一.系统吞度量要素:
一个系统的吞度量(承压能力)与
request
对
CPU
的消耗、外部接口、
IO
等等紧密关联。
单个
reqeust
对
CPU
消耗越高,外部系统接口、
IO
影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。
系统吞吐量几个重要参数:
QPS
/
TPS
、并发数、响应时间
QPS
/TPS
:
每秒钟
request/
事务
数量
并发数:
系统同时处理的
request/
事务数
响应时间:
一般取平均响应时间
(很多人经常会把并发数和
TPS
理解混淆)
理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:
QPS
(
TPS
)
=
并发数
/
平均响应时间
一个系统吞吐量通常由
QPS
(
TPS
)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
决定系统响应时间要素
我们做项目要排计划,可以多人同时并发做多项任务,也可以一个人或者多个人串行工作,始终会有一条关键路径,这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样,也有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;
关键路径是有
CPU
运算、
IO
、外部系统响应等等组成。
二.系统吞吐量评估:
我们在做系统设计的时候就需要考虑
CPU
运算、
IO
、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来
QPS
、并发数之外,还有另外一个维度:日
PV
。
通过观察系统的访问日志发现,在用户量很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和
QPS
我们就可以推算日流量。
通常的技术方法:
1.
找出系统的最高
TPS
和日
PV
,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外)
2.
通过压力测试或者经验预估,得出最高
TPS
,然后跟进
1
的关系,计算出系统最高的日吞吐量
B2B
中文和淘宝面对的客户群不一样,这两个客户群的网络行为不应用,他们之间的
TPS
和
PV
关系比例也不一样。
A)
淘宝
淘宝流量图:
淘宝的
TPS
和
PV
之间的关系通常为
最高
TPS
:
PV
介于
1 : 11*3600
(相当于按最高
TPS
访问
11
个小时,这个是商品详情的场景,不同的应用场景会有一些不同)
注:实际峰值摸高 (毛刺、瞬间)应该是顶峰平均值的 1.2倍左右。
B) B2B
中文站
B2B
的
TPS
和
PV
之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大,粗略估计在
1 : 8
个小时左右的关系。旺铺和
offerdetail
这两个比例相差很大,可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。
在淘宝环境下,假设我们压力测试出的
TPS
为
100
,那么这个系统的日吞吐量
=100*11*3600=396
万
这个是在简单(单一
url
)的情况下,有些页面,一个也没有多次请求,系统的实际吞吐量还要小。
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