服务器性能计算

1、 1 概述xxxxx 项目采用集中式部署（即所有的数据集中部署在总部服务器中），对于完成各功能服务器的性能，我们建议采用主流的tpc值进行性能估算。tpc-c是一种旨在衡量联机事务处理（oltp，又称业务处理系统）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。tpmc（(transaction per minute）: tpc-c每分钟的吞吐量，按有效 tpc-c配置期间每分钟处理的平均交易次数测量，至少要运行 12分钟。服务器从处理能力上来讲，最重要的指标是业务处理过程中所需要的并行处理能力，这一指标通常都是通过衡量主机的 tpmc值取得；其它对主机硬件性能上的需求还包括内存大小，以及对外连接的

2、数据线路带宽。在计算主机所需要的tpmc、硬盘及带宽时，直接影响这些计算结果的因素包括：用户的业务模型（也可以用一定收敛比来表示）、所开展的业务种类、所开展业务的并行应用需求。这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试，因此对于数据库密集型应用来说，tpc-c被许多it部门视为衡量真实oltp系统性能的有效指示器。2 接口服务器性能计算接口服务器在 xxxxx系统中起到承上启下的作用，与 oa、门户等其他业务系统的数据交互都需要通过标准接口完成，因此接口服务器的性能及稳定性也是至关重要的。xxxxx系统的接口服务器使用 tomcat搭建，根据经验单服务器上

3、的 tomcat 的整体理论处理能力 1000-2000个用户并发连接。考虑到系统操作系统 cpu使用率为 10%，因此系统整体负载不能高于 70%。根据 tpmc标准是根据标准模型中 new-order事物的处理数目来计算的，一个new-order事物由平均 4-5个 sql语句处理完成，整个测试执行过程中 new-order 处理占45%。为了方便计算接口服务器的性能，我们约定：1) 系统注册用户数为 200000 人（u1）； 2) 忙时集中并发系数为 10%（b1）；3) 接口服务对应的操作数为 14.8 （t1）；4) 考虑服务器保留 30的冗余（r）；5) 本次测试 new-ord

4、er事物占全部的 35%（ty）；6) 本次测试 new-order事物执行 4个 sql（ts）；7) 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（b2）。8) 每个交易折算标准交易系数，根据之前的项目经验系数为 1.6；接口服务器处理能力为：tpc-c(u1*b1*(t1*ty/ts)/(1-r)*b2*经验系数200000*0.1*(14.8*0.45/4)*8*1.6/(1-30%)608,914.28tpmc根据业务规模和计算结果，建议接口服务器部署 2台互为备份，单台配置 4核 cpu及16g内存。3 xxx业务服务器性能计算xxx业务服务器作为 xxxxx项目最基本的处理单元，同时部署

5、业务层、服务层和部分第三方软件，为保证系统的稳定和高效，因此 xxx业务服务器必须进行负载均衡。xxxxx系统的 xxx业务服务器，是使用 apache http搭建的 web服务，负责承载所有用户请求，性能的高低直接决定整个系统的效率。为了方便计算 xxx业务服务器的性能，我们约定：1) 系统注册用户数为 200000 人（u1）；2) 忙时集中并发系数为 10%（b1）；3) 最常用业务每次业务请求对应的操作数为 10.7（t1）；4) 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（b2）；5) 考虑服务器保留 30的冗余（r）；xxx业务服务器处理能力为：tpc-c(u1*b1*t1*b2)/(

6、1-r)(200000*0.1*10.7*8)/(1-30%)2,445,714.29tpmc根据业务规模和计算结果，建议 xxx业务服务器部署 4台，通过负载均衡设备进行访问，单台配置 8核 cpu及 32g内存。 4 xxx业务检索服务器性能计算xxx业务检索服务器使用 solr搜索引擎为 xxxxx系统提供索引存储和检索的服务，一般情况下档案查询量要远大于浏览和下载电子文件数量，因此压力相对较大。solr搜索引擎是一个高性能，采用 java5开发，基于 lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比 lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优

7、化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。为了方便计算检索服务器的性能，我们约定：1) 系统注册用户数为 200000 人（u1）；2) 忙时集中并发系数为 10%（b1）；3) 对应的 solr事物操作数 6.8（t1）；4) 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（b2）；5) 考虑服务器保留 30的冗余（r）；检索服务器处理能力为：tpc-c(u1*b1*t1*b2)/(1-r)(200000*0.1*6.8*8)/(1-30%)1,554,285.71tpmc根据业务规模和计算结果，建议检索服务器部署 5台通过集群软件实现负载，单台配置 4核 cpu及 32g内

8、存。5 xxx业务缓存服务器性能计算xxx业务缓存服务器为整个 xxxxx系统提供数据库端的数据缓存服务，从而减轻数据库的压力，提高访问速度。为了方便计算缓存服务器的性能，我们约定：1) 系统注册用户数为 200000 人（u1）；2) 忙时集中并发系数为 10%（b1）；3) 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（b2）；4) 对应的事物操作数 3（t1）； 5) 考虑服务器保留 30的冗余（r）；xxx业务缓存服务器处理能力为：tpc-c(u1*b1*t1*b2)/(1-r)(200000*0.1*3*8)/(1-30%)685,714.29tpmc根据业务规模和计算结果，建议缓存服务器部

9、署 2台互为备份，单台配置 4核 cpu及16g内存。6 数据库服务器性能计算xxxxx项目注册用户数约为 200000人，绝大多数应用属于联机事务处理（oltp）性质。xxxxx项目数据使用 mysql作为数据库，通过 mysql的主从复制，从而实现读写分离和高可用性功能。为了方便计算数据库服务器的性能，我们约定：1) 系统并发用户数为注册用户数的 10%即2000人（u1）；2) 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（b1）；3) 每个交易折算标准交易系数，根据之前的项目经验系数为 1.6；4) 考虑服务器保留 50的冗余。5) 平均每个用户每分钟发出 4 次业务请求（n1）；6) 系统发出的业务请求中，业务受理占 20%、信息查询占 60%、信息浏览占 20%（b2）；7) 平均每次业务受理类业务产生 5个事务（t1）；8) 平均每次信息查询类业务产生 8个事务（t2）；9) 平均每次信息浏览类其它业务产生 3个事务（t3）；数据库服务器处理能力为：tpc-c=u1*b1*(t1*20%+t2*60%+t3*20%)/b1*经验系数/冗余系数2000*4*(5*20%+8*60%+3*20%)*8*1.6/0.51,310,720tpmc根据业务规模和计算结果，建议数据库服务器部署两台一个作