Каких значений RPS могут достигать крупные веб-сервисы?

Показатель RPS (Requests Per Second) для высоконагруженных систем сильно варьируется в зависимости от архитектуры, типа запросов и сферы деятельности сервиса. Значения могут колебаться от тысяч до миллионов запросов в секунду.

Ориентировочные показатели для мировых сервисов:

• Крупные социальные сети (например, X/Twitter): Десятки тысяч RPS на ключевых сервисах (лента, лайки) в пиковые моменты.
• Глобальные поисковые системы (Google): Сотни тысяч RPS в среднем, с пиками, достигающими миллионов.
• Стриминговые и контентные платформы (Netflix, TikTok): Сотни тысяч RPS, особенно на сервисах, отвечающих за аутентификацию, рекомендации и доставку метаданных.
• Рекламные сети (AdTech): Часто обрабатывают миллионы RPS, так как на каждый показ баннера на сайте-партнере уходит запрос.

Факторы, влияющие на максимальный RPS:

1. Сложность запроса: Простой запрос GET к кэшу обработается быстрее, чем сложный POST с записью в несколько баз данных.
2. Архитектура: Микросервисная архитектура с горизонтальным масштабированием позволяет распределять нагрузку.
3. Технологический стек: Языки вроде Go, Rust, C++ или Java (на JVM) обычно показывают лучшую производительность для CPU-bound задач по сравнению с Python или Ruby.
4. Оптимизация: Эффективность системы зависит от использования кэширования, асинхронности, балансировщиков нагрузки и оптимизации работы с БД.

Как достигается высокий RPS:

• Горизонтальное масштабирование: Запуск множества экземпляров приложения за балансировщиком нагрузки (Nginx, HAProxy).
• Кэширование: Использование in-memory хранилищ (Redis, Memcached) для часто запрашиваемых данных.
• Асинхронность и многопоточность: Эффективное использование ресурсов сервера для обработки I/O-операций.
• Оптимизация баз данных: Использование репликации, шардинга и правильных индексов.
• CDN (Content Delivery Network): Распределение статического контента ближе к пользователю для снижения нагрузки на основные серверы.