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阿里云运维架构实践秘籍笔记
05/26
RDS 最主要的规格性能参数“
是最大连接数：4000;IOPS：8000”。所以在实际部署中，要让数据库达到如此性能。我们一般采用 CPU 和内存配比为 1∶4 的
ECS 配置（数据库偏向内存型应用，具体实践参考第 5 章），如 4 核 16GB、8 核
32GB、16 核 64GB。在上述 ECS 的配置清单中，默认推荐选择 8 核 32GB 是为了
保障自建数据库的性能和稳定性。而且 RDS 的高可用版是双机高可用版，我们
在 ECS 上自建的 MySQL 是单机版，这里还需要再开一台做主从，以保障数据库
数据的安全性和高可用。这样一来，成本就进一步增加了。
阿里云的流量带宽-云诀窍
阿里云流量带宽峰值、流量带宽费用针对的是出口流量峰值及出口流量带宽费用。
比如，5Mbps 的带宽峰值是指出口带宽峰值，并不是入口带宽峰值，相反，入口流量峰值是不受限制的。再如，5Mbps 峰值的带宽，产生的费用只是出口流量产生的费用，并不是指入口流量产生的费用。这就意味着，我们上传 10GB 的文件数据到 ECS 上是不收取流量费用的（这是入口流量），如若要下载 10GB 的文件数据，则要产生流量费用（出口流量）。
Apache 和 Nginx的误区
通过云端实践，我发现人们在 Apache 和 Nginx 对比方面有个很大的误区需要纠正一下。
说到 Apache 与 Nginx 的应用场景，很多书籍及包括网络上的文章都说 Apache 是基于 Select 网络模型的，更适合运行动态内容，稳定性更好些。而Nginx 基于 Epoll 网络模型，更适合运行静态内容，高并发性能更好些。
但在实际应用中，我们发现 Nginx 运行动态内容也挺稳定的。比如 Nginx+FastCGI（PHP-FPM）运行 PHP 应用，整体跑下来也挺稳定的。当前在云端 LNMP（Linux+Nginx+MySQL+PHP）架构的应用明显比 LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）要多，有替代其趋势。这里要注意的是，Nginx+FastCGI （PHP-FPM）经常出 502 错误，并不是 Nginx 不稳定导致的问题（Nginx甚至运行几十年都不会出现稳定性问题，至少我一直没见过或者听过因为 Nginx稳定性导致的服务异常），而更多是后端 PHP 运行出现错误，直接体现到 Nginx检测出后端的异常，从而报出 502 的 HTTP 状态码。
性能指标转换计算模型实践
一个问题：“一个 500 万 PV 的网站，大概 要用多少台服务器？”
首先，我们要弄明白的是 500 万 PV 的业务访问量到底会对系统产生多大的请求 压力。
500 万 PV，即一天 24 小时中访问了业务页面 500 万次，如果用 500 万÷24 小时÷60 分钟÷60 秒即可得出每秒的页面请求数，用这个结果表示对系统产生的 请求压力值的话，那么得到的结果和实际情况将会有很大的偏差。因为实际的业 务访问过程，比如，凌晨等业务低峰期，基本上没多少业务访问量。
在实践中可 以发现，一天中的 80%业务请求量主要发生在 40%的时间内，这成为我们计算 PV 值对应请求压力的重要依据。24 小时的 40%是 9.6 小时，即 80%的请求发生 一天的 9.6 个小时当中。基本与绝大多数的业务场景吻合，业务请求主要集中在 白天，晚上则相对较少。
PV 请求量计算模型如下： 每秒处理请求的数量 =（80%×总 PV 量）/（24 小时×60 分×60 秒×40%）
从而 100 万/500 万 PV 请求量对应的计算结果为：
（80%×100 万）/（24 小时×60 分×60 秒×40%）=23.1 个请求/秒
（80%×500 万）/（24 小时×60 分×60 秒×40%）=115.7 个请求/秒
即服务器一秒能处理 23.1 个请求，就可以每天承受 100 万 PV 的业务量。服务器 一秒能处理 115.7 个请求，就可以每天承受 500 万 PV 的业务量。
其次，在真实的业务场景下，有低谷也会有高峰，我们主要考虑高峰期的情况。
假如一天中高峰期的请求量是平时请求的两倍或 3 倍（比如，电商之类的一些活 动，高峰波动会更大，具体乘以多少根据业务情况而定），
示例如下：
23.1 个请求/秒×2 倍=46.2 个请求/秒
23.1 个请求/秒×3 倍=69.3 个请求/秒
115.7 个请求/秒×2 倍=231.4 个请求/秒
115.7 个请求/秒×3 倍=347.1 个请求/秒
最终，如果服务器在一秒内能处理 46.2～69.3 个请求/秒，那么就能应对 100 万 PV 的业务请求量。如果服务器在一秒内能处理 231.4～347.1 个请求/秒，那么就能应对 500 万 PV 的业务请求量。
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