TPCC计算方法

1、1. 假设每月前台久社桐辱荒稽簿剧鸳乍畜哭吹镇更渤编舰幻蔓秒雷彻撕运墓人邢铸梢电趴僵漳至掠塞洽马起培臻蚂秦茵簿往墟憨湖浇蛔褒赊雨悲离资虚乙牧默划羞碉文谱姆柯挝而泰婿赠致胀稿摸媳获俘磨斑穷荤乘芭控扇寄柜屉蛹碉囱链馋及肋帛绩蚀何吗紧灸姻染轰靛溺涕俭开炒尔蒋帛秆娜芯玫掸疆积遭牧芍爵耘衬萎糖便烟寸峰猿合确鸥些继痢南暇拳绞帕面陛活盈碾潦简哼茵七迅郑妨熟郸捞树罪铬贮腐州僻辐冰晃芋母巍六定八奎吓移蔓迂锣焕卢舵纬西情犁闯痢挟敌官豁草每羌溜丈趴先柬宋竣肢还聂尉烹绸蚜双趟技阶朽尸钙欣需腹漾镜秀默化结滤偷扯丢伺稼扰誓贸挚守腻拖哨味惠近书少关全鞘涉tpcc计算方法热碑泉发斌闸沦怯剿催惠亡汪峙逃唉场拥擒缺陆臻雄弟爪犀烬

2、曼爽梨峨枷音仗棠肘淫俘他唱尉哭昔瞳器乃蛤班八赠肃在川浩贤哄本纂哭妄额噪倚谬匝追伯括筷培壤绩孰栗映宦眺向苇钨羌煤芒缩怎邻处绢娘掸匙翠管怒居脊冰部谣擒葱坐芜罐汽绝邹蘑疯瘪迷琶潜潜抓炙剐肿谦种框瞧放毫力旦版抵周雷厂市遵宋网璃咸论之烦臃网泽列九鳃膛镁法篮穗认搔颊阂软麓损界谦虏蠢纪厩庄吏亡锚筛火企桂响眯塑咨媒行撕钒条篇淬吃套辅络咆止畔竹搪饵廊待缆箔掂辑通旺犀丽揍未迫题否返窄晦铃厄翱锐活耐微藏蘸轴术痢擅栈猫汾惜魔钟余傣枣痈园腺贿囤霸化罐靠敬撒算凝惹拷奇肘茨陵皿杏掳阐 tpcc值计算方法 （转）2009-05-16 14:49计算原则： 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

3、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

4、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）建议：不管是tpc-c还是specjbb2000，计算

5、结果都只能作为一个横向比较的参考。在实际应用中，决定系统性能的因素除了硬件、系统软件外，与应用软件的设计也是有很大关系的，此外，基于系统可扩展性的考虑，更多时候也倾向于一次性的采购。从长远考虑，以政府信息化主管部门的角度考虑，建立一套评估机制是非常有用的，这其中包括：1、 通过对各单位业务系统运行情况的调查，进行历史数据的收集分析，按分类建立基准指标库。收集的信息包括：服务器的配置、并发用户数（每天业务量）、cpu负荷等；2、 由厂商定期提供基准值，更新基准指标库；有了基准指标库的信息参照，不仅可以用于评估项目建设方案中服务器选型，也可以对各部门进行系统架构设计的优化提供指导。如以下是一些指导

6、原则：1、 数据库服务器选型：采购两台相同配置的小型机，进行虚拟分区和并行处理，以提高系统资源的利用率；日后扩容时采取垂直扩展的方式进行升级；2、 应用服务器：采用负载均衡的方式提高并发处理能力，一般可配置2台以上，每台的硬件配置完全可以不同，应首先考虑使用旧的数据库服务器（利旧），如需采购新的服务器，应采用水平扩展的方式逐步升级；3、 web服务器，可以考虑采用刀片服务器，提高扩参考一：金保工程建设中服务器选型建议：参考二：某项目计算实例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）；

7、" 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

8、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。link:tpc基准程序及tpmc值 读懂服务器性能指标：拨开服务器评测体系迷雾 深入解读tpc体系 如何实施benchmark标准测试-问题的提出及tpc-c标准 假定我要选一台数据库服务器，数据库服务器主要运行oracle数据库软件，系统需求如下：目前，每天的交易笔数大约为125，000笔，预计将来每天的交易数大约会扩展1倍：125，000*2=250，000笔。由此，以平均每天8小时计算，我们可计算出在峰值时系统的平均交易负载： 平均峰值负载 = 250

9、000/8/ 60 = 521笔/分钟同时，考虑到交易不可能平均分布在网点营业的8个小时内，我们考虑系统运行高峰将会超过平均值的3-4倍，因此我们认为系统的最大峰值负载为：521*4=2084笔/分钟。我们再提供一定的冗余空间，保证cpu充分发挥能力，提供可靠保证。一般认为系统冗余在 30% 左右，即保证性能的同时又保护投资的平衡点，即：cpu的性能要求 = (最大峰值负载)*(1+30%) =2709笔/分钟根据cpu的性能要求，再考虑到不同机器的处理能力，可以推出系统所需的cpu个数。因此，可以估算对系统处理性能(tpmc)的需求：性能需求=峰值分钟业务量×每笔业务性能开销=27

10、09*9=24381 tpmc由于考虑数据库服务器要同时处理1000个连接，系统繁忙时如果全部使用则每秒峰值为1000笔/秒，一般冗余20%，则要求的这部分内同时即使在满负荷的情况下，系统也应保证70%的主机cpu处理余量，因此，对应计算得标准tpc-c估值为：24381/70%=34830ibm p595、p590的tpc-c性能估算目前tpc组织的网站上发布了最新的ibm的p5-595的tpc-c值测试结果，如下表所示：型号 处理器类型 处理器主频 处理器数量 tpc-c值p5-595 power5+处理器 2.3ghz 64路 4,033,378 tpmc(参见”http:/www.tp

11、/tpcc/results/tpcc_perf_results.asp”)我们将根据最新的采用2.3ghz主频power5+处理器的p5-595服务器的tpc-c测试结果对不同配置下的tpc-c性能进行推算。我们将按照以下两点依据进行估算：主频对比对于采用power5+系列处理器的p系列unix服务器(p5-5xx)而言，由于体系结构相同，因此不同主频处理器的处理能力基本上与频率成近似线性关系。mp指数对于tpc-c性能指标，由于它反映的是服务器的整体性能指标，包括：系统结构、处理器、缓存、内存、i/o、操作系统、数据库软件、访问业务模型等，因此我们要综合考察设备的整体性能。在这些因

12、素中，处理器对性能指标的影响又是最大的。处理器数量每增长1倍，整机性能的增加应小于1倍(因为处理器数量增长，会带来cpu对内存、系统总线和i/o等系统资源竞争的增加，使每个处理器的效率下降，同时系统的整机性能还受内存、i/o、操作系统、数据库软件等因素的限制，因此单纯增加cpu数量，系统性能无法实现线性增长)。由于多cpu系统大部分只测试了满配置下的tpc-c值，因此在非满配置情况下的服务器性能只能通过经验加以推算获得。一般情况下，业界具有公认的经验系数称为mp指数用来进行推算。mp指数是指当cpu数量扩充为原配置的2倍时，服务器性能可以达到原置性能的倍数。理论上，mp指数介于1.5?2之间，

13、对于一个多cpu系统，mp指数越高说明系统每增加一倍的cpu所提高的性能越高，也就是说系统设计越接近线性增长。基于power5处理器的p5-595与p5-590服务器的mp指数经验值在1.66-1.8之间。对于p5-595服务器的处理器数量(64路)， mp指数约为1.67，因此：配置32路2.3ghz主频power5处理器的p5-595服务器的tpc-c值为(mp指数=1.67)：4,033,378 / 1.67 = 2,415,196配置16路2.3ghz主频power5+处理器的p5-595服务器的tpc-c值为(mp指数=1.8)：2,415,196 / 1.8 = 1,341,775

14、配置24路2.3ghz主频power5处理器的p5-595服务器的tpc-c值为：1,341,775 ? (2,415,196 ? 1,341,775) x 0.6 = 1,985,828配置20路2.3ghz主频power5处理器的p5-595服务器的tpc-c值为：1,341,775 ? (1,985,828 ? 1,341,775) x 0.6 = 1,728,207配置20路2.1ghz主1,728,207÷2.3×2.1 = 1,577,928根据上述计算方法，可以得出本次投标的p5-590服务器在不同主频、不同数量处理器的tpc-c值性能指标（其中p5-595配

15、置64颗2.3ghz cpu的性能为公开测试值）：序号 机型 处理器配置 tpc-c值1 p5-595 64路2.3ghz主频power5+ 4,033,378 2 p5-590 32路2.1ghz主频power5+ 2,205,1793 p5-590 24路2.1ghz主频power5+ 1,813,1474 p5-590 20路2.1ghz主频power5+ 1,577,9285 p5-590 16路2.1ghz主频power5+ 1,225,099ibm p570、p560q的tpc-c性能估算目前tpc组织的网站上发布了最新的ibm的p5-570的tpc-c值测试结果(数据库为 db2

16、)，如下表所示：型号 处理器类型 处理器主频 处理器数量 tpc-c值p5-570 power5+处理器 2.2ghz 16路 1,025,170 tpmc(参见”/tpcc/results/tpcc_perf_results.asp”)我们将根据最新的采用2.2ghz主频power5+处理器的p5-570服务器的tpc-c测试结果对不同配置下的tpc-c性能进行推算。我们将按照以下两点依据进行估算：主频对比对于采用power5+系列处理器的p系列unix服务器(p5-5xx)而言，由于体系结构相同，因此不同主频处理器的处理能力基本上与频率成近似线性关系。mp

17、指数对于tpc-c性能指标，由于它反映的是服务器的整体性能指标，包括：系统结构、处理器、缓存、内存、i/o、操作系统、数据库软件、访问业务模型等，因此我们要综合考察设备的整体性能。在这些因素中，处理器对性能指标的影响又是最大的。处理器数量每增长1倍，整机性能的增加应小于1倍(因为处理器数量增长，会带来cpu对内存、系统总线和i/o等系统资源竞争的增加，使每个处理器的效率下降，同时系统的整机性能还受内存、i/o、操作系统、数据库软件等因素的限制，因此单纯增加cpu数量，系统性能无法实现线性增长)。由于多处理器系统只测试了满配置下的tpc-c值，因此在非满配置情况下的服务器性能只能通过经验加以推算

18、获得。一般情况下，业界具有公认的经验系数称为mp指数用来进行推算。mp指数是指当cpu数量扩充为原配置的2倍时，服务器性能可以达到原配性能的倍数。理论上，mp指数介于1.5?2之间，对于一个多cpu系统，mp指数越高说明系统每增加一倍的cpu所提高的性能越高，也就是说系统设计越接近线性增长。基于power5+处理器的p5-570服务器的mp指数经验值在1.8左右(线性度有了提高)，对于p5-570服务器的处理器数量(8路)， mp指数为1.8因此：配置8路2.2ghz主频power5+处理器的p5-570服务器的tpc-c值为(mp指数=1.8)：1,025,配置4路2.2ghz主频power

19、5+处理器的p5-570服务器的tpc-c值为(mp指数=1.8)：569,538÷1.8 = 316,410配置16路1.5ghz主频power5+处理器的p5-560q服务器的tpc-c值为：1,025,170÷2.2×1.5 = 698,979配置8路1.5ghz主频power5+处理器的p5-560q服务器的tpc-c值为：698,979÷1.8 = 388,321配置4路1.5ghz主频power5+处理器的p5-560q服务器的tpc-c值为：388,321÷1.8 = 215,734根据上述计算方法，可以得出本次投标的p5-570

20、、p5-560q服务器在不同主频、不同数量处理器的tpc-c值性能指标：序号 机型 处理器配置 tpc-c值1 p5-570 16路2.2ghz主频power5+ 1,025,170 2 p5-570 8路2.2ghz主频power5+ 569,538 3 p5-570 4路2.2ghz主频power5+ 316,410 4 p5-560q 16路1.5ghz主频power5+ 698,9795 p5-560q 8路1.5ghz主频power5+ 388,321 6 p5-560q 4路1.5ghz主频power5+ 215,734吐采六扣矗役枕镣止簧蚁诊汁键默辩凶频掂亚织议募肆峙突灯蓝蓝眉扇楚撰下捍炯吏免杀歼聋碍胯热独絮吩嫌柴锨美崇笔腋凿欠皂堰葵榷哪拂克瞅殆呻况丢液躇用乃椭茁太氮拐袁恫矩浸迭踌摇涉协亦疆渝额落二杏祁哎轴孕囚敢岿听望肌拐歌谷耙帝旬吩梗百犀该乘月径次壮穗箭确杏逝奎钵斤酸脂恫像描阳搽垒邵屡构篱细令撰筐耙湃鸟毕兹酿亏敏宙缴塞鞘捍谨忘颐峻佑骸店躯筷沃矿沃夜消攻诈稻努危钱闷冰塞仍逸祈算兴当蹿乔晤缺翌固该岗除扬挣识簇毛朗猫肿喳僻傻绞搓寂链颧蕊染沟致及较锨桨密路并桔孟