性能指标峰值

简述

  • 彻底理解了性能指标(1)(2)的内容,这一篇随笔其实就不用看了,而且大家也能猜到这一篇内容是啥:二八原则
  • 性能指标不要硬性的往那些性能指标上去靠,要根据业务来,熟悉业务,明白了解你们的项目性能的点在哪,是用户量,QPS,TPS,PV等,哪个是重点,哪个会给用户带来性能瓶颈。
  • 根据项目、需求、用户给出的已有条件,去换算出我们可以预估的性能指标目标
  • 有一个盲点,帮大家缕清一下,不是所有的指标都有量和率这么一说,要从实际需求,项目要求出发。比如吞吐量、吞吐率这个指标,从业务角度出发,考虑请求总数即可,没有吞吐率这么一说,有人就会说,那也可以看每秒传输了多少请求啊,那我问你,QPS、QTS统计的是什么?从网络角度出发,考虑传输的总字节数,每秒传输的字节数,也就是吞吐率

二八定律

二八定律又名80/20定律、帕累托法则(Pareto‘s principle)也叫巴莱特定律、朱伦法则(Juran's Principle)、关键少数法则(Vital FeRule)、不重要多数法则(Trivial Many Rule)最省力的法则、不平衡原则等,被广泛应用于社会学及企业管理学等。

二八定律是19世纪末20世纪初意大利经济学家帕累托发现的。他认为,在任何一种事物中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。

从经济学上看,世界上80%的财富,都集中的20%的人手里

从心理学来说,人类80%的智慧,都集中在20%人身上

二八定律是一种社会准则,符合大多数社会现象的规律。同样也适用于互联网领域。

具体来说下怎么通过二八定律来计算预期指标

首先先预估系统的每日总请求数,这个没有固定的方法,如果没有任何历史数据参考,一般是通过用户量或者其他关联系统来评估。

比如某网站新增了一个每日签到送积分功能,由于还没有上线,所以没有签到的数据。网站的注册用户1000w,日活跃用户大概是100w左右,那么最极端情况下,这100w人都会来签到(实际肯定不会这么多人来签到,但是评估指标要尽量往高评,以免出现极端情况),那么每天大概有100w次签到请求,80%的请求数就是100w*0.8=80w。

其次确定系统的20%时间,大多数系统是24小时对外提供服务的(也有一些系统,比如政府类的项目,是在一天的某个时间段提供服务的)。但是大多数系统在0点-6点之间访问量很少,从一天的总访问量来看,可以忽略不计。所以统计时间的时候,可以把这段时间去掉,一天24小时去掉这6个小时,还剩下18个小时,那20%的时间=18小时*3600秒*0.2=12960秒。

最终计算出来的结果为80w请求/12960秒=61左右。也就是说接口TPS满足61即可。

但是也需要考虑一个问题,因为上面的用户请求是按照100w评估,也有可能推出这个活动后,每日会有超过100w的用户来签到。签到业务每个用户只能执行一次,如果是其他业务,可能会有多次操作。所以评估出来指标后,为了更加保险一些,最好再乘以一个冗余系数,提高预期指标,防止人为评估造成预期指标偏低的情况。

这个冗余系数一般定为2-5之间(个人经验),上面计算出来的tps指标为61,如果再乘以一个冗余系数3,那么最终tps指标就定为183。同时,将来项目上线后,可以通过对项目接口的峰值监控,来对比之前评估的算法结果,调整冗余系数,最终随着不断的数据积累,将会形成一套本项目的性能模型。

那么将来项目上线后,接口的访问量真的和计算的一模一样吗?这个肯定不会,大家一定得知道一个原则,性能测试从来都不是一门非常精确的技术。二八定律也并不是100%适用于所有业务场景。在没有任何历史数据参考的背景下,二八定律相对来说是一种相对来说靠谱的算法,最起码有一定的理论依据,比拍脑袋猜的值靠谱多了。

总结一下,二八定律的算法为 80%的请求 / 20%的时间 * 冗余系数

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