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2014 年 09 月 22 日关注学习

性能计算参考

参考1

为了方便计算数据库服务器的造型,我们约定:
” 系统同时在线用户数为1500人(U1);
” 平均每个用户每分钟发出2次业务请求(N1);
” 系统发出的业务请求中,更新、查询、统计各占1/3;
” 平均每次更新业务产生3个事务(T1);
” 平均每次查询业务产生8个事务(T2);
” 平均每次统计业务产生13个事务(T3);
” 一天内忙时的处理量为平均值的5倍;
” 经验系数为1.6;(实际工程经验)
” 考虑服务器保留30%的冗余;
服务器需要的处理能力为:
TPC-C=U1*N1*(T1+T2+T3)/3*3*经验系数/冗余系数
则应用服务器的处理性能估算为:
TPC-C= 1500*2*(3+8+13)/3*5*1.6/0.7= 274,285 tpmC
数据库服务器关系到整个系统的稳定运行,考虑到高可靠性和高可用性,并注重设备的可扩展性和性价比,系统将配置两台TPC-C值不小于28万的高性能数据库服务器。

参考2

以单台服务器性能进行计算,即确保单台服务器工作的时候可以满足系统正常运行的需要;
假设每天有1万人次来窗口办理业务,每人次办理一项业务。即以每日1万笔前台交易为例进行综合系数的推导:
1. 假设每月前台交易数(未来5年内的设计指标)为220,000 (有些业务在月初、月末的处理量比较高,按月统计可以平衡此项差异);
2. 每日前台交易数=220000/22=10,000 ,即每日 1万笔;
3. 忙时处理能力:每日交易的80%在4个小时内完成,即10000*80%/4=2000(笔/小时)
4. 峰值处理能力:2000*2=4000(笔/小时),即峰值处理能力为每小时4000笔,或 67笔/分,假设业务人员同时在线为100人,即每人每分钟处理0.7笔)
5. 假设每笔交易对应数据库事务数=20,基准TPC指标值对应的比例=8,cpu保留30%的处理能力冗余,计算值与公布值(最优值)的偏差经验值为4 (这几个参数估算的依据不足,更多的是经验值)
则 tpmC值为:
tpmC= 67*20*8*4/(1-30%)= 61257[颠峰处理能力时(笔/分)*每笔交易对应数据库事务数*基准TPC指标值对应的比例*计算值与公布值(最优值)的偏差经验值/(1- cpu保留30%的处理能力冗余)
倒算出 综合系数 = 61257/10000=6.1
即数据库服务器tpmC= 每日前台交易数 * 6.1 (实际计算值应不高于该值)
应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *50% (一般)
应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *70% (涉及大量计算的,如社保、税务)

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该日志于2014-09-22 16:03由 kevin 发表在关注学习分类下, 你可以发表评论。除了可以将这个日志以保留源地址及作者的情况下引用到你的网站或博客,还可以通过RSS 2.0订阅这个日志的所有评论。

1条评论

  1. pete说道:

    非常有用

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