5、云存储系统的性能需求分析与优化实践

云存储系统的性能需求分析与优化实践

在云服务系统的设计与开发中，负载、工作以及相关的性能指标是至关重要的考量因素。下面将以 CloudStore 为例，详细探讨其在可扩展性、弹性和成本效益方面的需求分析与实现过程。

1. 确定性能需求

• 可扩展性需求
  • 规划周期为 3 年，软件架构师需估算最大负载、工作量以及最严格的质量阈值。
  • 分析发现 Pay 操作最为复杂，采用 90 百分位指标，阈值为 5 秒。预计第三年圣诞节前周一中午的 Pay 操作负载最高。
  • 基于历史数据和预测工具，估算此时 Pay 操作的最大负载为 1000 个并发客户。
  • CloudStore 的工作参数包括书籍数量和客户数量。客户总数预计与负载成正比，为 1000000 个；书籍数量预计在规划周期结束时达到 1000000 本。
  • 可扩展性需求可表述为：能够处理 1000 个并发 Pay 操作，同时数据库中存储 1000000 个客户和 1000000 本书籍，且 Pay 操作的 90 百分位响应时间小于 5 秒。
• 弹性需求
  • 新书畅销时会导致负载峰值，此时 CloudStore 需处理比正常情况多 100%的支付操作。
  • 预计在 1 分钟内，并发 Pay 操作数量可从 500 增长到 1000，客户数量需从 500000 增长到 1000000。
  • 新书批量采购时，书籍数量会突然