性能与建模常用公式速查

原始笔记是若干个 # 标题 + 代码块的并列条目，没有上下文。这里按”吞吐 / 选型 / 负载 / 曲线”四块整理，公式和原文保持不动。

当前保留内容

1. QPS 统计公式

qps = 1/ (cost/count)

含义：单次平均成本是 cost/count，QPS 就是它的倒数。

2. 同步 / 异步选型公式

把 qps * latency 与核数对比：

qps * latency 与核数对比， 
a. 同一个数量级，同步
b. >>>(远远大于) 核数， 异步

3. cpu.load

cpu.load 可运行进程与运行中进程的总数 

对于cpu.load多少开始出现性能问题，外界有不同的说法，有的认为cpu.load/cores最好不要超过1，有的认为cpu.load/cores最好不要超过3，有的认为cpu.load不超过2*cores-2即可。
针对技术商服务进行压测时，发现load低时，接口TP999响应时间<50ms，而cpu.load/cores>4时，TP999响应时间约为200ms左右，多出来的时间可以理解为线程等待cpu处理的时间，可见cpu.load/cores过高时是影响接口响应时间的。
因此可以结合预期的接口响应时间，来定义每个服务的cpu.load/cores不超过多少。比如要求接口响应时间尽可能快的，最好确保cpu.load/cores不超过1，而对时间敏感性要求不太高时，一般要求cpu.load/cores不超过3。

4. 逻辑斯蒂曲线

逻辑斯蒂曲线的纵轴极限值通常是1而不是100，因此我假设您的问题中的100是一个笔误。

逻辑斯蒂曲线的方程是：

y = 1 / (1 + e^(-kx))

其中，k是曲线的斜率，x是横轴的值，y是纵轴的值。

如果横轴的极限值是4，那么k的值可以通过以下方式计算：

k = 6 / 4 = 1.5

现在，我们可以使用x = 2.4和k = 1.5来计算纵轴的值：

y = 1 / (1 + e^(-1.5*2.4)) ≈ 0.845

因此，当横轴的值为2.4时，逻辑斯蒂曲线的纵轴大约是0.845。

后续可补的方向

把”同步/异步选型公式”配上一张实际服务的对照案例（QPS、latency、核数实测值）
在 cpu.load 段补一张和 TP99 / TP999 的对照曲线，做经验阈值参考

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