吞吐

1.吞吐常用意思: 吞进和吐出。多用来形容旅客或货物进进出出。

例句 1.火车站昼夜不停地吞吐着来往的旅客。

2.吞吐常用意思: 形容说话或行文含混。

例句 1.他说话吞吐，似乎是有什么难言之隐。

吞吐引证解释

1. 吞进和吐出。比喻出纳、隐现、聚散等变化。

引 1. 吞吐百川，写泄万壑。 南朝 宋 《登大雷岸与妹书》 鲍照
2. 奈何万里光，受此吞吐厄。 唐 《月蚀诗》 卢仝
3. 惊玉池之破碎，漾银盘而吞吐。 宋 《望海亭赋》 范成大
4. 烟霭云涛，吞吐变化。 清 《扬州画舫录·城南录》 李斗
5. 神物在天池，烟云与吞吐。 《里湖纪游》诗 赵光荣

2. 指道家的吐纳之术。

引 1. 调利筋骨，有偃仰之方；杜疾闲邪，有吞吐之术。 晋 《抱朴子·极言》 葛洪

3. 倾诉；谈吐。

引 1. 难吞吐，没气路，短叹长吁。愁肠似火，雨泪如珠。 元 《蝴蝶梦》第二折 关汉卿
2. 因念暖酒扶春，含毫意邈，吞吐淹群雅。 清 《念奴娇·雍正甲辰》词 江炳炎

4. 言语支吾，含混不清。

引 1. 我适才言词吞吐，思欤，这姻缘可乎？ 明 《蕉帕记·议婚》 单本
2. 生方读，惊问所来，词涉吞吐。 清 《聊斋志异·青梅》 蒲松龄
3. 作官的时候出锋头是心里的劲儿，越吞吐掩抑越见长处。 《赵子曰》第二十 老舍

吞吐是什么意思

拼音：tūn tǔ

词性：动词

解释：指吸入和呼出，比喻处理事务或接收和发送信息的能力。

例句：这个港口的吞吐量非常大，每天都有很多船只进出。

近义词：进出、流通

反义词：阻塞、停滞

1. 吞吐的定义是什么？

吞吐是指在单位时间内系统、设备或网络能够处理的数据量或任务量。它通常用于衡量系统或设备的性能，表示在给定时间内完成的工作量。例如，在网络中，吞吐量可以指每秒传输的数据量（如兆比特每秒，Mbps）；在计算机系统中，吞吐量可以指每秒处理的指令数或事务数。

2. 在计算机网络中，吞吐量的计算方法是怎样的？

在计算机网络中，吞吐量通常指单位时间内成功传输的数据量，通常以比特每秒（bps）或字节每秒（Bps）为单位。计算吞吐量的方法如下：

1. 确定时间窗口：选择一个时间段（如1秒）来计算吞吐量。

2. 测量成功传输的数据量：在该时间段内，测量通过网络成功传输的总数据量。可以是发送方发送的数据量，也可以是接收方接收到的数据量。

3. 计算吞吐量：将成功传输的数据量除以时间窗口的长度，得到吞吐量。

例如，如果在1秒内成功传输了1,000,000比特的数据，那么吞吐量为1,000,000 bps或1 Mbps。

需要注意的是，吞吐量可能会受到网络拥塞、延迟、丢包等因素的影响，因此实际吞吐量可能会低于理论最大值。

3. 如何提高系统的吞吐量？

提高系统吞吐量可以通过以下几种方法实现：

1. 优化代码和算法：确保代码高效，使用合适的算法和数据结构来减少计算时间和资源消耗。

2. 并行处理：利用多线程、多进程或分布式计算来并行处理任务，从而加快处理速度。

3. 负载均衡：使用负载均衡技术将请求均匀分配到多个服务器或处理单元，避免单个节点过载。

4. 缓存：引入缓存机制，减少对数据库或其他资源的频繁访问，从而提高响应速度。

5. 数据库优化：优化数据库查询、索引和表结构，减少查询时间，提升数据处理效率。

6. 异步处理：将耗时操作（如I/O操作）异步化，避免阻塞主线程，提高系统响应能力。

7. 硬件升级：增加CPU、内存、存储或网络带宽等硬件资源，提升系统整体性能。

8. 减少网络延迟：通过使用CDN、优化网络配置或减少数据传输量来降低网络延迟。

9. 监控和调优：持续监控系统性能，识别瓶颈并进行针对性优化。

10. 限流和降级：在高负载情况下，通过限流和降级策略保护系统核心功能，确保系统稳定运行。

根据具体系统情况，可以选择一种或多种方法进行优化。

4. 吞吐量和带宽有什么区别？

吞吐量（Throughput）和带宽（Bandwidth）是两个在网络和数据传输中常用的概念，但它们有不同的含义。

1. 带宽（Bandwidth）：带宽指的是网络或通信信道在单位时间内能够传输的最大数据量，通常以比特每秒（bps）为单位。带宽表示的是理论上的最大传输能力，类似于公路的最大车道数。

2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量指的是在实际使用中，网络或通信信道在单位时间内成功传输的数据量，通常也以比特每秒（bps）为单位。吞吐量反映的是实际性能，可能会受到网络拥塞、延迟、错误率等因素的影响。

简而言之，带宽是理论上的最大能力，而吞吐量是实际达到的传输效果。

5. 在实际应用中，吞吐量的优化有哪些常见策略？

在实际应用中，吞吐量的优化可以通过以下几种常见策略实现：

1. 并行处理：通过多线程、多进程或分布式计算，将任务分解为多个子任务并行执行，从而提高整体处理速度。

2. 负载均衡：将请求或任务均匀分配到多个服务器或处理单元，避免单点过载，确保系统资源得到充分利用。

3. 缓存机制：使用缓存技术存储频繁访问的数据，减少数据库或其他后端服务的访问次数，从而加快响应速度。

4. 优化算法：选择或设计更高效的算法，减少计算复杂度，提高处理效率。

5. 减少网络延迟：通过优化网络架构、使用CDN（内容分发网络）或减少数据传输量，降低网络延迟，提升响应速度。

6. 数据库优化：通过索引优化、查询优化、分库分表等手段，提高数据库的读写效率。

7. 异步处理：将非实时任务或耗时操作异步化，避免阻塞主线程或请求处理流程，提高系统的响应速度。

8. 硬件升级：通过增加CPU、内存、存储或网络带宽等硬件资源，直接提升系统的处理能力。

9. 代码优化：通过减少冗余代码、优化数据结构、避免不必要的计算等方式，提升代码执行效率。

10. 监控与调优：持续监控系统性能，识别瓶颈并进行针对性优化，确保系统始终处于最佳状态。

这些策略可以根据具体应用场景和需求进行组合使用，以达到最佳的吞吐量优化效果。