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）
13 条评论
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