互联网公司,这样的场景是否似曾相识?web
pm要作双十一促销活动,技术老大杀过来,问了两个问题:面试
新系统上线,技术老大杀过来,又问:数据库
技术上来讲,这些都是系统容量预估的问题,容量设计是架构师必备的技能。缓存
常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等,今天分享的内容,就以并发量为例,看看如何经过五个步骤,获得问题的答案。tomcat
如何知道总访问量?架构
答:
询问运营同窗,活动的预期访问是什么;
询问产品同窗,产品上线后的预期访问是什么。并发
假设,58同城要作一个APP-push的运营活动,计划在30分钟内完成5000w用户的push推送,预计push消息点击率10%,如何评估push落地页系统的总访问量?
答:5000w*10% = 500wide
答:总量除以总时间便可,若是按照天评估,一天按照4w秒计算。
画外音:一天86400秒,通常认为请求发生在白天,即4w秒。测试
push落地页系统30分钟的总访问量是500w,求平均访问QPS?
答:500w/(30*60) = 2778,大概3000QPS。架构设计
假设,58同城主站首页估计日均pv 8000w,求平均访问QPS?
答:一天按照4w秒算,8000w/4w=2000,大概2000QPS。
系统容量规划时,不能只考虑平均QPS,而是要抗住高峰的QPS,如何知道高峰QPS呢?
答:根据业务特性,经过业务访问曲线评估。
假设,某业务日均QPS为2000,业务访问趋势图以下图,求峰值QPS预估?
答:从图中能够看出,峰值QPS大概是均值QPS的2.5倍,日均QPS为2000,因而评估出峰值QPS为5000。
画外音:有一些业务例如“秒杀业务”比较难画出业务访问趋势图,这类业务的容量评估不在此列。
答:压力测试。
在一个服务上线前,通常来讲是须要进行压力测试,以APP-push运营活动落地页为例(日均QPS2000,峰值QPS5000),这个系统的架构多是这样的:
经过压力测试发现,web层是瓶颈,tomcat压测单机只能抗住1200的QPS。
画外音:通常来讲,1%的流量到数据库,数据库500QPS仍是能轻松抗住的,cache的话QPS能抗住,须要评估cache的带宽,假设不是瓶颈。
咱们就获得了web单机极限的QPS是1200,通常线上系统是不会跑满,打个8折,单机线上容许跑到QPS1000。
好了,上述步骤1-4已经获得了峰值QPS是5000,单机QPS是1000,假设线上部署了2台服务,就能自信自如的回答技术老大提出的问题了。
答:峰值5000,单机1000,线上2台,扛不住。
答:须要额外3台,给4台更稳。
除了并发量的容量预估,数据量、带宽、CPU/MEM/DISK等评估亦可遵循相似的步骤。
互联网架构设计如何进行容量评估:
一,评估总访问量:询问产品、运营;
二,评估平均访问量:总量除以总时间,一天算4w秒;
三,评估高峰QPS:根据业务曲线图来;
四,评估系统、单机极限QPS:压测很重要;
五:根据线上冗余度解题:估计冗余度与线上冗余度差值;
但愿你们有收获。
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