服务器性能计算

1、1概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性的行业标准基准测试项目。: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） 展的业务种类、所

2、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 0A 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

3、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） ；TPC 值进行性能估算。TP C-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tpmC( (Transaction Per Minute)、所开TP C-C= (U1*B1*T1*B2”(1-R) =

4、 (200000*8)/(1-30%)= 2,445,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，608,3)4)5)6)7)8)接口服务对应的操作数为(T1)；考虑服务器保留 30 的冗余( R)；本次测试 New-Order 事物占全部的 35%(Ty)；本次测试 New-Order 事物执行 4 个 SQL(Ts);天内忙时的处理量为平均值的 8 倍( B2)。每个交易折算标准交易系数，根据之前的项目经验系数为；接口服务器处理能力为：TP C-C= (U1*B1*(T1*Ty/Ts)/(1-R)*B2*经验系数=200000*4)*8*(1-

5、30%)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)2)系统注册用户数为 200000 人( U1)；忙时集中并发系数为 10%(B1)；3)4)最常

6、用业务每次业务请求对应的操作数为( T1)； 一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍( B2)；考虑服务器保留 30 的冗余( R)；5)xxx 业务服务器处理能力为：单台配置 8 核 CPU 及 32G 内存。1)2)4)5)4 xxx业务检索服务器性能计算xxx 业务检索服务器使用 Soir 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。Soir 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 Luce ne 更为丰富的查询语言，同时实现了可配置

7、、可扩展 并对查询性能进行了优化，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：系统注册用户数为 200000 人（ U1）； 忙时集中并发系数为 10%（B1）；一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（ B2）；考虑服务器保留 30 的冗余（ R）；检索服务器处理能力为：TP C-C= (U1*B1*T1*B2”(1-R) = (200000*8)/(1-30%)= 1,554,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 CPUS 32G 内存。5 xxx业务缓存服务器性能计算xxx 业务

8、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：系统注册用户数为 200000 人（ U1）； 忙时集中并发系数为 10%（B1）；对应的事物操作数 3（T1）； 考虑服务器保留 30 的冗余（ R）；1)2)3) 对应的 Solr 事物操作数（ T1）；4)5)3)天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（ B2）；xxx 业务缓存服务器处理能力为：TP C-C= (U1*B1*T1*B2”(1-R) = (200000*3*8)/(1-30%)= 685,根据业务规模和计算结果，建议缓存服务器部署 2

9、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 乍为数据库，通过 MySQL 勺主从复制，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%卩 2000 人（U1）；2)3)一天内忙时的处理量为平均值的 8 倍（B1）;每个交易折算标准交易系数，根据之前的项目经验系数为；B2） ；4)5)6)7)8)9)考虑服务器保留 50的冗余。平均每个用户每分钟发出 4 次业务请求

10、（ N1）；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%平均每次业务受理类业务产生 5 个事务（ T1 ）；平均每次信息查询类业务产生 8 个事务（ T2）； 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：TP C-C=U1*B1*(T1*20%+T2*60%+T3*20%)/B 经验系数 / 冗余系数=2000*4*（5*20%+8*60%+3*20%）*8*= 1,310,720t pmC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为读一个作为写，单台配置 8 核 CPUS 32G 内存。7总结根据上述对各类服务器的性能计算得出XXXXX 项目所需服务器清单如下:服务器服务和功能服务器需求TP C-C 值接口服务器平台