服务器性能计算

服务器性能计算Prepared on 21 November 2021

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（T1）；

4) 考虑服务器保留 30％的冗余（R）；

5) 本次测试New-Order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；

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***4)*8*(1-30%)＝608,

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。

3xxx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（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)/(1-R)＝(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，单台配置8核CPU及32G内存。

4xxx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（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***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CPU及32G内存。

5xxx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**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；

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*＝1,310,720tpmC

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为读一个作为写，单台配置8核CPU及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：