QPS: 請求進入的速度
並發數: 系統中同時存在的請求數
根據Little's Law，我們能得到如下的關系式：
並發數 = QPS * 耗時
以大學招生為例：大一新生的招收速度是5000人/年，每個學生在大學停留4年，整個大學的人數是20000，於是(下面的QPS改為以年為單位)：
| QPS | 耗時 | 並發數 |
| 5000人/年 | 4年 | 20000人 |
以某公司為例：180000員工，必須早上8:30-9:00之間在考勤系統簽到，每次簽到在系統需要停留0.1秒，於是：
| QPS | 耗時 | 並發數 |
| 100人/秒 | 0.1秒 | 10人 |
以動物園為例：每秒有1個人進入動物園，每個人在動物園中停留2小時，於是：
| QPS | 耗時 | 並發數 |
| 1人/秒 | 2*3600秒 | 7200人 |
假設在理想情況下，某系統的請求進入速度是1億次/秒，系統處理的時間趨近為0，那么這個系統的並發量是多少呢？很顯然：
| QPS | 耗時 | 並發數 |
| 1億次/秒 | 趨近0 | 趨近0次 |
可見，雖然每秒有1億次請求，但在某一隨機時刻觀察系統，會發現系統中不存在請求堆積的問題，系統的並發數趨近0.這是一個高QPS、低延時系統，是一個很好的系統，輕輕松松地快速處理各種請求，來一個滅一個。值得一提的是，此時並發數很低，但這不表明系統實際能夠承受的並發數很低，它實際上可能承受很高的並發數。