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問題資料
前幾天聊過，pv 和併發 的概念，也大概解釋了 併發，頻寬等指標的計算。感興趣的朋友，可以看看我前面那篇文章：《聊一聊pv和併發》。今天再來聊一聊容量預估。
電商公司的朋友，，這樣的場景是否似曾相識：
運營和產品神秘兮兮的跑過來問：
我們晚上要做搞個**，伺服器能抗住麼？如果扛不住，需要加多少臺機器？
於是，技術一臉懵逼。
其實，這些都是系統容量預估的問題，容量預估是架構師必備的技能之一。所謂，容量預估其實說白了就是，系統在down掉之前，所能承受的最大流量。這個事技術人員對於系統效能了解的重要指標。常見的容量評估包括流量、併發量、頻寬、cpu,記憶體 ,磁碟等一系列內容。今天就來聊一聊容量預估的問題。
一，幾個重要引數
qps：每秒鐘處理的請求數
併發量： 系統同時處理的請求數
響應時間： 一般取平均響應時間
很多人經常會把併發數和qps 混淆，理解了上面三個要素的意義之後，就能推算出它們之間的關係：qps = 併發量 / 平均響應時間
二，容量評估的步驟與方法
1：預估總訪問量
如何知道總訪問量？對於乙個運營活動的訪問量評估，或者乙個系統上線後pv的評估，有什麼好的方法？
最簡單的辦法就是：詢問業務方，詢問運營同學，詢問產品同學，看產品和運營對此次活動的流量預估。
不過，業務方對於流量的預估，應該就兩個指標，pv 和 使用者訪問數。技術人員 需要更具這兩個資料，計算其他相關指標，比如 qps 等。具體如何計算可參照我前面一篇 pv和併發 的文章。
2：預估平均qps
總請求數 = 總pv * 頁面衍生連線數
平均qps = 總請求數 / 總時間
比如：活動落地頁1小時內的總訪問量是30w pv，該落地頁的衍生連線數為30 ,那麼落地頁的平均qps
(30w * 30) /(60 * 60) = 2500，
3：預估峰值qps
系統容量規劃時，不能只考慮平均qps，而是要抗住高峰的qps，如何評估峰值qps呢？
這個要根據實際的業務評估，通過以往的一些營銷活動的 pv 等資料進行預估。一般情況，峰值qps大概是均值qps的3-5倍，日均qps為1000，於是評估出峰值qps為5000。
不過，有一些業務例如「秒殺業務」比較難評估業務訪問量，這類業務的容量評估不在此討論。
4：預估系統、單機極限qps
如何預估乙個業務，乙個伺服器單機的極限qps呢？
這個效能指標，是伺服器，最基本的指標之一，所以沒有其他的辦法，就是壓力測試。通過壓力測試，算出伺服器的單機極限qps 。
2）運營活動h5落地頁是乙個web站點
3）h5落地頁由快取cache、資料庫db中的資料拼裝而成
通過壓力測試發現，web 伺服器 單機只能抗住1200的qps，cache和資料庫db 能抗住併發壓力，（一般來說，1%的流量到資料庫，資料庫120 qps還是能輕鬆抗住的，cache的話qps能抗住，需要評估cache的頻寬，這裡假設cache不是瓶頸），這樣，我們就得到了web單機極限的qps是1200。一般來說，生產系統不會跑滿到極限的，這樣容易影響伺服器的壽命和效能，單機線上允許跑到qps 1200 * 0.8 = 960 。
擴充套件說一句，通過壓力測試，已經知道web層是瓶頸，則可針對web 相關的做一些調整優化，以提高web 伺服器 的單機qps 。
還有，壓力測試工作中，一般是以具體業務的角度進行壓力測試，關心的是某個具體業務的併發量和qps。
5：回答最開始那兩個問題
需要的機器 = 峰值qps / 單機極限 qps
好了，上述已經得到了峰值qps是5000，單機極限qps是1000，線上部署了3臺伺服器：
（1）伺服器能抗住麼？ -> 峰值5000，單機1000，線上3臺，扛不住
（2）如果扛不住，需要加多少臺機器？ -> 需要額外2臺，提前預留1臺更好，給3臺保險
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