tps电商是什么意思，并发量和吞吐量和tps的区别？
并发量、吞吐量和 TPS 都是性能测试中常用的指标，它们之间的区别如下：
1. 并发量（Concurrency）：指系统能够同时处理的请求数量，通常使用并发用户数来表示。比如，一个网站能够同时处理的用户请求数量是 1000，那么并发量就是 1000。
2. 吞吐量（Throughput）：指系统在单位时间内能够处理的请求数量，通常使用每秒钟处理的请求数（QPS）来表示。比如，一个网站每秒钟能够处理的请求是 500，那么吞吐量就是 500。
3. TPS（Transactions Per Second）：指每秒钟能够完成的事务数量，通常指数据库的事务处理能力。比如，一个数据库每秒钟能够处理的事务数量是 100，那么 TPS 就是 100。
简单来说，如果一个系统的并发量很高，说明它能够同时处理很多用户的请求；而吞吐量则是衡量一个系统在单位时间内能够处理多少请求，是衡量系统性能的重要指标之一；而 TPS 则主要用于衡量数据库事务处理能力。
需要注意的是，这些指标都是相互关联的，比如并发量会影响吞吐量，吞吐量会影响 TPS。在进行性能测试时，需要综合考虑这些指标，以全面地评估系统性能。
区块链有什么缺点吗？
谢邀！
随着元宇宙概念的热炒，“元宇宙经济学”也来了，今天谈一下支撑元宇宙经济学的核心技术区块链的优缺点吧。
大家知道，资源的“稀缺”是经济学大厦的理论基石，但“元宇宙”里的资源却是无限的，因为一切物品都是0和1的排列组合，理论上都可以被无限复制，而几乎不会增加成本，但是，无限的资源就没有市场价值了，必须有“稀缺性”，才可能有市场。于是，元宇宙被人为设计了“稀缺性”，其中每种物品到底供应多少，并不是由市场决定，而是由算法决定，如比特币的2100万个，这可能是“元宇宙经济学”一个最重要的特征：计划和市场的统一，目前来看，希望靠区块链来实现。
这显然是区块链在元宇宙经济学中的优点，但成也萧何败也萧何，恰恰因为大数据和算法，区块链最大的缺点是交易的延迟性，因为要被网络上大多数节点得知这笔交易，还要等到下一个记账周期，再拿比特币举例，迄今比特币每秒最多只能处理7笔交易，更别说，其不可篡改、撤销、交易账本必须公开、数据越大伴随的性能问题……
因此，元宇宙中，由于交易成本趋近于零、信息不对称大大降低，这就能在很大程度上消除“市场失灵”，把经济学上的“完全市场假设”变成现实，但区块链是否能担当此重任，我持怀疑态度。
同理，我更不看好比特币等区块链上的虚拟币，不认为它们有什么正面积极作用。
有网友问，#月饼#吃了吗？#最爱哪种口味的月饼# 在此回复一下，几年前，自从要控制体重开始，每年中秋，如果在北美（纽约或多伦多）的话，只吃一个美心的双黄白莲蓉月饼。不过，我是上海人，当然最爱的是鲜肉月饼。小时候，每到此时，就会去到上海静安寺的老大房，排队等着新鲜出炉的鲜肉月饼，8分钱一只。迄今都会常在梦中看到”她“，而每当要一口咬下去的时候，就会从梦中醒来，唉……曾在纽约或多伦多试过多家餐馆、糕饼店的鲜肉月饼，根本没有小时候的味道，放弃了。于是，美心的双黄白莲蓉月饼成了我在北美过中秋的不二选择……
再顺便回复一下几个网友的提问，美联储要开始收紧美元了，但为何美股反而反弹呢？
这就是华尔街的名言：Buy the rumor sell the news, 反之亦然。美联储发出了将很快就会放慢购买债券的步伐的声音，这标志着货币政策要开始转向了，货币宽松将渐停，货币紧缩将开启，不过，这次发出的信号，比之前预期的要稍微弱些，如暂时还不会加息。而股市是对未来的预期，之前跌得过猛，这二天的反弹很正常……目前全球属于滞涨阶段，资产通胀、消费通缩，富人通胀，穷人通缩……而货币开始紧缩的话，资产会通缩，富人的纸面富贵会减少一些，而穷人依然还是穷人……点到为止吧。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第二部《漫画生活中的金融》新鲜出炉、谢谢关注！
你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！
不使用图数据库及其应用？
图数据库本质一种数据库，用来存储具有相关联系之间的数据。也就是说图数据库存储的是一种静态的数据，当然你可以去更新图中的网络数据，图数据库由点数据和边数据构成。
而物联网和区块链虽然各个节点之间都有相互关联，但其中的点却是一种实体点，这些实体点都是能够自我产生数据，比如传感器、服务器等。同时像区块链还涉及到加密解密安全方面，图数据库很难有适用场景，图数据库只是一种数据库而已。
01图数据库是一种数据库，用来存储具有关联关系的数据，而不是用来表示有关联关系的设备网络图数据库最核心的一个功能，就是用来分析具有关联关系数据中的潜藏价值。由于图数据库底层存储设计和架构不同于传统的关系型数据库，图数据库的应用场景和关系型数据库应用场景有很大的区别。
图数据库中数据分为两类：图中的点以及点之间的关系，所以当我们有从一个点开始深入遍历或者广度遍历时的场景，图数据库查询的数据会非常快。图数据库底层存储的就是数据，而数据只是我们根据一定逻辑加工出来的静态信息，只是这些信息相互之间有一定的关联，比如一个社交网络，点代表用户，而边则代表用户间关联关系。
图数据库用来存储数据，而物联网以及区块链是一个设备之间的网络，这是一个动态网络，却不是一个静态数据网络，所以图数据库很难适用于物联网以及区块链。
02图数据库目前在用户网络分析使用比较多，由于网络中的点表示用户不是设备，所以适用于物联网以及区块链场景较少图数据库最多的应用场景，还是分析用户网络之间的潜藏用户关联价值。比如对于电商用户网络中，其中的点代表着一个用户、商家、厂家，边可以有种类型，比如购买商品、发货、转账等等。我们可以构建出从厂家发货到消费者最终收获的一个大的网络图。
我们可以分析出一个用户经常购买的商家，这些商家从哪些厂家进过货。一个用户的三度朋友网络，经常从哪些商家购物，三度朋友网络表示用户朋友的朋友的朋友。这往往会涉及到非常多的用户。
图数据库主要用来分析人之间的关系价值，很难使用图数据库来表示物联网或者区块链，毕竟设备之间的潜藏关联关系价值没有什么好分析的，所以图数据库很难应用于物联网或者区块链。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
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处理电商高并发有什么要求？
我的第一家公司就是电商公司，后面工作基本都是高并发服务开发，下面说下自己对于高并发的拙见。
先来认识下并发的关键术语:
并发量:就是说指定时间段内的访问量，一般用TPS(每秒事务数)，QPS(每秒查询数)，响应时间等指标进行表示！
何为高并发？短时间内有大量的请求访问服务器，即TPS或者QPS很高！
高并发对服务器有着极高的要求，而这些要求主要集中在应用服务器和数据库服务器上，所以一般高并发的解决通常是提高应用服务器和数据库的处理能力！
针对应用服务器:
限流:比如说以前玩dota的时候，遇到游戏平台限流，登录了也玩不了！一般限流通过某种算法(计数器，漏桶等)选择性的让一部分请求到达后台，进行处理！
消峰:通常在电商的秒杀系统，活动等场景下，通常会在短时间内出现大量的流量，从正态分布图来看就是一个尖峰，如何让访问变得平缓呢？通常将请求放请求队列，让应用服务主动拉取，进行请求执行！
提高应用服务器能力:
①，连接能力:抛弃传统的多线程(多进程)处理连接的方式，使用基于netty的IO多路复用的架构搭建服务器，提高连接能力，可使用nginx搭建应用服务集群实现负载均衡的同时，保证更多连接。
②，异步处理:避免同步处理引起的阻塞，使用异步调用能提升CPU使用率，避免资源浪费。
③，前后端分离:将前后端的代码进行分离，避免彼此之间的影响，前端使用node.js，后端使用微服务架构，提升整体架构的处理能力。
④，集群或者微服务:使用nginx加几台应用服务器组成集群，或者业务解耦搭建微服务架构，避免单点宕机的危害！
⑤，缓存:使用redis，memcache等分布式缓存，存储临时数据，定义表数据，配置等任何可以缓存的东西，借助内存型缓存的快速特性得到更快的处理能力。
⑥，服务间通信:
接口调用:比如springcloud加eureka实现的服务，在eureka服务端实现服务列表的维护，接口的注册和暴露，然后各个服务根据获取的服务列表进行服务调用，可以使用feign实现客户端的负载均衡，保证服务均衡调用。
消息中间件:使用kafka，ons，redis等消息中间件实现服务之间的消息传递，实现异步处理的同时，保证数据不丢失！
⑦，代码优化:避免循环创建对象，线程等，减少使用加锁操作，避免死锁等可能出现的bug，减少对数据库的频繁访问。
针对数据库:
1，提升单个数据库服务的能力，优化数据库服务器性能，连接池优化，经常查看数据库状态(show status;)
2，集群:搭建主从复制，读写分离，双主互备，分库分表根据业务量选择不同的集群方式，提供更加优异的性能。
3，利用数据库中间件:使用canal实现数据同步到专门的查询库，或者缓存，使用mycat等组件实现分库分表！
分布式服务系统通常的瓶颈都在数据库上，所以数据库的搭建尤为重要。
同时，在高并发的系统中，还需要注意保持接口的幂等性，数据一致性(通常使用分布式事务，参见我别的回答)！高并发系统瓶颈问题往往在测试过程中很难覆盖，而在生产过程中爆发，所以是作为系统设计的一个难点通常是面试的必问点，上面涉及到的技术，由于篇幅原因，只是涉及到理论实现，实际更多的技术分享，敬请关注。。。
关于【tps电商是什么意思】和【并发量和吞吐量和tps的区别】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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