容量计划确定系统是否可以处理负载

Question

假设基于Java EE的电子商务网站的性能很好地提供了预期的响应时间和吞吐量。该网站正在进行重大的UI变化，预计将带来3倍的流量。

我如何找出现有环境是否可以处理预计的网络流量？

如果我有系统利用率（CPU，内存利用率），吞吐量，现有系统的响应时间，是否可以使用一些经验公式使用一些经验公式找到它。 （目标是确定是否可以在设计阶段本身满足SLA）

Answer 1

没有这样的公式，为此，相互依存的因素太多。获得现实数字的唯一方法是通过经验测试。如果您不能做到这一点，那么您只有选择是在硬件中产生过多的能力，并做一个像这样的猜测：

• 新的UI会影响CPU使用情况吗？
• 渲染和传输页面需要更长的时间吗？估计并发增加。
• 更多的流量也意味着更多数据吗？如果是，这将如何影响性能？
• 是否有任何瓶颈可能导致并发意外增加？
• 增加的并发如何影响记忆使用情况？
• 内存使用情况如何影响文件系统缓存，数据库缓存，JPA缓存等。
• 性能IO绑定吗？还有多少备用容量？
• 性能CPU是否绑定？还有多少备用容量？
• 您有多少备用记忆能力？

Answer 2

我部分不同意以前的答案。可以肯定的是，任何能力计划都涉及创建具有一组（潜在危险）假设的模型。

然而，有一个很好的历史观点：

• 交易负载（例如，apache日志上的Web命中）

• CPU和内存利用率

可以构建负载性能分析，以确定“服务需求”（大致说明用于处理单个请求的资源的数量）通过分析统计技术。然后可以将相同的参数送入排队网络模型，以估计预期的响应时间和吞吐量（在高水平的资源饱和度上，其行为可能会变得高度非线性）。

尽管刚才说： - 这不是简单的公式

• 您需要假设新的UI的效果是3倍负载生成，没有其他（对请求的服务需求，相同的效率）

• 您可能会冒着遇到不可模型的瓶颈问题（例如饱和连接池，网络带宽等）的风险，这是容量计划的一般问题。

测试是唯一安全的选择，不幸的是，通常是不可用的选项。