导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python高并发每秒多少请求的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、一直在说的高并发，多少QPS才算高并发？2、有没有人写过python的一秒3000个并发请求的服务端3、求大神 帮忙 在 windos 下写 python socket 服务器。多线程高并发的，3000以上。python2.7 的环境。4、高并发,用Python适合吗?5、python高并发怎么解决6、python现在做高并发服务器 性能怎么样一直在说的高并发，多少QPS才算高并发？
首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。
最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。
QPS（TPS）：每秒钟 request/事务 数量，在互联网领域，指每秒响应请求数吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略），这里一定要注意，QPS ≠ 并发数。
高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：QPS = 并发数 / 平均响应时间
如果你发现自己高并发，一定要及时就医，寻求正规医生的帮助。
有没有人写过python的一秒3000个并发请求的服务端
虽然没写过，但调查过。
我不知道你说的并发是指的单进程还是什么，如果不限定，前置用Nginx，后置N个web服务，连同一个数据库，那什么语言实现你这个级数的并发都是靠堆行硬件。如果是要单个进程达到3000，那么我的选择是用tornado，支持微线程，我做过实验静态网页可以做到3000并发
求大神 帮忙 在 windos 下写 python socket 服务器。多线程高并发的，3000以上。python2.7 的环境。
多线程高并发不容易。因为python的线程虽然是真线程，不过它有GIL。 所以通常会使用twisted工具，高并发就不是难题了。在linux下更容易。
由于windows下不知道socket的复制。所以不能使用多进程管理多个python实例处理一个端口的请求。
所以建议你走另外一条路，使用nginx之类的代理，再通过wsgi连接。
另外一种办法是使用jython, 这是没有GIL锁的。
不过话说回来，高并发并不取决于语言快慢。而在于处理请求的快慢。 如果你的请求处理速度极快，即使10个线程也可以高并发到3000以上。甚至8000都可以做到。
高并发,用Python适合吗?
Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。
要高并发的话， 多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。 像是要发各种请求的，其实和爬虫类似， 协程的方案比较合适，能达到很高的并发。
Python简介：
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
python高并发怎么解决
某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发
高并发的解决方法：
1、队列、缓冲区
假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式
所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法
排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题
排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区
假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列
例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）
2、争抢
只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭
挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开
其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。
这是一种锁机制
谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候
争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到
3、预处理
如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口
食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做
这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口
一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用
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python现在做高并发服务器 性能怎么样
你要相信一点，现在服务器的瓶颈主要不在语言，而是磁盘IO，网络IO，业务逻辑等等。
对于几乎所有现代语言，对C10K问题都能比较好的解决。
HTTP/2、异步、协程、RESTful等等技术都在一定程度帮我们处理C10K问题，Python世界也有很多开源库帮我们解决这些问题（换成Java也差不多）。
我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，实现简单负载均衡，使用Python Tornado + RabbitMQ异步处理耗时任务，但应用主体还是基于Python FlaskRESTful。
也许使用Java或Go可以提升性能，但我们看中的是Python的工程型、可读性、可维护性，适合快速迭代开发。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python高并发每秒多少请求的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～