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关于吞吐量（throughput）和延迟（latency），如果你要搞性能优化，这两个概念是必须要知道的，它们看似简单实则不是。很多人都曾经认为高吞吐量就意味着低延迟，高延迟就意味着吞吐量变小。下面的比喻可以解释这种观点是错误的。

我们可以把网络发送数据包比喻成去街边的 ATM 取钱。每一个人从开始使用 ATM 到取钱结束整个过程都需要一分钟，所以这里的延迟是60秒，那吞吐量呢？当然是 1/60 人/秒。现在银行升级了他们的 ATM 机操作系统，每个人只要30秒就可以完成取款了！延迟是 30秒，吞吐量是 1/30 人/秒。很好理解，可是前面的问题依然存在对不对？别慌，看下面。

因为这附近来取钱的人比较多，现在银行决定在这里增加一台 ATM 机，一共有两台 ATM 机了。现在，一分钟可以让4个人完成取钱了，虽然你去排队取钱时在 ATM 机前还是要用 30 秒！也就是说，延迟没有变，但吞吐量增大了！可见，吞吐量可以不用通过减小延迟来提高。

好了，现在银行为了改进服务又做出了一个新的决定：每个来取钱的客户在取完钱之后必须在旁边填写一个调查问卷，用时也是30秒。那么，现在你去取钱的话从开始使用 ATM 到完成调查问卷离开的时间又是 60 秒了！换句话说，延迟是60秒。而吞吐量根本没变！一分钟之内还是可以进来4个人！可见，延迟增加了，而吞吐量没有变。

从这个比喻中我们可以看出，延迟测量的是每个客户（每个应用程序）感受到的时间长短，而吞吐量测量的是整个银行（整个系统）的处理效率，是两个完全不同的概念。

正如银行为了让客户满意不光要提高自身的办事效率外，还要尽量缩短客户在银行办事所花的时间一样，系统不光要尽量让吞吐量大，而且还要让每个请求的延迟尽量小。这是两个不同的目标。

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