在Semaphore信号量非常适合高并发访问，新系统在上线之前，要对系统的访问量进行评估，当然这个值肯定不是随便拍拍脑袋就能想出来的，是经过以往的经验、数据、历年的访问量，已经推广力度进行一个合理的评估，当然评估标准不能太大也不能太小，太大的话投入的资源达不到实际效果，纯粹浪费资源，太小的话，某个时间点一个高峰值的访问量上来直接可以压垮系统。
相关概念：
PV(page view)网络的总访问量，页面浏览量或点击量，用户每刷新一次就会被记录一次。
UV(unique Visitor)访问网站的一台电脑客户端为一个访客。一般来讲，时间上以00:00 - 24:00 之内相同ip的客户端只记录一次。
QPS(query per second)即每秒查询数，qps很大程度上代表了系统业务上的繁忙程度，每次请求的背后，可能对应着多次磁盘I/O，多次网络请求，多个cpu时间片等。我们通知qps可以非常直观的了解当前系统业务情况，一旦当前qps超过所设定的预警阀值，可以考虑增加机器对集群扩容，以免压力过大导致宕机，可以根据前期的压力测试得到估值，在结合后期综合运维情况，估算出阀值。
RT(response time)即请求的响应时间，这个指标非常关键，直接说明前端用户的体验，因此任何系统设计师都想降低rt时间。当然还涉及cpu、内存、网络、磁盘等情况，更细节的问题很多，如select、update、delete/ps等数据库层面的统计。
下面同样。看一个小的demo：
为了能方便的看清楚这段代码的打印顺序，特地加了时间，以便打印的结果更能看出Semaphore的作用，下面看一下运行的结果：
看一部分打印的结果，首先是5个任务同时开始执行，然后在一个任务结束后，才会执行一个新的任务，体现了一个限流的概念，不过现在大部分互联网公司都会使用redis。
最后看一下信号量的值到底应该是多少，
容量评估：一般来说通过开发、运维、测试、以及业务等相关人员，综合出系统的一系列阀值，然后我们根据关键阀值如qps、rt等，对系统进行有效的变更。一般来讲，我们进行多轮压力测试以后，可以对系统进行峰值评估，采用所谓的80/20原则，即80%的访问请求将在20%的时间内到达。这样我们可以根据系统对应的PV计算出峰值qps。
峰值qps = (总PV × 80%)/(60 × 60 × 24 × 20%)
然后在将总的峰值qps除以单台机器所能承受的最高的qps值，就是所需要机器的数量；机器数 = 总得峰值qps / 压测得出的单机极限qps
当然不排除系统在上线前进行大型促销活动，或者双十一，双十二热点时间吗、遭受到DDos攻击等情况，系统的开发和运维人员急需要了解当前系统运行的状态和负载情况，一般都会有后台系统去维护。
Semaphore可以控制系统的流量：
拿到信号量的线程可以进入，否则就等待。通过acquire()和release()获取和释放访问许可。
