网站并发量的计算方法(转)

原文链接:http://blog.csdn.net/zhang_xiao8wan8/article/details/45814985

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢?

PV是什么:

PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。

计算模型: 
每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 。
其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。

简单计算的结果:
((80%*500万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 115.7个请求/秒 
((80%*100万)/(24小时*60分*60秒*40%))/1 = 23.1个请求/秒

初步结论: 
现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。

留足余量:

以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。

115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒

115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒

23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒

23.1个请求/秒 *3倍=69.3个请求/秒

最终结论:

如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。

如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。

说明:

这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。

实际经验:

1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。

2、个人武断的认为在服务器CPU领域Intel的CPU要优于AMD的CPU,有反对的就反对吧,我都说我武断了(请看CPU性能比较),不要太相信AMD的广告,比较CPU性能简单办法就是比价格,不要比频率与核心数,价格相差不多的性能也相差不多。

3、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧)

4、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySQL数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。

5、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰)

注意机房的网络带宽:

有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。

一天总流量:每个页面20k字节*100万个页面/1024=19531M字节=19G字节,

19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s   如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。

以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。

(全文完)

附:性能测试基本概念
--------------------------------------------------------------------------------------- 
基本概念: 
Throughput(吞吐量):按照常规理解网络吞吐量表示在单位时间内通过网卡数据量之和,其中即包括本机网卡发送出去的数据量也包括本机网卡接收到的数据量。 一个100Mb(位)的双工网卡,最大发送数据的速度是12.5M字节/s , 最大接收数据的速度是12.5M字节/s, 可以 同时 收发 数据。 
并发用户数:是同时执行操作的用户(线程数)。 
响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间 。

QPS - Queries Per Second  每秒处理的查询数(如果是数据库,就相当于读取)
TPS - Transactions Per Second  每秒处理的事务数(如果是数据库,就相当于写入、修改)
IOPS,每秒磁盘进行的I/O操作次数

例如对某个数据库测试,分开两次测QPS与TPS。
QPS(读取)值总是高于TPS(写、改),并且有倍率关系,因为:
1、数据库对查询可能有缓存。
2、机械硬盘或SSD硬盘的读就是比写快。

时间: 2024-10-11 05:00:33

网站并发量的计算方法(转)的相关文章

Zabbix通过Nginx状态来监控网站并发量

一.开 启Nginx状态 一.安装Nginx 执行命令:yum install nginx 二.启动Nginx 执行命令:systemctl start nginx 三.配置Nginx开启Status 1.执行命令:vim /etc/nginx/nginx.conf,添加如下配置: 2.重启Nginx服务: 执行命令:systemctl restart nginx 四.访问Nginx配置的ngx_status页面 1.打开浏览器,输入:http://<nginx-server ip>/ngx_

大流量高并发量网站的之解决方案

一.对于网站访问速度影响的条件如下: 瓶颈主要有: 1.磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2.磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写. 3.CPU周期 优化方法:扩充内存 4.内存带宽 二.大流量高并发量网站的解决方案 1.确认服务器硬件是否足够支持当前的流量. 2.使用memcache缓存技术,将动态数据缓存到内存中,动态网页直接调用这些文件,而不必在访问数据库. 3.禁止外部的盗链. 4.外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力,因此应该严格限制外部对自身图片或者文

网站吞吐量和并发量以及响应时间的联系

吞吐量和并发量以及响应时间之间的关系可以理解为高速公路的通行状况: 吞吐量是每天通过收费站的车辆数量(可换算成收费站收取的高速费),并发量是高速公路上的正在形式的车辆数目,响应时间是车速.车辆很少的时候,车速很快,但是收到的费用也很少:随着车越来越多,车速略受影响,但是收到的高速费增加很快:随着车辆继续增加,车速越来越慢,高速公路越来越堵,收费的不增反降:如果车流量继续增加,超过某个值以后,任何偶然因素都将导致高速瘫痪,车辆走不动,费用也收不着了,而高速公路变成了停车场(资源耗尽).

测试网站的高并发量访问压力

JMeter网站并发性测试 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域. 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件.Java小服务程序.CGI脚本.Java 对象.数据库, FTP服务器, 等等.JMeter 可以用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载,来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能.另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序

提升高并发量服务器性能解决思路

刚刚在网上淘了一个提升高并发量服务器性能解决思路,个人感觉非常不错,给大家分享出来,希望给您有所帮助. 提升高并发量服务器性能解决思路 一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单.随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有

Nginx优化_访问并发量(进程可以打开的最大文件数量)

如果客户端访问服务器提示“Too many open files”如何解决? [[email protected] ~]# ab -n 2000 -c 2000 http://192.168.1.100/    #高并发访问Nginx代理的网站,提示打开文件数量过多 Benchmarking 192.168.1.100 (be patient) socket: Too many open files (24) 优化步骤: 1.  调整Nginx的主配置文件,增加并发量. [[email prot

并发量计算公式

并发的基本概念 并发的概念: 指网站在同一时间访问的人数,人数越大,瞬间带宽要求更高. 服务器并发量分为: 1.业务并发用户数:2.最大并发访问数:3.系统用户数:4.同时在线用户数: 估算业务并发量的公式: C=nL/T C^=C+3×(C的平方根) 其中:C是平均的业务并发用户数.n是login session的数量.L是login session的平均长度.T是指考察的时间段长度.C^是指业务并发用户数的峰值. 例子分析 假设OA系统有1000用户,每天400个用户发访问,每个登录到退出平

根据PV量来确定需要进行压测的并发量

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式

系统吞吐量(TPS).用户并发量.性能测试概念和公式 PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平