Performance 容量规划确定系统是否能够处理负载

假设一个基于JavaEE的电子商务网站表现良好，提供了预期的响应时间和吞吐量。该网站正在经历重大的用户界面变化，预计将带来3倍以上的流量

如何确定现有环境是否可以处理预计的web流量

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如果我有现有系统的系统利用率（CPU、内存利用率）、吞吐量和响应时间，有没有一种方法可以在不实际测试系统负载的情况下使用一些经验公式来找出答案。（目标是确定在设计阶段是否能够满足SLA本身）

不，这方面没有公式，只是有太多相互依赖的因素。获得真实数字的唯一方法是通过实证测试。如果你做不到这一点，你唯一的选择就是去寻找硬件产能过剩的问题，然后做一个有根据的猜测，大概是这样的：

• 新UI是否会影响CPU使用率
• 渲染和传输页面是否需要更长的时间？估计并发性的增加
• 更多的流量是否也意味着更多的数据？如果是，这将如何影响性能
• 是否存在可能导致并发性意外增加的瓶颈
• 增加的并发性如何影响内存使用
• 内存使用如何影响文件系统缓存、数据库缓存、JPA缓存等
• 性能是否受IO限制？有多少备用容量可用
• 性能是否受CPU限制？有多少备用容量可用
• 内存中有多少空闲容量

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不，这没有公式，只是有太多相互依赖的因素。获得真实数字的唯一方法是通过实证测试。如果你做不到这一点，你唯一的选择就是去寻找硬件产能过剩的问题，然后做一个有根据的猜测，大概是这样的：

• 新UI是否会影响CPU使用率
• 渲染和传输页面是否需要更长的时间？估计并发性的增加
• 更多的流量是否也意味着更多的数据？如果是，这将如何影响性能
• 是否存在可能导致并发性意外增加的瓶颈
• 增加的并发性如何影响内存使用
• 内存使用如何影响文件系统缓存、数据库缓存、JPA缓存等
• 性能是否受IO限制？有多少备用容量可用
• 性能是否受CPU限制？有多少备用容量可用
• 内存中有多少空闲容量

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我部分不同意前面的答案。 当然，任何产能规划都需要创建一个带有一组（潜在危险）假设的模型
无需担心，具有良好的历史视角：
• 事务负载（例如Apache日志上的web点击）

• CPU和内存利用率

通过分析统计技术，可以构建负载性能分析，以确定“服务需求”（粗略地说，用于处理单个请求的资源量）。 然后，可以将相同的参数输入到排队网络模型中，以估计预期的响应时间和吞吐量（在资源饱和程度较高时，其行为会变得高度非线性）
不管刚才怎么说： -这不是一个简单的公式
• 您需要假设新UI的效果是3倍的负载生成，而不是其他（请求的服务需求相同，效率相同）

• 您正冒着遇到未建模的可能瓶颈（例如饱和连接池、网络带宽等）问题的风险，这是容量规划的一般问题

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测试是唯一安全的选择，不幸的是，它常常是不可用的选择。
我部分不同意前面的答案。 当然，任何产能规划都需要创建一个带有一组（潜在危险）假设的模型
无需担心，具有良好的历史视角：
• 事务负载（例如Apache日志上的web点击）

• CPU和内存利用率

通过分析统计技术，可以构建负载性能分析，以确定“服务需求”（粗略地说，用于处理单个请求的资源量）。 然后，可以将相同的参数输入到排队网络模型中，以估计预期的响应时间和吞吐量（在资源饱和程度较高时，其行为会变得高度非线性）
不管刚才怎么说： -这不是一个简单的公式
• 您需要假设新UI的效果是3倍的负载生成，而不是其他（请求的服务需求相同，效率相同）

• 您正冒着遇到未建模的可能瓶颈（例如饱和连接池、网络带宽等）问题的风险，这是容量规划的一般问题

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测试是唯一安全的选择，不幸的是，它经常不可用。
您的站点的并行性如何？是否有任何共享资源，提示：数据库？您的新UI如何影响性能？该站点已群集，其中包含两个节点。它使用诸如数据库之类的共享资源。新的用户界面将把页面大小增加1.5-3倍。你的站点的可并行性如何？是否有任何共享资源，提示：数据库？您的新UI如何影响性能？该站点已群集，其中包含两个节点。它使用诸如数据库之类的共享资源。新的UI将页面大小增加1.5-3倍于当前大小。