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影响数据库服务器性能最主要的因素是CPU处理能力、内存大小和存储I/O和网络I/O等，客户服务营销业务应用的生产数据库服务器应提供7×24小时的安全、可靠、稳定服务。
下面对生产数据库服务器的CPU处理能力、内存大小和存储I/O和网络I/O进行详细测算。
1、生产数据库性能测算
1．CPU处理能力需求
客户服务营销业务应用是一个典型的OLTP（联机事务处理）应用，IT领域对OLTP（联机事务处理）常用的测算标准是TPC-C参数值（每分钟进行交易处理的次数，Transaction Per Minute)，单位是tpmC。结合客户服务营销业务应用特点采用如下计算公司进行CPU处理能力的测算：
TPM(transactions per minute)=TASK×S×F/(T×C)
其中：
TASK：业务高峰期每日的业务高峰时段的业务总量。客户服务营销业务应用有明显的周期性，一般情况下每个客户间隔一定的时间需要作一次抄表、算费、收费等固定业务，以及用电检查、业扩报装、统计报表等随机性业务。根据客户服务营销业务应用特点，100万客户（含居民和高低压各种客户）大约每月作800万笔业务。每月80%业务量集中在10天内，每日80%业务量集中在每天上下午各2个小时内。
S：客户服务营销业务应用相对于标准TPC-C测试基准环境交易的复杂程度比例。由于客户服务营销业务应用的复杂程度与TPCC标准测试中的交易存在较大的差异，须设定一个合理的对应值。以普通缴费业务交易为例，一次操作往往需要同时打开大量数据库表，取出其相关数据进行操作，相对于TPC-C标准交易的复杂度，要复杂很多。根据客户服务营销业务应用实际运行经验，客户服务营销业务应用每次操作相比较于TPC－C标准测试中的每笔交易的复杂度值可设定为20-40，即S=30。
F：系统未来5年的业务量发展预留。本次设计预留20%的处理能力，即F=120%。
T：每日的业务高峰时段的时长，单位是分钟。每日业务量集中在4小时(240分钟)内完成，即T=240。
C：CPU利用率。根据对客户服务营销业务应用的实际经验表明，一台服务器的CPU利用率高于80%则会产生系统瓶颈，而利用率处于75%时处于利用率最佳状态。因此，在推算服务器性能指标时，设定CPU利用率为65%，即C=65%。
举例说明：客户数为500万，总TPM值：
TPM=TASK×S×F/(T×C)
＝(客户数×(800/100)×80%/10×80%)×S×F/(T×C)
＝(500万×(800/100)×80%/10×80%)×30×120%/(240×65%)
＝59万
客户服务营销业务应用的数据库服务器采用两台服务器集群模式，数据库服务器集群的效率为80%左右，因此每台数据库服务器的TPM值估算公式如下：
每台服务器TPM值=服务器集群TPM值/（1＋（N－1）×80%）
其中N表示服务器数量。
例如：客户数为500万，2台数据库服务器(N＝2)，则每台服务器TPM值为：
每台服务器TPM值＝服务器集群TPM值/（1＋（N－1）×80%）
＝59万/1.8＝33万（tpmC）收起
下面对生产数据库服务器的CPU处理能力、内存大小和存储I/O和网络I/O进行详细测算。
1、生产数据库性能测算
1．CPU处理能力需求
客户服务营销业务应用是一个典型的OLTP（联机事务处理）应用，IT领域对OLTP（联机事务处理）常用的测算标准是TPC-C参数值（每分钟进行交易处理的次数，Transaction Per Minute)，单位是tpmC。结合客户服务营销业务应用特点采用如下计算公司进行CPU处理能力的测算：
TPM(transactions per minute)=TASK×S×F/(T×C)
其中：
TASK：业务高峰期每日的业务高峰时段的业务总量。客户服务营销业务应用有明显的周期性，一般情况下每个客户间隔一定的时间需要作一次抄表、算费、收费等固定业务，以及用电检查、业扩报装、统计报表等随机性业务。根据客户服务营销业务应用特点，100万客户（含居民和高低压各种客户）大约每月作800万笔业务。每月80%业务量集中在10天内，每日80%业务量集中在每天上下午各2个小时内。
S：客户服务营销业务应用相对于标准TPC-C测试基准环境交易的复杂程度比例。由于客户服务营销业务应用的复杂程度与TPCC标准测试中的交易存在较大的差异，须设定一个合理的对应值。以普通缴费业务交易为例，一次操作往往需要同时打开大量数据库表，取出其相关数据进行操作，相对于TPC-C标准交易的复杂度，要复杂很多。根据客户服务营销业务应用实际运行经验，客户服务营销业务应用每次操作相比较于TPC－C标准测试中的每笔交易的复杂度值可设定为20-40，即S=30。
F：系统未来5年的业务量发展预留。本次设计预留20%的处理能力，即F=120%。
T：每日的业务高峰时段的时长，单位是分钟。每日业务量集中在4小时(240分钟)内完成，即T=240。
C：CPU利用率。根据对客户服务营销业务应用的实际经验表明，一台服务器的CPU利用率高于80%则会产生系统瓶颈，而利用率处于75%时处于利用率最佳状态。因此，在推算服务器性能指标时，设定CPU利用率为65%，即C=65%。
举例说明：客户数为500万，总TPM值：
TPM=TASK×S×F/(T×C)
＝(客户数×(800/100)×80%/10×80%)×S×F/(T×C)
＝(500万×(800/100)×80%/10×80%)×30×120%/(240×65%)
＝59万
客户服务营销业务应用的数据库服务器采用两台服务器集群模式，数据库服务器集群的效率为80%左右，因此每台数据库服务器的TPM值估算公式如下：
每台服务器TPM值=服务器集群TPM值/（1＋（N－1）×80%）
其中N表示服务器数量。
例如：客户数为500万，2台数据库服务器(N＝2)，则每台服务器TPM值为：
每台服务器TPM值＝服务器集群TPM值/（1＋（N－1）×80%）
＝59万/1.8＝33万（tpmC）收起
有些机型测试了TPC-C值的，在www.tpc.org官网上可以查到，注意看单机的。对于没有测试的机型（毕竟测试很麻烦的，厂家需要有人力物力付出，所以tpc网上正式发布测过的机型很少），只能通过类似架构里测过的来估算，比如通过rperf（IBM小机所有cpu配置都发布rperf）来等比估算。
但是需要注意，在tpc测试中实际上IO的性能是考量在内的，而rperf却主要考量cpu和内存，所以如果io架构不同，这样估算偏差会较大。
另外，性能估算是比较复杂的，其实一般用TPC-C主要是硬件PK用来讲故事的，真要估实际应用需求，是需要Sizing方法论和最佳实践的。收起
但是需要注意，在tpc测试中实际上IO的性能是考量在内的，而rperf却主要考量cpu和内存，所以如果io架构不同，这样估算偏差会较大。
另外，性能估算是比较复杂的，其实一般用TPC-C主要是硬件PK用来讲故事的，真要估实际应用需求，是需要Sizing方法论和最佳实践的。收起
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如何依据tpmC，选择CPU呢？？每个型号的CPU都会有自己tpmC吗？收起
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