某单机计算秘钥的服务(cpu bound). 4核，接受网络req,最大吞吐10万/s ，(4核cpu均达到99%以上), 当吞吐达到10万/s时 ， 对于单个req延时是多少？
假设服务有个队列（网络也会有排队,被调度的进程也会被排队,当需要处理的任务大于能够执行处理的单元时，都需要排队,应用层不排队，内核也会排队），长度为10万，我们时间统计周期降低到1ms,前任意时刻，假设每1ms有100个req进来,4核cpu都能好的处理完，队列长度不超过100，也就是每req的排队时间不超过100，最后一个进队列的req最多等待1ms，每个req被从队列移除到执行指令被操作系统调度执行完不超过1ms,,那么单个req的服务处理延时为1ms
假设某一时刻，当前机器的其他任务短暂的消耗了大量cpu，比喻网卡接收了大量其他垃圾包，使得系统某一秒钟（假设第t秒）的吞吐降低到100/s, （那一秒cpu被用来干其他的了），那么第t秒内，将会有(10万-100)个请求在队列里积压，这时候队列长度接近10万，那么最后一个进队列的req，需要等待前面10万个req被处理，用时接近1s,这时候每个req的延时就变成了1s ，但是系统的吞吐没变。仍然是10万/s.只是系统没有富裕的计算能力去把队列的多的请求处理干净，即队列一直保持在10万。那么第t秒后 ，系统的每个req的延时都成了1s.
系统的最大吞吐其实是系统的资源最大消耗情况下的处理能力，服务处理的速度是匀速的，但是请求的速度并不是匀速，在一秒周期内，每1ms来的请求数是不一样的，但是可以保持在一个大的时间周期内保持一致。系统每1ms的请求如果大于其1ms的吞吐速度，那么就会积压至队列，引起req的排队时间，造成多的延时。但是吞吐在一个大的周期内却是一致的。
那么怎样降低延时呢。就是降低队列数，并提供富裕的计算能力，让计算资源尽量的有空闲。延迟和资源使用率是矛盾的.比喻第一个例子中的最大吞吐10万/s.当我控制请求在1万/s时，控制队列在1万，那么最恶劣情况下 延时最大会在100ms,而且有富裕的计算资源可以马上将队列处理完，使得后面的req不至于产生同样的排队时间。即平均可扔可控制在1ms.
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