高大上系統的 QPS 並不高

某個產品，⽇活 2000 萬，每一個⽤戶天天 500 個請求，那麼天天就是 100 億的訪問量。你也能夠當作日活 5000 萬， 200 個請求，也是 100 億。其實日活幾千萬的產品並很少，那些後臺沒事亂搞的 app 不算。

天天按照十小時計算，這樣系統的 QPS 是：天天100億訪問量 / 天天10⼩時 / 3600秒 = 27.78 萬，就按照 30 萬算吧。那麼單機 QPS 就是 30 萬除以服務器數。那麼問題來了，對於日活好幾千萬的高大上系統，若是單機 QPS 達到 3 萬，只須要 10 臺機器，若是 QPS 是 3千，就須要 100 臺機器。

主流開發語言已經同質化。好比JIT、協程逐漸成爲標配，雖然有些開發語言官方版本沒有接受，但第三方版本已經很成熟。連 await/async 這些關鍵字在 C#、python、ES7 裏面都是同樣的，雖然有些語言的實現只是語法糖。在這個背景下，幾千的 QPS 已經不成問題，若是你有 100 臺機器，同樣能夠支撐日訪問量 100 億次的系統。

更重要的是，選擇的這個開發語言，要開發、維護和替換成本低。