我们常用QPS（Query Per Second，每秒处理请求数）来衡量一个web应用的吞吐率，解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。
举个栗子：假设一个业务请求平均为100ms，同时系统内有20台apache web服务器，MaxClients（apache的最大连接数）设置为500，那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000（理论与实际肯定有差异）。
这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求，实际当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。
就Web服务器而言，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。负载均衡成为系统瓶颈的情况比较少，在这里不做讨论。
那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的高并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms（实际情况，甚至更多）：
20*500/0.25 = 40000 （4万QPS）
于是，我们的系统剩下了4w的QPS，面对5w每秒的请求，中间相差了1w。
举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
同理，某一个秒内，20*500个可用连接进程都在满负荷工作中，却仍然有1万个新来请求，没有连接进程可用，系统陷入到异常状态也是预期之内。
