伺服器併發性和吞吐量:計算和影響因素

計算伺服器併發性和吞吐量
併發性是指伺服器在給定時間內可以處理的同時請求數。它通過計算處理請求的活動連線或執行緒數來計算。另一方面,吞吐量衡量單位時間內處理的請求數,通常表示為每秒請求數(RPS)。
以下是使用Apache JMeter等負載測試工具計算併發性和吞吐量的簡單示例:
// JMeter 測試計畫
執行緒群組:
- 執行緒數(使用者數):100
- 啟動時間:10秒
- 迴圈次數:10
// 結果:
樣本數:1000
平均回應時間:150毫秒
吞吐量:100請求/秒
併發數:15
在此示例中,JMeter模擬100個併發使用者發送總共1000個請求。平均回應時間為150毫秒,導致吞吐量為每秒100個請求,平均併發數為15。
需要注意的是,吞吐量表示系統處理使用者請求的能力,表明其承受壓力和負載的能力。系統的吞吐量通常由QPS(TPS)和併發數決定。每個系統對這兩個值都有相對的限制,一旦達到其中任何一個的最大值,系統的吞吐量就無法進一步增加。
理解QPS、TPS和RT
QPS(每秒查詢數)表示每秒可以回應的查詢數。需要注意的是,查詢是指使用者向伺服器發送請求並收到成功回應的次數。
TPS(每秒交易數)與QPS類似,但側重於每秒處理的交易數。交易是指客戶端向伺服器發送請求,伺服器回應的過程。在考慮單個介面時,TPS可以視為等同於QPS。
RT(回應時間)表示系統輸入和輸出之間的時間間隔。它廣泛地表示客戶端發起請求到伺服器接收請求並回應所有資料之間的時間差。通常使用平均回應時間。
以下是說明QPS計算的示例:
假設你有一個大規模分散式系統,包含100個服務,每個服務部署在20台具有4核8GB記憶體標準配置的機器上。這意味著你總共有100 * 20 = 2000個服務實例部署在2000台機器上。
每個服務實例都有一個Eureka Client元件,每30秒向Eureka Server請求一次以獲取更新的註冊表。此外,每個Eureka Client每30秒向Eureka Server發送一次心跳請求。
計算作為微服務註冊中心的Eureka Server每秒和每天接收多少請求:
- 根據標準演算法,每個服務實例每分鐘請求註冊表兩次,並發送兩次心跳。
- 因此,單個服務實例每分鐘發出4個請求,2000個服務實例每分鐘發出8000個請求。
- 轉換為每秒請求數,我們有8000 / 60 ≈ 133。我們可以粗略估計Eureka Server每秒接收150個請求。
- 對於一天,計算結果為8000 * 60 * 24 = 1152萬,表明每天的請求量在千萬級別。
根據之前的測試,單個4核8GB的機器即使有一些網路開銷,也可以輕鬆處理每秒幾百個純記憶體操作的請求。
PV(頁面瀏覽量)和機器要求
PV(頁面瀏覽量)是衡量網站或單個網頁流量的常用指標。它表示網頁被瀏覽的次數。
原則是,80%的每日存取集中在20%的時間內,稱為尖峰時段。
公式:(總PV * 80%)/(每天秒數 * 20%)= 尖峰時段每秒請求數(QPS)。
機器數:尖峰時段QPS / 每台機器QPS = 所需機器數。
例如,如果單台機器每天處理300,000 PV,這台機器需要多少QPS?
(3,000,000 * 0.8) / (86,400 * 0.2) = 139(QPS)
通常需要139 QPS的峰值。(200萬PV對應100個峰值QPS)
影響伺服器併發性的因素
有幾個關鍵因素影響伺服器的併發能力:
CPU的核心數、頻率和併行處理能力直接影響併發性。更多的核心和更高的頻率使伺服器能夠有效地處理更多的併發請求。
足夠的記憶體對於處理併發連線至關重要。記憶體不足會導致交換和效能下降。快速的記憶體速度也有助於提高併發性。
高網路頻寬和低延遲使伺服器能夠快速接收和回應併發請求。網路瓶頸會限制併發性。需要理解的是,頻寬有一個由網路頻寬大小決定的上限。但是,如果你對正在傳輸的資料的大小和頻率缺乏清晰的瞭解,你可能仍會落入超過這個限制的陷阱。
例如,假設你的網路建立在100M頻寬標準上。如果每秒有10,240次資料傳輸,平均資料包大小為10KB,你會遇到瓶頸嗎?
100M頻寬的理論傳輸速率為12.5MB/s。在這種情況下,每秒需要傳輸:10,240次/s * 10KB = 100MB/s。顯然,頻寬遠遠不夠。
關於頻寬限制,請記住以下幾點:
- 實際傳輸速率由服務提供商、網路卡、交換器和路由器提供的頻寬中的最小值決定。
- 內部網路和外部網路的傳輸速率不同,內部網路通常更快,因為服務提供商提供的頻寬成本更高。
- 同一區域網路內的節點共享外部網路存取,因此最小化外部網路資料傳輸有助於減少”獨木橋”外部網路的佔用。
磁碟讀/寫速度和每秒I/O操作數(IOPS)影響伺服器處理涉及磁碟存取的併發請求的能力。
在作業系統和應用程式級別進行優化可以顯著提高併發性:
- 多執行緒和多程序設計
- 非同步和非阻塞I/O模型
- 連線池和執行緒池技術
平衡伺服器併發性
雖然更高的併發性通常是可取的,但根據應用程式的具體要求取得平衡至關重要。極高的併發性可能會帶來以下挑戰:
- 系統穩定性風險
- 資料一致性問題
- 增加資源消耗
評估應用程式的實際併發需求並相應地分配資源至關重要。在不考慮更廣泛上下文的情況下盲目追求更高的併發數可能會導致次優結果。
結論
伺服器併發性和吞吐量是衡量伺服器租用或伺服器託管場景中伺服器效能的關鍵指標。通過瞭解計算方法和關鍵影響因素,如CPU、記憶體、網路、磁碟I/O和軟體優化,你可以做出明智的決策來優化伺服器的併發能力。請記住,目標是找到滿足應用程式特定需求的正確平衡,同時確保穩定性和高效的資源利用。