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    并发 理论 在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到...服务器并发量分为 1.业务并发用户; 2.最大并发访问; 3.系统用户; 4.同时在线用户; 并发限制因素 带宽: 总带宽 / 8*单个...

    并发

    理论

    在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但是任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

    实际

    在实际业务中,是指服务器在同一时间访问的人数,人数越大,瞬间带宽要求更高。

    服务器并发量分为

    • 1.业务并发用户数;
    • 2.最大并发访问数;
    • 3.系统用户数;
    • 4.同时在线用户数;

    并发限制因素

    带宽: 总带宽 / 8*单个请求大小=允许最大连接数

    端口:已经固定了,服务器监听的端口

    内存:(总内存 - 系统需要的内存) / 每个线程或者进程需要的内存=支持最大连接数

    CPU:1 / 处理每个请求需要的时间 = 单位之间内处理多少个请求

    求上述几个限制条件的最小值就是并发数最大值。

    经典公式

    理论

    一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据

    1)平均并发用户数为 C = nL/T
    2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
    C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
    C’是并发用户数峰值
    

    举例:

    如用外卖点餐APP套入这个公式计计算下并发用户数100W用户下并发用户数大致范围:
    假设外卖APP有100W个用户,而日活用户假设占12.5%即12.5W个日活用户,而每个日活用户打开APP到点餐平均时间大概为5分钟,而假设早上8点到晚上12点都会有用户使用该APP。则可以计算出一个值:
    
    平均并发用户数C=125000*5/16*60=651
    并发用户数峰值C`=651+3*根号 651=726
    

    实际

    对绝大多数场景,可以用 (用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量

    举例:

    作为外卖APP大部分人都会在高峰期进行点餐,所以对于外卖APP这类应该单独进行考虑。
    我们采用2/8原则来估算并发用户数,即80%的用户数会在高峰期点餐,而高峰期设定为11-12,17-19点一共5个小时,在这种情况下估算并发用户数:
    
    平均并发用户数C=125000*5*0.8/5*60=1666
    并发用户数峰值C`=1666+3*根号 1666=1788
    

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  • 关于服务器并发量的简单计算

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    最简单的计算方式就是根据服务器带宽与页面的大小 1.假设机房带宽为10Mbs,页面的大小为20KB(包含所有的js、css、图片)  同时并发量的理论值: 10*1024/(8*20) = 64个请求/秒  理论上1秒钟同时可以有64个...

    最简单的计算方式就是根据服务器带宽与页面的大小

    1.假设机房带宽为10Mbs,页面的大小为20KB(包含所有的js、css、图片)

        同时并发量的理论值: 10*1024/(8*20)  = 64个请求/秒  

        理论上1秒钟同时可以有64个请求访问页面。

         注意:10Mbs是位(b),1个字节8位,所以要除8。

    2. 假设进来的人是匀速的增加,

       根据”三秒定律”(页面打开速度3秒),可得出并发量在单位时间内应是192个请求;

        一分钟的请求量在3840。

    3.根据二八定律,即80%的访问量发生在20%的时间里

         3840*24*60*0.2/0.8=1382400 人次

         而发生在每天的高峰期(大约5小时)内的在线人次在110万人次,一个小时为22W人次。

    4.当然以上的计算都是理论值,如每个访问者停留页面的平均时间为1分钟左右,访问者的进入和退出都是比较符合正态分布.。

      如果是特殊情况服务器肯定是支撑不了这么多人的,例如同一时间有大批量的访问者进入,例如考试系统。又或者同时刷新页面。

    而且在实际过程中,现在的页面都肯定超过20KB,那么对带宽的要求也就更大,还有同一个局域网访问情况也要考虑。

     

     

    以笔者的实际项目来说,我的项目是考试系统。出现过2次比较极端的情况。

    本考试系统,登陆的页面容量比较大,所有的js,css以及图片未优化前在400KB左右,我们就以400KB为基准,所有后面要用的文件是在首页一次性加载下来的。

    我用的是2台服务器,均为10Mbs带宽。 按照上面的计算方式可得出

    2台服务器单位时间内应可以处理19个请求,一天能承载的测评人次是14W左右,而发生在每天的峰值时间(大约5小时)内在线人次在11W左右。

    高峰期一个小时的在线人次在2.2W左右。

    第一次我们测评人数是7949人,而这些测评者主要使用的是自己的手机分散测评,测评的时间线如下

    高峰期是在11点期间,而从这一个小时的日志中查到与实际的服务器数据库的写入人次是17783人次(测评系统的特点是除了极少的几个页面不参数数据库数据写入,其他都是要写入答案或者个人信息)。这一天的测评情况非常顺利,服务器没有任何压力。

    第二次,总共只测了2433人,但其中有1200人左右是在局域网且同时登陆系统,第一次导致其中一台机器几乎卡死,后来查看服务器日志,发现瞬时峰值有150个请求/秒,并且我是将所有的静态资源如 JS\CSS\图片都存放在一台服务器中的,也导致这台服务器的带宽一直很高。为了解决这个问题,只好每隔10秒登陆200个考生,一分钟内全部登陆完毕,后面1200人同时进行测评没有任何问题。主要瓶颈就是集中登陆环节。第一次出现问题的时间是下午13点,第二次分批次登陆是17点。测评的时间线如下

    而这2个时间段的测评人次分别是

    可以看出,出问题的时段,与数据库交互的次数其实很少,而下午17点有近27000次的交互,由此也可以得出主要瓶颈就是集中登陆系统导致的,而实际的数据也符合上面的通过计算得出的结果。

     

     

     

     

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    并发访问量是10分钟100人在线?还是每秒100个并发请求? 
    如果是前者,以在10分钟内,100人每人平均访问10个pv,那么每秒请求数就是100*10/10/60=1.66,对服务器压力几乎就没有啦,用个单路双核的服务器轻松搞定。 
    如果是后者,至少就得一个四核处理器,2G内存,10M独享带宽以上,才可以流畅。如果数据库的文件在1G或更多,那么建议你扩展至两颗处理器,达成8颗处理核心,4G内存,用SAS 15000的硬盘。因为SQL Server的工作流程是必须是把SQL Server的页面文件读进内存,才可以通过处理器进行计算,因为当数据量大了后,内存不够用时,就需要频繁的读取硬盘内的数据进内存,再清空,再读取,磁盘的速度就会成为一个瓶颈,所以需要15000转SAS硬盘。 
    如果你还有疑问的话,可以在windows里运行perfmon对磁盘,处理器,内存进行跟踪,就可以分析出瓶颈 

    总结: 
    推荐性价比很高的组装服务器,在初期数据量不大,不执行SQL大表模糊查询的时候,100并发请求足够了。如果以后访问量增加,数据量增加,还可以扩展至2颗处理器,达成8颗处理核心,

    推荐组装服务器配置:  
    主板:intelS5000VSA 
    处理器 Xeon E5405 (1/2)
    内存 2G FB-DIMM DDR2 ECC (最大32GB)
    硬盘 SAS 146G 
    机构 1U机架式  
    本配置由服务器硬件专家提供

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