发数：通过分析服务器访问日志可获取的系统实时负载数据

QPS：快餐店的点餐速度，想象你在奶茶店买饮料：

• QPS = 店员每秒能接多少单（比如3杯/秒）
• 怎么算的：1分钟接了180单 → 180/60=3 QPS
• 小贴士：就像奶茶店忙时的接单能力，数值越高说明越快

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2. TPS（每秒事务数）

特征描述：

• 完整事务周期：客户端发起请求→服务端处理→返回响应
• 典型场景：访问含3个资源（HTML/CSS/JS）的网页计为1个TPS，同时产生3个QPS

TPS：完整套餐处理，还是奶茶店的例子：

• TPS = 完成整套服务（点单+制作+取餐）的速度
• 举个栗子：你点了奶茶+蛋糕（算1个套餐），但店员需要分别处理两个商品 → 1个TPS，2个QPS

二、流量分析指标

1. PV（页面浏览量）

• 统计规则：页面每次加载计为1次，重复访问累计计数
• 应用价值：反映内容吸引力，但需结合转化率等核心指标综合评估
• 优化建议：重点提升目标用户的关键内容触达效率

PV：书店的翻书次数，把网站想象成书店：

• PV = 顾客今天总共翻了多少本书
• 特点：同一本书翻10次就记10次，反映书店热门程度
• 注意：翻书多不代表买书多，所以不能只看这个数

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2. UV（独立访客）

• 识别机制：基于浏览器Cookie识别终端设备
• 特殊场景：同一设备更换网络环境仍视为同一UV

UV：实际到店顾客数，延续书店场景：

• UV = 今天有多少不同的人进店（按人脸识别）
• 特殊情况：同一个人换衣服进店（清空浏览器记录），会被算作新顾客

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3. IP（独立地址）

• 统计特点：按公网IP地址计数，局域网共享IP时统计精度下降
• 数据偏差：用户主动更换IP会导致重复统计

IP：顾客家的地址，想象给顾客登记住址：

• IP = 按家庭住址统计访客
• 漏洞：整个宿舍楼共用同一个地址（路由器），会被当作1个访客
• 趣事：如果用手机流量（变地址）反复进店，会被误认为多人

三、电商专项指标

GMV（成交总额）

• 统计范围：包含所有生成订单（含未支付/退货订单）
• 行业应用：电商平台衡量交易规模的核心指标

GMV：超市的收银总额，电商平台就像大超市：

• GMV = 所有扫码加入购物车的商品总价
• 关键点：包含后悔退货的、忘记付款的订单，数字看着大气

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四、用户活跃度

1. DAU（日活用户）

• 统计逻辑：自然日内去重后的用户访问量
• 应用场景：APP、在线游戏等产品的关键运营指标

2. MAU（月活用户）

• 分析价值：反映产品长期粘性的重要依据

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DAU/MAU：健身房活跃榜

• DAU日活：今天有多少老会员来锻炼
• MAU月活：这个月至少来过一次的会员
• 秘密：如果DAU是100，MAU是300 → 说明大家每周来3次左右

五、进阶性能指标

RPS（吞吐率）

• 专业定义：特定并发条件下每秒处理的请求量峰值
• 工程意义：评估服务器并发处理能力的基准参数

RPS：收银台极限测试，想象超市压力测试：

• RPS = 1个收银台最多能同时处理多少顾客
• 实战场景：双11时就像突然有100人同时挤到收银台前

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📙经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧。同时，我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌，以及📚《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整，希望各位读者朋友能够多多支持！

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