1 原则
1.1 同步：
上游最大生产速度（总最大生产速度）==下游最大生产速度==qps==qps1 * qps2/qps1 + qps2 <min{qps1, qps2}
池n2==下游服务并发数（看客户端异步、服务端异步与并发事务处理数、连接数的关系），n2 <= n1，开多了也没用，当n2=n1时，整体吞吐量理论最大，但要视下游服务是否能承受n2并发
下游资源等待时间=n1/n2*t2-t2，当n1==n2时，等待时间为0
qps2>=当前总生产速度（用户生产）>qps时，理论上阻塞模型理论-下游无需做限流，因为上游qps定死了，只能放这些流量到下游，上游做限流（放弃用户请求）；
但实际中，qps1>s>qps2>qps是可能发生的，上游服务由于未知原因没垮掉，而且出于自保偷偷多开并发放了超越qps的流量s，当s>qps2时，就要注意限流了限流怎么做（战略）
比如，用户-业务服务代码（2500qps）-db（500qps），组合qps 417，当用户生产>417时，一般也差不多要顶到qps2了，这也是为什么db一般要限流保护的原因
1.2 异步：
下游执行时间为0情况下（比如下游异步），上游最大生产速度（总最大生产速度）==下游最大生产速度==qps1
上游执行时间为0情况下，上游最大生产速度（总最大生产速度）==下游最大生产速度==qps2
n2无论设置多大，都是无穷大，因为异步情况下，t2约=0，n2与下游并发数脱离关系；
那么下游并发数与什么有关，看客户端异步、服务端异步与并发事务处理数、连接数的关系，如同步，则下游并发数仍==连接池大小n2，如异步，那并发数就不好说了
下游异步，qps2无穷大，上游最大生产速度（总最大生产速度）==下游最大生产速度==qps1，若qps1>qps2'，可能压垮下游服务，要做限流限流怎么做（战略）
2 具体算法
以一个redis连接池应用为例：
2.1 同步
两种算法：
2.1.1 单线程耗时法
2.1.1.1 redis n2=n1，n=n1=n2=5，单线程响应时间=30+20=50ms，单线程qps=1/0.05=20，总qps=单线程qps*n=100
2.1.1.2 redis n2=1，n=n1=5，单线程响应时间=30+100=130ms，单线程qps=1/0.13=7.69，总qps=7.69*5=38.46
下游 连接池等待时间=n1/n2*t2-t2=80ms，执行时间20ms
2.1.2 公式法
2.1.2.1 业务线程qps=1/0.03*5=166.67，redisqps=1/0.02*5=250，总qps=100
2.1.2.2 业务qps=167，redisqps=1/0.02*1=50，总qps=38.56
2.2 异步
异步 qps2趋于无穷，qps=qps1，这也是为什么异步吞吐量大，qps恒<=qps1
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草稿
