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一、数据采集方法
API 接口调用
通过电商平台开放的 API 直接获取实时交易、订单、用户行为等数据，支持高效、合法采集。例如，腾讯云 API 通过 RESTful 设计和批量请求优化性能，可动态获取每秒请求量。
适用场景：需高频更新且平台支持 API 的字段（如库存、价格）。
自动化爬虫技术
Python Request/Scrapy：适用于反爬较弱或无动态渲染的页面，直接抓取 HTML 结构数据。
Selenium/Crawley：模拟浏览器操作，突破 JavaScript 渲染和反爬限制，适合采集淘宝、京东等复杂页面。
风险提示：需遵守平台规则，避免 IP 封禁。
日志与后台报表分析
从电商平台后台导出订单、流量等日志数据（如 Excel 报表），或通过 BI 工具连接数据库进行离线分析。
适用场景：历史数据统计与趋势分析。
RPA（机器人流程自动化）
自动化模拟人工操作，批量下载竞品分析、广告投放等后台数据，适合规则固定、重复性高的任务。
二、QPS 计算的数据整合与公式应用
数据清洗与分类
按业务类型分类统计请求量（如商品浏览、下单、支付），为分项 QPS 计算提供基础。
示例：商品浏览请求量通过爬虫或 API 获取，支付请求量通过订单日志统计。
基础 QPS 公式
单业务 QPS = 模块请求量 / 统计时间（秒）
例如：10 分钟内采集到 6,000 次商品浏览请求，则 QPS = 6,000 / 600 = 10。
总 QPS = 各模块 QPS 累加（如浏览 10 + 下单 5 + 支付 3 = 18）。
峰值 QPS 预估
根据“二八法则”计算：
峰值 QPS = (日总 PV × 80%) / (86,400 秒 × 20%)
例如：日 PV 300 万，峰值 QPS ≈ 139。
结合系统性能验证
通过压力测试工具（如 JMeter）模拟采集到的请求量，验证系统实际 QPS 是否匹配理论值。
关联指标：若系统并发数为 500，平均响应时间 0.5 秒，则理论 QPS = 500 / 0.5 = 1,000。
三、操作建议
动态采集：使用 API 或分布式爬虫实时监控请求量变化，确保 QPS 计算时效性。
合规性：优先选择平台官方接口（如亚马逊 API、抖音电商罗盘）降低法律风险。
性能优化：对高 QPS 模块（如秒杀活动）采用缓存、异步处理等技术提升系统吞吐能力。
通过上述方法，可系统化采集数据并精准计算 QPS，为电商平台容量规划与性能优化提供依据。