QPS 计算中影响准确性的关键因素

一、数据采集方式

时间窗口划分误差‌

统计时间粒度选择不当（如以分钟为单位统计秒级 QPS）会导致数据平滑化，无法反映瞬时峰值波动。例如，电商大促场景下 1 秒内的请求量可能占整分钟的 80%。
手动日志导出时，若时间戳记录精度不足（如仅记录到分钟级），可能造成请求量跨时间窗口分配错误。

采样频率不足‌

爬虫或 API 调用若采用低频轮询（如 5 秒/次），会遗漏突发请求，导致统计值低于真实 QPS。
异步日志采集场景中，若日志缓冲区未及时刷新，可能丢失部分请求记录。
二、系统架构与处理机制

异步处理与缓存机制‌

异步任务拆分（如下单后异步扣减库存）可能导致请求处理时间延长，统计窗口内部分请求未完成，QPS 计算值与实际处理量偏差。
缓存命中率过高时，部分请求未到达后端服务，统计工具可能漏计（如 CDN 缓存静态资源请求）。

请求合并与拆分‌

网关或负载均衡器的请求合并策略（如批量提交订单）会将多个请求计为 1 次，导致 QPS 被低估。
微服务架构中，一次用户操作可能触发多个子服务调用（如支付成功后通知物流系统），若未合理过滤内部调用，QPS 会被虚增。
三、外部环境与干扰因素

网络波动与重试机制‌

客户端因网络丢包触发的自动重试（如支付接口超时重试），会导致同一请求被重复统计，QPS 虚高。
DDoS 攻击或爬虫流量未过滤时，异常请求混入统计范围，影响真实业务 QPS 的准确性。

限流与熔断策略‌

限流机制（如 Sentinel 动态 QPS 阈值）会主动拒绝部分请求，若统计工具未区分成功与失败请求，QPS 计算值将包含被拒绝的无效请求。
熔断期间服务不可用，但客户端仍持续发送请求，导致统计值无法反映实际处理能力。
四、统计逻辑设计

业务定义模糊‌

未明确区分「查询」与「事务」边界（如商品浏览是否包含图片加载），导致 QPS 统计范围不一致。
分模块统计时，若未剥离心跳检测、健康检查等非业务请求，核心业务 QPS 会被稀释。

数据处理规则缺陷‌

未过滤测试环境流量或预发布环境的脏数据，导致生产环境 QPS 统计失真。
分布式系统中，多节点时钟未同步（误差 >1 秒），跨节点聚合数据时出现时间窗口错位。
五、提升准确性的建议

优化采集方式‌

采用高精度时间戳（毫秒级）记录请求，并通过分布式追踪系统（如 SkyWalking）关联全链路调用。
在网关层部署流量镜像，实时复制请求数据到独立统计通道，避免业务处理影响计数。

规范统计逻辑‌

明确 QPS 统计范围（如仅统计 HTTP 200 响应）并统一业务模块定义。
对重试请求添加唯一标识（如 UUID），在统计时去重。

验证与校准‌

通过压力测试工具（如 JMeter）模拟真实流量，对比统计系统与测试工具的结果差异。
定期校验数据采集链路（如日志丢失率监控），确保数据完整性。

以上因素需结合业务场景综合评估，通过技术手段降低干扰，确保 QPS 计算结果真实反映系统处理能力。