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)
一条评论
非常有用