容量规划是后端系统设计中的一个关键过程，它确保有足够的资源来满足当前和未来的工作负载需求。本页涵盖了有效规划和分配系统资源以维持性能、可伸缩性和可靠性的方法、指标和策略。
有关性能调优技术，请参阅性能调优。
容量规划涉及预测未来的资源需求，并制定策略以确保系统能够在保持可接受的性能水平的同时处理预期负载。有效的容量规划有助于组织：
容量规划过程通常遵循以下阶段：
有效的容量规划始于彻底了解系统的负载特性。
| 分析类型 | 描述 | 常用方法 |
|---|---|---|
| 历史分析 | 分析过去的性能数据以识别模式和趋势 | 日志分析、指标审查、季节性模式识别 |
| 合成测试 | 生成人工负载以测量系统行为 | 负载测试、压力测试、容量测试 |
| 预测建模 | 使用统计方法预测未来的容量需求 | 趋势分析、增长建模、回归分析 |
| 基准测试 | 基准测试 | 行业基准、先前版本、竞争对手分析 |
监控这些基本资源指标对于容量规划至关重要：
| 资源类型 | 关键指标 | 警告信号 |
|---|---|---|
| CPU | 利用率百分比、队列长度、上下文切换 | 持续高利用率（>80%）、队列长度增长 |
| 内存 | 已用/空闲内存、页面错误、交换使用 | 高交换使用、页面错误增加、内存耗尽错误 |
| 存储 | IOPS、吞吐量、延迟、可用空间 | 高磁盘队列长度、延迟增加、可用空间不足 |
| 网络 | 带宽利用率、丢包率、连接数 | 网络饱和、重传增加、高延迟 |
| 数据库 | 查询吞吐量、连接数、缓存命中率 | 慢查询、连接超时、低缓存命中率 |
除了基础设施指标，应用层指标对于全面的容量规划也至关重要：
容量规划最实用的方法之一是基于QPS（每秒查询数）的估算模型。
每日用户数 × 每个用户的平均操作数 / 运行秒数峰值QPS / 单个实例容量对于一个电商应用，假设：
Average QPS = 1,000,000 × 50 / (8 × 3600) ≈ 1,736 QPS
Peak QPS = 1,736 × 2 ≈ 3,472 QPS
Required instances = 3,472 / 500 ≈ 7 instances
With 30% buffer = 7 × 1.3 ≈ 9 instances
| 方面 | 垂直扩展（Scale Up） | 水平扩展（Scale Out） |
|---|---|---|
| 实现 | 向现有服务器添加更多资源 | 添加更多服务器实例 |
| 局限性 | 硬件限制，单点故障 | 应用程序必须支持分布式处理 |
| 成本 | 高端服务器硬件成本更高 | 更可预测的增量成本 |
| 复杂性 | 实现更简单 | 更复杂（负载均衡、数据一致性等） |
| 弹性 | 有限，需要停机进行升级 | 高度弹性，可自动化 |
| 最适合 | 有状态应用、传统系统 | 无状态服务、分布式系统 |
在分布式系统中，有效的容量规划必须考虑资源如何进行池化和共享。
资源池化的关键考虑因素包括：
负载测试对于容量规划至关重要，因为它有助于建立基线性能指标。
| 测试类型 | 目的 | 何时使用 |
|---|---|---|
| 负载测试 | 验证系统在预期负载下的行为 | 在开发周期中和发布前 |
| 压力测试 | 识别临界点和故障模式 | 确定系统限制时 |
| 耐久性测试 | 检测长时间运行后出现的问题 | 查找内存泄漏和资源退化 |
| 尖峰测试 | 评估对突然负载增加的响应 | 适用于会经历不可预测流量尖峰的系统 |
| 容量测试 | 确定最大用户/事务容量 | 建立扩展阈值时 |
有效的容量规划需要全面的监控。
容量规划监控的关键方面：
来源：README.md102-106 README.md836-862
有效的容量规划需要准确的增长预测模型。
| 增长模式 | 特性 | 示例 | 规划影响 |
|---|---|---|---|
| 线性增长 | 稳定、可预测的增长 | 企业用户群 | 渐进式、有计划的扩展 |
| 指数增长 | 加速增长率 | 病毒式社交应用 | 积极、主动的扩展 |
| 季节性模式 | 周期性峰值和低谷 | 电商、税务服务 | 弹性资源，临时扩展 |
| 阶梯式增长 | 需求突然跳跃式增加 | 产品发布、营销活动 | 突发容量规划 |
| 平台期增长 | 初期增长后趋于稳定 | 成熟产品 | 先扩展后优化方法 |
对于可能经历快速或不可预测增长的系统：
来源：README.md1743-1754 README.md1756-1775
容量规划的系统方法应包括以下关键要素：
确定当前容量基线
建立性能要求
预测增长
建模资源需求
规划扩展
实施监控
定期审查和调整
| 瓶颈类型 | 症状 | 解决策略 |
|---|---|---|
| CPU | 高CPU利用率、进程排队、长响应时间 | 代码优化、垂直扩展、并行处理 |
| 内存 | 高页面错误、交换、OOM错误 | 内存优化、缓存、修复内存泄漏、内存扩展 |
| 磁盘 I/O | 高磁盘队列、慢读/写操作 | 采用SSD、RAID配置、I/O优化、读/写分离 |
| 网络 | 丢包、高延迟、连接超时 | 增加带宽、协议优化、采用CDN、连接池化 |
| 数据库 | 慢查询、锁争用、高等待时间 | 查询优化、索引、读/写分离、分片 |
来源：README.md208-213 README.md1756-1773
有效的容量规划是一个持续的过程，需要技术理解、业务洞察力和系统方法的结合。通过遵循本文档中概述的实践，组织可以确保其系统拥有满足当前和未来需求所需的资源，同时优化成本并保持性能标准。
要点