容量规划确定系统是否可以处理负载

Question

假设一个基于 Java EE 的电子商务网站在预期响应时间和吞吐量方面表现良好。该网站正在进行重大的 ui 更改，预计将带来 3 倍的流量。

如何确定现有环境是否可以处理预计的网络流量？

如果我有系统利用率（CPU、内存利用率）、吞吐量、现有系统的响应时间，有没有办法使用一些经验公式来找出它，而无需实际对系统进行负载测试。 （目标是确定是否可以在设计阶段本身满足 SLA）

Answer 1

不，这没有公式，这有太多相互依赖的因素。获得真实数字的唯一方法是通过经验测试。如果你不能做到这一点，你唯一的选择是硬件产能过剩，并做一个有根据的猜测，会是这样的：

• 新 UI 会影响 CPU 使用率吗？
• 渲染和传输页面是否需要更长的时间？估计并发的增加。
• 更多的流量是否也意味着更多的数据？如果是，这对性能有何影响？
• 是否存在可能导致并发意外增加的瓶颈？
• 增加的并发对内存使用有何影响？
• 内存使用如何影响文件系统缓存、数据库缓存、JPA 缓存等
• 性能 IO 是否受限？有多少可用的备用容量？
• 性能 CPU 是否受限？有多少可用的备用容量？
• 您有多少内存备用容量？

Answer 2

我部分不同意前面的答案。 当然，任何容量规划都涉及创建具有一组（潜在危险）假设的模型。

尽管如此，具有良好的历史视角：

• 事务性负载（例如 Apache 日志上的网络点击）

• CPU 和内存利用率

负载性能分析可以通过分析统计技术确定“服务需求”（粗略地说是用于处理单个请求的资源量）。 然后可以将相同的参数输入到排队网络模型中，以估计预期的响应时间和吞吐量（其行为在资源高度饱和时会变得高度非线性）。

尽管刚才说了： - 这不是一个简单的公式

• 您需要假设新 UI 的效果是 3X 负载生成，仅此而已（对请求的相同服务需求，相同效率）

• 您冒着遇到未建模的可能瓶颈（例如饱和连接池、网络带宽等）问题的风险，这是容量规划的一般问题。

  李>

测试是唯一安全的选择，不幸的是，这种选择通常不可用。