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前几天聊过，pv 和并发 的概念，也大概解释了 并发，带宽等指标的计算。感兴趣的朋友，可以看看我前面那篇文章：《聊一聊PV和并发》。今天再来聊一聊容量预估。
电商公司的朋友，，这样的场景是否似曾相识： 运营和产品神秘兮兮的跑过来问： 我们晚上要做搞个促销，服务器能抗住么？如果扛不住，需要加多少台机器？ 于是，技术一脸懵逼。
其实，这些都是系统容量预估的问题，容量预估是架构师必备的技能之一。所谓，容量预估其实说白了就是，系统在down掉之前，所能承受的最大流量。这个事技术人员对于系统性能了解的重要指标。常见的容量评估包括流量、并发量、带宽、CPU,内存 ,磁盘等一系列内容。今天就来聊一聊容量预估的问题。
一，几个重要参数 QPS：每秒钟处理的请求数 并发量： 系统同时处理的请求数 响应时间： 一般取平均响应时间 很多人经常会把并发数和QPS 混淆，理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：QPS = 并发量 / 平均响应时间
二，容量评估的步骤与方法 1：预估总访问量 如何知道总访问量？对于一个运营活动的访问量评估，或者一个系统上线后PV的评估，有什么好的方法？ 最简单的办法就是：询问业务方，询问运营同学，询问产品同学，看产品和运营对此次活动的流量预估。 不过，业务方对于流量的预估，应该就两个指标，pv 和 用户访问数。技术人员 需要更具这两个数据，计算其他相关指标，比如 QPS 等。具体如何计算可参照我前面一篇 pv和并发 的文章。
2：预估平均QPS 总请求数 = 总PV * 页面衍生连接数 平均QPS = 总请求数 / 总时间 比如：活动落地页1小时内的总访问量是30w pv，该落地页的衍生连接数为30 ,那么落地页的平均QPS (30w * 30) /(60 * 60) = 2500，
3：预估峰值QPS 系统容量规划时，不能只考虑平均QPS，而是要抗住高峰的QPS，如何评估峰值QPS呢？ 这个要根据实际的业务评估，通过以往的一些营销活动的 pv 等数据进行预估。一般情况，峰值QPS大概是均值QPS的3-5倍，日均QPS为1000，于是评估出峰值QPS为5000。 不过，有一些业务例如“秒杀业务”比较难评估业务访问量，这类业务的容量评估不在此讨论。
4：预估系统、单机极限QPS 如何预估一个业务，一个服务器单机的极限QPS呢？ 这个性能指标，是服务器，最基本的指标之一，所以没有其他的办法，就是压力测试。通过压力测试，算出服务器的单机极限QPS 。 在一个业务上线前，一般都需要进行压力测试（很多创业型公司，业务迭代很快的系统可能没有这一步，那就悲剧了），以APP 推送 某营销活动为例（预计 日均QPS 1000，峰值QPS 5000），业务场景可能是这样的：
2）运营活动H5落地页是一个web站点 3）H5落地页由缓存cache、数据库db中的数据拼装而成
通过压力测试发现，web 服务器 单机只能抗住1200的QPS，cache和数据库db 能抗住并发压力，（一般来说，1%的流量到数据库，数据库120 QPS还是能轻松抗住的，cache的话QPS能抗住，需要评估cache的带宽，这里假设cache不是瓶颈），这样，我们就得到了web单机极限的QPS是1200。一般来说，生产系统不会跑满到极限的，这样容易影响服务器的寿命和性能，单机线上允许跑到QPS 1200 * 0.8 = 960 。 扩展说一句，通过压力测试，已经知道web层是瓶颈，则可针对web 相关的做一些调整优化，以提高web 服务器 的单机QPS 。 还有，压力测试工作中，一般是以具体业务的角度进行压力测试，关心的是某个具体业务的并发量和QPS。
5：回答最开始那两个问题 需要的机器 = 峰值QPS / 单机极限 QPS 好了，上述已经得到了峰值QPS是5000，单机极限QPS是1000，线上部署了3台服务器： （1）服务器能抗住么？ -> 峰值5000，单机1000，线上3台，扛不住 （2）如果扛不住，需要加多少台机器？ -> 需要额外2台，提前预留1台更好，给3台保险 三，最后 需要注意的是，以上都是计算单个服务器或是单个集群的容量，实际生产环境是由web, 消息队列，缓存，数据库 等等一系列组成的复杂集群。在分布式系统中，任何节点出现瓶颈，都有可能导致雪崩效应，最后整个集群垮掉 （“雪崩效应”指的是系统中一个小问题会逐渐扩大，最后造成整个集群宕机）。所以，要了解规划整个平台的容量，就必须计算出每一个节点的容量。找出任何可能出现的瓶颈所在。 以上，只是个人一些经验分享，有啥不对的地方，大伙轻点拍砖，有更好的建议欢迎回复，，
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