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1、Es 评估计划
一个接口jmeter压测qps 1万, logstash 读取日志文件写入es
Logstash配置
Es容量变化前后差值/1万 * 1.67 * （1+副本数） ~= 次接口es 容量 （日志数据30kb）
影响es存储的主要原因
通过 kibana 查看 堆栈》索引》
通过数据中的值 / 压测的数量 = 平均容量
编辑
服务器资源预估计算公式
多级别预估
2、Kafka评估计划
基准测试
创建test主题
基准测试 生产数据
基准测试 消费数据
先用程序插入1万条当前业务数据
使用如下命令 查看主题占用大小
容量计算规则参考es 建议定期清理时间设置方案
体量计算
3、Mysql 评估计划
普遍上浮情况
例子建议
1、Es 评估计划
一个接口jmeter压测qps 1万, logstash 读取日志文件写入es
Jmeter 配置简单 配置一个http 加执行1万次请求即可
-
Logstash配置
input{
file{
path=>["D:/export/log/autxxsystem/automatxxsystem_detail.log"]
start_position=>"beginning"
}
}
filter{
grok {
match => {"message" => "%{LOGLEVEL:loglevel} "}
}
}
output{
elasticsearch{
hosts=>["127.0.0.1:9200"]
index => "logstash2-%{+yyyy.MM.dd}"
}
stdout{
codec=>rubydebug
}
}
Es容量变化前后差值/1万 * 1.67 * （1+副本数） ~= 次接口es 容量 （日志数据30kb）
-
影响es存储的主要原因
| 副本数量 |
建议副本数量为1 |
| 数据膨胀 |
除原始数据外，ES 需要存储索引、列存数据等，一般膨胀10% |
| 内部任务开销 |
ES 占用约20%的磁盘空间，用于 segment 合并、ES Translog、日志等 |
| 操作系统预留 |
Linux 操作系统默认为 root 用户预留5%的磁盘空间，用于关键流程处理、系统恢复、防止磁盘碎片化问题等 |
| 估算公式 | |
| 实际空间估算公式 |
实际空间 = 源数据 × (1 + 副本数量) × (1 + 数据膨胀) / (1 - 内部任务开销) / (1 - 操作系统预留) |
| 存储容量估算公式（预留15%的存储空间） |
存储容量 = 源数据 × (1 + 副本数量) × 1.45 × （1 + 预留空间） |
-
通过 kibana 查看 堆栈》索引》
-
通过数据中的值 / 压测的数量 = 平均容量
服务器资源预估计算公式
- 日调用 60tps * 60s * 60m * 24h = 5,184,000 (日500万)笔
- 每天生产 500万笔 * ES 每笔平均容量30kb ~= 155520000kb /1024 =151875M /1024 = 148GB
- 可以支持（总6T / 日容量 148Gb = 40）天数
多级别预估
- 日调用 1000万比 6T 可支持天数
- 日调用 5000万笔 6T 可支持天数
- 日调用1亿笔 6T 可支持天数
2、Kafka评估计划
基准测试
创建test主题
kafka-topics.bat --create --topic test6 --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1
基准测试 生产数据
kafka-producer-perf-test.bat --topic test6 --num-records 500 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092 acks=1
bin/kafka-producer-perf-test.sh
--topic topic的名字
--num-records 总共指定生产数据量（默认5000W）
--throughput 指定吞吐量——限流（-1不指定）
--record-size record数据大小（字节）
--producer-props bootstrap.servers=192.168.1.20:9092,192.168.1.21:9092,192.168.1.22:9092 acks=1 指定Kafka集群地址，ACK模式
日志
500 records sent, 1014.198783 records/sec (0.97 MB/sec), 30.99 ms avg latency, 443.00 ms max latency, 30 ms 50th, 32 ms 95th, 34 ms 99th, 443 ms 99.9th.
发送了500条记录，1014.198783条记录/秒（0.97 MB/秒），平均延迟30.99毫秒，最大延迟443.00毫秒，第50条30毫秒，第95条32毫秒，第99条34毫秒，第99.9条443毫秒。
基准测试 消费数据
#命令
kafka-consumer-perf-test.bat --broker-list localhost:9092 --topic test6 --fetch-size 1048576 --messages 500
#介绍
bin/kafka-consumer-perf-test.sh
--broker-list 指定kafka集群地址
--topic
指定topic的名称
--fetch-size 每次拉取的数据大小
--messages 总共要消费的消息个数
#日志
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec
2023-06-14 18:18:28:927, 2023-06-14 18:18:29:576, 0.4768, 0.7347, 500, 770.4160, 531, 118, 4.0410, 4237.2881
开始时间、结束时间、在MB中的数据消耗、MB.sec、在.nMsg中的数据损耗、nMsg.sec、再平衡时间.ms、回迁时间.ms，回迁MB秒、回迁.nMsg.sec
2023-06-14 18:18:28:927、2023-06-16 18:18:29:576、0.4768、0.7347、500、770.4160、531、118、4.0410、4237.2881
先用程序插入1万条当前业务数据
3个消息生产者，3个消息消费者
使用如下命令 查看主题占用大小
>kafka-log-dirs.bat --describe --bootstrap-server localhost:9092 --topic-list "test"
Querying brokers for log directories information
Received log directory information from brokers 0
{"version":1,"brokers":[{"broker":0,"logDirs":[{"logDir":"D:\\tmp\\kafka-logs","error":null,"partitions":[{"partition":"test-0","size":163026,"offsetLag":0,"isFuture":false}]}]}]}
D:\kf\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>
size":163026, bytes 163026/1024 = 159 kb
容量计算规则参考es 建议定期清理时间设置方案
多少磁盘支持多少天 、建议定期清理时间设置方案
网络一般采用千兆光纤
内存对应几台机器默认设置机器一半jvm
4c8g 一半使用 4g 堆大小然后横向扩展
体量计算
按照 60 tps * 60s * 60m *24h = 日 5百万多点qps
按照 120 tps * 60s * 60m *24h = 日 1千万多点qps
按照 1200 tps * 60s * 60m *24h = 日 1亿多点qps
按照 12000 tps * 60s * 60m *24h = 日 10亿多点qps
按照这个比例更具自己业务规模提前做好扩容准备
根据基础资源大小服务器数量 横向扩展（通过增加机器实现扩容，可别想着提升技术实现降低成本）
正确的思想更具大厂经验建议（空间换技术）也就是机器多换技术简单（别把技术玩的太极限，亏钱的时候剩下那点就是九牛一毛，所以建议靠谱技术加横向扩展机器为最稳定方案）
3、Mysql 评估计划
查看表大小通过工具查看
数据库可视化工具一般都有 我用的是 dbeaver
计算方式 发送一万条数据 avg每条多少大小
计算avg 日 使用 大小 kb
计算磁盘 几t 在 日 百万qps 环境下 可支持 几天
计算磁盘 几t 在 日 百万qps 环境下 可支持 几天
计算磁盘 几t 在 日 百万qps 环境下 可支持 几天
计算磁盘 几t 在 日 千万qps 环境下 可支持 几天
计算磁盘 几t 在 日 千万qps 环境下 可支持 几天
计算磁盘 几t 在 日 千万qps 环境下 可支持 几天
普遍上浮情况
- 618 双十一 流量上浮 提前预估 20~30% 预备容量
- 具体更具业务分析上浮容量
例子建议
单机配置及最小化集群建议
类别 cpu(core) 内存G 系统盘G 数据盘G 台数 最小化集群支持并发及容量
Es集群 8c 16g 40 2048 3 日量笔数*avg，6T可支持()天
Kafka集群 8c 16g 40 200 5
Redis集群 8c 16g 40 100 3
Mysql集群 8c 16g 40 1024 2
Nginx 4c 8g 40 100 3
业务服务器 4c 8G 40 100 2 按照每台支持tps计算业务需求量
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