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TPCC计算原则2011-11-15 16:23:00

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不管是TPC-C还是SPECjbb2000,计算结果都只能作为一个横向比较的参考。在实际应用中,决定系统性能的因素除了硬件、系统软件外,与应用软件的设计也是有很大关系的,此外,基于系统可扩展性的考虑,更多时候也倾向于一次性的采购。
从长远考虑,以政府信息化主管部门的角度考虑,建立一套评估机制是非常有用的,这其中包括:
1
、 通过对各单位业务系统运行情况的调查,进行历史数据的收集分析,按分类建立基准指标库。收集的信息包括:服务器的配置、并发用户数(每天业务量)、CPU负荷等;
2
、 由厂商定期提供基准值,更新基准指标库;
有了基准指标库的信息参照,不仅可以用于评估项目建设方案中服务器选型,也可以对各部门进行系统架构设计的优化提供指导。如以下是一些指导原则:
1
、 数据库服务器选型:采购两台相同配置的小型机,进行虚拟分区和并行处理,以提高系统资源的利用率;日后扩容时采取垂直扩展的方式进行升级;
2
、 应用服务器:采用负载均衡的方式提高并发处理能力,一般可配置2台以上,每台的硬件配置完全可以不同,应首先考虑使用旧的数据库服务器(利旧),如需采购新的服务器,应采用水平扩展的方式逐步升级;
3
WEB服务器,可以考虑采用刀片服务器,提高扩展性和可管理性。

2参考:某项目计算实例

参考1

为了方便计算数据库服务器的造型,我们约定:
"
系统同时在线用户数为1500人(U1);
"
平均每个用户每分钟发出2次业务请求(N1);

"
系统发出的业务请求中,更新、查询、统计各占1/3
"
平均每次更新业务产生3个事务(T1);
"
平均每次查询业务产生8个事务(T2);
"
平均每次统计业务产生13个事务(T3);
"
一天内忙时的处理量为平均值的5倍;
"
经验系数为1.6(实际工程经验)
"
考虑服务器保留30%的冗余;

服务器需要的处理能力为:
TPC-C=U1*N1*
T1+T2+T3/3*3*经验系数/冗余系数
则应用服务器的处理性能估算为:

TPC-C= 1500*2*
3+8+13/3*5*1.6/0.7= 274,285 tpmC

数据库服务器关系到整个系统的稳定运行,考虑到高可靠性和高可用性,并注重设备的可扩展性和性价比,系统将配置两台TPC-C值不小于28万的高性能数据库服务器。

参考2

 

以单台服务器性能进行计算,即确保单台服务器工作的时候可以满足系统正常运行的需要;

假设每天有1万人次来窗口办理业务,每人次办理一项业务。即以每日1万笔前台交易为例进行综合系数的推导:

1. 假设每月前台交易数(未来5年内的设计指标)为220,000 (有些业务在月初、月末的处理量比较高,按月统计可以平衡此项差异);
2.
每日前台交易数=220000/22=10,000 ,即每日 1万笔;

3.
忙时处理能力:每日交易的80%4个小时内完成,即10000*80%/4=2000(笔/小时)
4.
峰值处理能力:2000*2=4000(笔/小时),即峰值处理能力为每小时4000笔,或 67/分,假设业务人员同时在线为100人,即每人每分钟处理0.7笔)
5.
假设每笔交易对应数据库事务数=20,基准TPC指标值对应的比例=8cpu保留30%的处理能力冗余,计算值与公布值(最优值)的偏差经验值为4 (这几个参数估算的依据不足,更多的是经验值)

tpmC值为:
tpmC= 67*20*8*4/(1-30%)= 61257[
颠峰处理能力时(笔/分)*每笔交易对应数据库事务数*基准TPC指标值对应的比例*计算值与公布值(最优值)的偏差经验值/1- cpu保留30%的处理能力冗余)
倒算出 综合系数 = 61257/10000=6.1
即数据库服务器tpmC=
每日前台交易数 * 6.1 (实际计算值应不高于该值)

应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *50% (一般)
应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *70% (涉及大量计算的,如社保、税务)

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