线上系统扩容策略：流量预估与技术分析

"线上系统の扩容之道.pdf"是一份关于在线系统扩容策略的详细指南，重点关注了流量管理和系统能力评估。在面临流量激增的情况时，文档提出了一个全面的流程来应对，包括流量预估、系统能力分析、扩容方案设计以及压力测试。 首先，流量预估是扩容的基础，需要从业务方数据入手，如入口流量、二级页面转化率和内容曝光率，同时结合开发侧的性能指标，如每秒请求数(qps)和事务处理速度(tps)。通过对业务功能的总曝光量、调用关系链路进行分析，对核心和非核心接口进行分级，例如Feed内容流接口为核心，关注关系和计数信息接口为非核心。 接下来，文档强调了通过工具进行依赖链路分析，以识别系统中的关键环节。这涉及到Web层接口间的调用次数和顺序，以及服务层应用的调用数据统计。通过依赖链路分析，可以确定哪些部分可能成为扩容的关键点。 流量预算阶段，会制定扩容计划表，考虑单机容量和峰值流量，同时根据现有资源（单机资源和部署数量）来决定实际扩容的策略。评估扩容效果时，需要密切关注受影响的应用系统，比如7000手炒分时应用。 系统能力分析是核心部分，文档提供了系统在不同负载下的具体表现，如qps、响应时间(rt)以及资源使用情况（CPU、内存、带宽、端口等）。例如，在4C3G*4资源下，系统可以处理3300+ qps，但CPU瓶颈主要集中在请求处理链路、鉴权处理、json解析和数据拼装上。尽管存在，但内存瓶颈并不明显，GC最大耗时为15ms左右，表明内存不是主要限制因素。 对于IO和网络，分析显示在异常流量下，网络并非瓶颈，而且Kubernetes的万兆网络支持也起到了重要作用。此外，还提到了连接池的管理，通过计算空闲连接的数量来优化服务性能。 总结来说，这份文档提供了一个实用的框架，帮助线上系统在流量激增时进行有效的扩容决策，通过量化分析和工具辅助，确保系统的稳定性和扩展性。在实际操作中，根据系统的特点和实时数据动态调整策略，才能实现顺畅的扩容过程。"