云服务器规格与带宽选型-优快云博客

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Hi~各位读者朋友们，感谢您阅读本文，我是笠泱，本期简单分享下云服务器规格与带宽选型。

本期导语

在阅读本期正文内容前，有几个概念需要读者朋友大致了解：

PV：Page View，即页面浏览量，一般指一天内页面访问次数，每打开或刷新一次页面，就算作一个PV，PV值通常用来衡量网站的流量大小，反映网站的访问频次和访问深度。在评估网站的用户活跃度和流量变化趋势时，PV值是一个重要的参考指标。

UV：Unique Visitor，即独立访客数量，一般指一天内访问站点的用户数，UV值能够反映网站的受众数量和用户粘性，即网站的忠实用户数量和留存率。UV值是衡量网站用户粘性和受众规模的主要指标之一，也是评估网站营销效果和用户转化率的重要参考指标之一。

IP：Internet Protocol，即独立IP地址访问量，一般SEO优化服务所说的流量就是指每天访问网站的IP量，每天同一个IP只计算一次，IP值可以反映网站的受众范围和地域分布情况，以及用户访问的网络环境和设备类型等信息。IP值虽然不能准确地反映网站的独立访客数量，但在评估网站的地域分布和受众群体时，具有一定的参考价值。

PV、UV、IP的简化换算关系如下：

活跃用户数 = UV * 0.2

在线用户数 = 活跃用户数 * 0.2

并发用户数（≈ 每秒请求数）= 在线用户数 * 0.2

PV = （IP量/活跃用户数）* 5

业务访问规律：一天中80%的业务请求发生在一天的40%的时间内。即用户请求访问量主要集中在白天，晚上业务请求量少，这是业务访问的一个特点，即一天的40%时间即9.6小时。

云服务器配置模型

先来看一个云上服务器配置选型最经典的失败案例，某客户使用16核64的服务器部署一个tomcat，这里要注意的是，只是一个tomcat，导致一台高配服务器资源使用严重过剩。虽然云解决了IDC硬件资源的利用、管理等问题。但是还未解决大家对服务器配置选择、甚至云产品规格型号的使用问题。资源过剩一直是IT管理中最大的问题。通过统计我们发现，80%的企业服务器的性能使用率仅在20%左右，这便是经典的资源利用八二原则。

那究竟云服务器配置选型有什么窍门？

首先需要将业务指标转换成技术指标，才能做好机器资源规划，如何根据访问量计算出合适的资源需求？举例：一个500万PV的网站，大概需要用多少台服务器？如果单纯的用500万 / 24 / 60 / 60 = 57来计算得出每秒请求数这是不合理的，根据业务访问规律一天中80%的业务请求量发生在40%的时间内，所以合理的QPS = (500万 * 0.8) / (24 * 60 * 60 * 0.4) = 115.7 个，偶尔还有高峰，高峰可能是平时的2-3倍，115.7 * 3 = 347.1个，如果一台服务器每秒能处理347以上的请求就可以抗住500万的PV。

下图是一个简单根据PV量所需对应的服务器资源参照表，仅供参考：

PV量和服务器配置/数据库配置性能对应表
PV（万）	服务器配置需求	数据库配置需求
1	1核1G	无
10	2核4G	1核1G
50	4核8G	2核4G
100	8核16G	4核8G
500	80核160G	8核16G
1000	160核320G	16核64G

在获得总资源需求后，那具体的CPU和内存资源配比又该如何选择？

CPU与内存资源配比	适合的业务场景
1:1	个人网站、小官网
1:2（黄金比例）	部署应用，比如tomcat，单进程多线程，一般2C4G，4C8G，不适合跑高配机器，如果是高配机器，不能跑满服务器性能，就部署多个tomcat，nginx，php ......
1:4	适合部署数据库，比如2C8G，4C16G，8C32G
1:8	适合部署分布式缓存，比如Redis,Memcache，比如2C16G redis单进程单线程模式，对多核利用不太好。如果部署8C16G就浪费了，所以redis的最佳配比为1:8

我们先来看看CPU与内存资源配比为1:1 ，适用于个人网站、官网等小型网站部署。一般在低配机器中，如1核1G，2核2G，基本上在云上实践中，我们也很少看到过用4核4G、8核8G、16核16G的云服务器来运维部署。

然后是1:2的配比，可谓是黄金配比，可以获得最优计算资源性价比。不管是线下IDC的物理服务器，还是云服务器的配置，1:2都为黄金比例。比如，2核4G、4核8G、8核16G、16核32G等。1:2的配比适用绝大部分业务场景部署，尤其需要高计算资源消耗。不过在云上应用配置最多的实属当为8核16G，这也是云服务器黄金比例配置中的最佳实践。web应用类特别适用1:2的配比，对CPU、内存都需要最优的计算资源。对于前面说的那个失败案例，Tomcat部署适用用中低配：2核4G、4核8G，特别是4核8G是最优选择。因为tomcat是单进程多线程的模式，是个轻量级且并发请求数最多只能跑到一千左右。所以单台tomcat高配的服务器并不能跑满服务器的性能，造成很大资源浪费。如果想跑满中高配服务器性能，我们常规做法就是在一台服务器上部署多台tomcat。

接下来是1:4的配比，比如2核8G、4核16G、8核32G。这类配比的配置偏向内存，特别适合部署数据库类的应用。为什么这么说？我们知道数据库对服务器性能的需求首先是IO，因为数据库是个存储类应用，涉及数据持久化，所以IO性能的要求是最高的。其次才是内存，因为高内存能有效提升数据库的缓存性能。特别是MongoDB基于内存映射，大内存配置能有效发挥出MongoDB的性能特点。最后，数据库其实对CPU的要求并不是那么高。所以偏向内存的配比配置，特别适用部署数据库类的应用。

最后是1:8的配比，比如2核16G、4核32G、8核64G，这类是高内存资源占比。尤其适用于数据库类中的内存型应用，比如redis、memcache的部署。

一个经典案例：单个 python、squid、redis 部署在一台8核16G的服务器中合理吗？python、squid、redis都是单进程，对多核利用不好，8核CPU这会造成性能很大的剩余。当然，如果想对多核的性能资源利用好的话，可以跟tomcat一样，在一台机器上部署多个python、squid、redis进程实例。