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阿里云运维架构实践秘籍笔记

2021-05-26
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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
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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