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電子商務(wù)網(wǎng)站開發(fā)如何預(yù)估容量扛住雙十一促銷大戰(zhàn)
作者: 秩名時間: 2025-07-06 12:21:40 閱讀量:

最新消息,日前,宜家的控股公司Interogo Holding AG斥資17億瑞典克朗(約1.90億美元)買入海恩斯莫里斯(H&M)集團(tuán)0.6%的股份,并擁持有了后者0.3%的投票權(quán)。這是Interogo Holding AG第一次擁有快時尚公司的股份。

電商公司的朋友,這樣的場景是否似曾相識:

運營和產(chǎn)品神秘兮兮的跑過來問:

我們晚上要做搞個促銷,服務(wù)器能抗住么?如果扛不住,需要加多少臺機器?

于是,技術(shù)一臉懵逼。

其實,這些都是系統(tǒng)容量預(yù)估的問題,容量預(yù)估是架構(gòu)師必備的技能之一。所謂,容量預(yù)估其實說白了就是,系統(tǒng)在down掉之前,所能承受的最大流量。這個事技術(shù)人員對于系統(tǒng)性能了解的重要指標(biāo)。常見的容量評估包括流量、并發(fā)量、帶寬、CPU,內(nèi)存 ,磁盤等一系列內(nèi)容。今天就來聊一聊容量預(yù)估的問題。

電子商務(wù)網(wǎng)站開發(fā)如何預(yù)估容量扛住雙十一促銷大戰(zhàn)

一,幾個重要參數(shù)

QPS:

每秒鐘處理的請求數(shù)。

并發(fā)量:系統(tǒng)同時處理的請求數(shù)l;

響應(yīng)時間:一般取平均響應(yīng)時間;

很多人經(jīng)常會把并發(fā)數(shù)和QPS 混淆,理解了上面三個要素的意義之后,就能推算出它們之間的關(guān)系:QPS =并發(fā)量/ 平均響應(yīng)時間

二,容量評估的步驟與方法

1:預(yù)估總訪問量

如何知道總訪問量?對于一個運營活動的訪問量評估,或者一個系統(tǒng)上線后PV的評估,有什么好的方法?

最簡單的辦法就是:詢問業(yè)務(wù)方,詢問運營同學(xué),詢問產(chǎn)品同學(xué),看產(chǎn)品和運營對此次活動的流量預(yù)估。

不過,業(yè)務(wù)方對于流量的預(yù)估,應(yīng)該就兩個指標(biāo),pv 和 用戶訪問數(shù)。技術(shù)人員 需要更具這兩個數(shù)據(jù),計算其他相關(guān)指標(biāo),比如 QPS 等。具體如何計算可參照我前面一篇 pv和并發(fā) 的文章。

2:預(yù)估平均QPS

總請求數(shù) =總PV *頁面衍生連接數(shù)

平均QPS =總請求數(shù) / 總時間

比如:活動落地頁1小時內(nèi)的總訪問量是30w pv,該落地頁的衍生連接數(shù)為30 ,那么落地頁的平均QPS

(30w * 30) /(60 * 60) = 2500,

3:預(yù)估峰值QPS

系統(tǒng)容量規(guī)劃時,不能只考慮平均QPS,而是要抗住高峰的QPS,如何評估峰值QPS呢?

這個要根據(jù)實際的業(yè)務(wù)評估,通過以往的一些營銷活動的 pv 等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估。一般情況,峰值QPS大概是均值QPS的3-5倍,日均QPS為1000,于是評估出峰值QPS為5000。

不過,有一些業(yè)務(wù)例如“秒殺業(yè)務(wù)”比較難評估業(yè)務(wù)訪問量,這類業(yè)務(wù)的容量評估不在此討論。

4:預(yù)估系統(tǒng)、單機極限QPS

如何預(yù)估一個業(yè)務(wù),一個服務(wù)器單機的極限QPS呢?

這個性能指標(biāo),是服務(wù)器,最基本的指標(biāo)之一,所以沒有其他的辦法,就是壓力測試。通過壓力測試,算出服務(wù)器的單機極限QPS 。

在一個業(yè)務(wù)上線前,一般都需要進(jìn)行壓力測試(很多創(chuàng)業(yè)型公司,業(yè)務(wù)迭代很快的系統(tǒng)可能沒有這一步,那就悲劇了),以APP 推送 某營銷活動為例(預(yù)計 日均QPS 1000,峰值QPS 5000),業(yè)務(wù)場景可能是這樣的:

1)通過 APP 推送一個活動消息

2)運營活動H5落地頁是一個web站點

3)H5落地頁由緩存cache、數(shù)據(jù)庫db中的數(shù)據(jù)拼裝而成

通過壓力測試發(fā)現(xiàn),web 服務(wù)器 單機只能抗住1200的QPS,cache和數(shù)據(jù)庫db 能抗住并發(fā)壓力,(一般來說,1%的流量到數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫120 QPS還是能輕松抗住的,cache的話QPS能抗住,需要評估cache的帶寬,這里假設(shè)cache不是瓶頸),這樣,我們就得到了web單機極限的QPS是1200。一般來說,生產(chǎn)系統(tǒng)不會跑滿到極限的,這樣容易影響服務(wù)器的壽命和性能,單機線上允許跑到QPS 1200 * 0.8 = 960。

擴(kuò)展說一句,通過壓力測試,已經(jīng)知道web層是瓶頸,則可針對web 相關(guān)的做一些調(diào)整優(yōu)化,以提高web 服務(wù)器 的單機QPS 。還有,壓力測試工作中,一般是以具體業(yè)務(wù)的角度進(jìn)行壓力測試,關(guān)心的是某個具體業(yè)務(wù)的并發(fā)量和QPS。

5:回答最開始那兩個問題

需要的機器=峰值QPS / 單機極限QPS

好了,上述已經(jīng)得到了峰值QPS是5000,單機極限QPS是1000,線上部署了3臺服務(wù)器:

(1)服務(wù)器能抗住么? -> 峰值5000,單機1000,線上3臺,扛不住

(2)如果扛不住,需要加多少臺機器? -> 需要額外2臺,提前預(yù)留1臺更好,給3臺保險

三,最后

需要注意的是,以上都是計算單個服務(wù)器或是單個集群的容量,實際生產(chǎn)環(huán)境是由web, 消息隊列,緩存,數(shù)據(jù)庫 等等一系列組成的復(fù)雜集群。在分布式系統(tǒng)中,任何節(jié)點出現(xiàn)瓶頸,都有可能導(dǎo)致雪崩效應(yīng),最后整個集群垮掉(“雪崩效應(yīng)”指的是系統(tǒng)中一個小問題會逐漸擴(kuò)大,最后造成整個集群宕機)。所以,要了解規(guī)劃整個平臺的容量,就必須計算出每一個節(jié)點的容量。找出任何可能出現(xiàn)的瓶頸所在。

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