大型网站服务器容量规划 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑钢，贺亚涛，尤胜涛 著

图书标签:

• 容量规划
• 服务器
• 网站
• 性能优化
• 架构设计
• 高并发
• 云计算
• 运维
• 系统设计
• 互联网

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115425256

版次：1

商品编码：11948845

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：186

正文语种：中文

编辑推荐

前百度运维专家 撰写

联想大数据平台技术总监、奇虎360政企云事业部经理、美丽说运维架构师、 百度高级运维工程师、美图工程师、金山云高级技术经理、Mobvista运维总监、医渡云运维高级工程师等专家鼎力推荐

用数学回归分析方法来做服务器容量规划的思路，让读者掌握容量规划的量化方法

模型的选择是容量规划的关键，本书用典型实例演示了具体的规划过程

为使读者具备构建出更加复杂模型的能力, 还介绍了容量监控的技术及实现方法,
如整机 CPU、进程 CPU、进程 IO 等, 以解决服务器容量规划的实际问题

内容简介

内 容 提 要
本书讲解了用数学回归分析方法来做服务器容量规划的思路，让读者掌握服务器容量规划的量化方法；模型的选择是服务器容量规划的关键，不同的程序有不同的模型。本书使用nginx+PHP+MySQL为实例演示了具体的规划过程，以便达到触类旁通的作用，使读者具备构建复杂模型的能力，以解决服务器容量规划的实际问题。本书还介绍了服务器容量一般监控的技术及实现方法，如整机CPU、进程CPU、进程IO等。学习完相关章节后，读者也可以编写监控程序了。
本书适合互联网行业运维工程师、测试工程师、技术经理、项目经理、产品经理，以及致力于从全局把握运维和优化网站的所有互联网从业人员。

作者简介

郑钢，毕业于北京大学，前百度运维高级工程师，对操作系统有深入的研究。好运动，喜钻研，热衷于尝试前沿技术，乐于分享学习成果。

目录

第1章　容量概述　1
1．1　容量规划背景　1
1．2　容量研究的意义　2
1．3　容量研究的目标　2
第2章　容量规划简介　4
2．1　什么是容量　4
2．2　服务器容量规划的源由　5
2．3　容量规划的对象　6
2．4　容量管理的目标与收益　8
第3章　容量规划的常用方法　11
3．1　通过监控规划容量　11
3．2　通过压力测试规划容量　13
3．3　其他容量规划方法　14
3．4　通过回归方程规划容量　15
第4章　回归分析简介　19
4．1　为什么称为“回归”　19
4．2　回归方程的多样性　20
4．3　回归分析的基本步骤　22
4．4　回归分析常见的基本形式　26
4．5　相关关系　27
4．6　用Excel绘制散点图和回归分析　30
4．7　相关系数的计算　41
4．8　一元线性回归　43
4．9　模型的选择　47
4．10　普通最小二乘估计原理与估计量　50
4．11　回归模型拟合效果的度量　53
4．12　多元线性回归分析　55
4．13　非线性方程　57
第5章　容量规划的思路　62
5．1　用回归分析实现容量规划　62
5．2　建模公式介绍　68
5．3　获取样本　72
5．3．1　CPU利用率的估算单位　73
5．3．2　样本采样的周期粒度　75
5．3．3　样本的生成　77
第6章　获取CPU利用率　79
6．1　时间片与CPU亲和力介绍　79
6．2　什么是CPU利用率　82
6．3　获取CPU利用率的方法　85
6．4　计算整机CPU利用率　90
6．5　计算进程的CPU利用率　96
6．6　IO速率、内存使用量和文件描述符、线程数的监控　101
第7章　容量规划的需求分析　107
7．1　容量规划业务需求分析　107
7．1．1　容量规划业务需求概况　107
7．1．2　容量规划业务需求背景　108
7．1．3　关键问题的提出　109
7．2　容量规划功能需求分析　111
7．2．1　数据采集　111
7．2．2　数据存储　112
7．2．3　样本合成　113
7．2．4　样本数据清洗　113
7．2．5　模型建立　115
7．2．6　机器关系获取　116
7．2．7　预估后端流量　117
7．2．8　预估分析　118
7．3　系统的估算流程　119
7．4　本章小结　121
第8章　容量管理系统设计　122
8．1　容量管理系统总体结构设计与框架　122
8．2　容量概念约定及计算方法的设计　123
8．2．1　容量概念约定　123
8．2．2　容量等级划分　124
8．2．3　容量利用率计算方法　125
8．3　数据显示层的设计　126
8．4　业务逻辑层的设计　130
8．5　数据存储层的设计　133
8．5．1　数据采集项　133
8．5．2　数据项采集格式　134
8．5．3　样本格式　135
8．5．4　数据库设计　135
8．6　CPU监控模块的设计　136
8．7　访问量采集模块的设计　138
8．8　样本合成及数据清洗模块设计　138
8．9　模型公式模块设计　140
8．10　本章小结　141
第9章　核心模块的实现　143
9．1　CPU监控模块的实现　144
9．2　访问量统计模块的实现　156
9．3　样本处理模块的实现　161
9．4　建模的实现　167
第10章　容量规划系统的验证　174
10．1　容量规划公式的验证　174
10．1．1　对单一模块公式的验证　174
10．1．2　模型自身的对比　175
10．2　当前容量验证　176
10．3　容量预估的验证　178
10．4　集群优化验证　181
10．5　本章小结　184
第11章　结论及展望　185
11．1　容量管理系统的总结　185
11．2　容量管理系统展望　186

前言/序言

《海量架构：互联网系统规模化之道》 在数字化浪潮席卷全球的今天，互联网系统正以前所未有的速度膨胀，从最初的几个节点发展到如今支撑亿万用户访问的庞大网络。然而，规模的增长并非一蹴而就，背后隐藏着无数技术挑战与工程智慧。《海量架构：互联网系统规模化之道》将带您深入探索构建和维护超大规模互联网系统的核心原理、关键技术与实战经验，助您驾驭技术洪流，构建稳定、高效、可扩展的未来数字基石。 本书并非着眼于某一特定技术栈的浅尝辄止，而是从宏观的架构设计理念出发，逐层剖析支撑海量用户流量、海量数据存储、海量业务处理的底层逻辑。我们将一同审视那些构筑起现代互联网“巨无霸”的基石，理解它们如何在复杂的环境中协同工作，以应对瞬息万变的业务需求和用户行为。 第一篇：规模化思维的基石 在互联网系统规模化之路上，首要的是建立一套适应规模增长的思维模式。本篇将引导读者跳出单体应用的局限，深入理解分布式系统的本质，学习如何分解复杂系统，将庞大的功能模块化、服务化。我们将探讨“微服务”架构的演进，分析其在解耦、弹性伸缩、技术选型上的优势，同时也会剖析其在服务治理、数据一致性、分布式事务等方面的挑战。 此外，我们还将深入研究“CAP 定理”和“ACID 特性”在分布式环境下的权衡与选择，理解为何在追求高可用、强一致性、分区容错性时，总需要有所取舍，以及如何根据业务场景做出最优决策。对于“最终一致性”这一在海量系统中广泛应用的模型，我们将详细阐述其原理、实现方式以及在不同业务场景下的适用性。 第二篇：海量数据处理的艺术 海量数据的产生、存储、处理和分析是互联网系统规模化的核心命题。本篇将从数据存储的维度出发，全面审视当前主流的数据库技术。我们将不仅仅关注关系型数据库的优化与扩展，更将深入探讨NoSQL数据库的兴起及其背后的驱动力。从键值存储（如Redis、Memcached）的高速缓存应用，到文档数据库（如MongoDB）的灵活数据模型，再到列式数据库（如HBase、Cassandra）在大规模数据集上的高效读写，以及图数据库（如Neo4j）在关联数据探索上的独特优势，本书将为您一一梳理。 我们将重点讲解分布式数据库的设计理念，包括数据分片（Sharding）的策略、数据复制（Replication）的模式与容错机制、以及一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的关键作用。对于大规模数据分析，我们将触及批处理（如Hadoop MapReduce）和流处理（如Spark Streaming、Flink）的技术框架，理解如何从海量数据中提取价值，驱动业务决策。 第三篇：高并发请求的应对之道 互联网系统的性能瓶颈往往体现在高并发请求的处理能力上。本篇将聚焦于构建能够支撑天文数字级请求的系统架构。我们将从负载均衡（Load Balancing）这一基础却至关重要的技术开始，深入讲解不同层级的负载均衡策略（DNS、HTTP、TCP）以及负载均衡器的选型与配置。 接着，我们将探讨如何通过缓存（Caching）来大幅提升系统响应速度，从CDN（内容分发网络）到应用层缓存、数据库缓存，理解缓存的失效机制、一致性保障以及对整体性能的巨大贡献。异步处理（Asynchronous Processing）也是应对高并发的关键，我们将解析消息队列（Message Queue）在削峰填谷、服务解耦、数据异步传输等方面的强大作用，并介绍Kafka、RabbitMQ等主流消息队列的原理与实践。 此外，我们还将深入研究如何通过并行计算、多线程、协程等技术来优化CPU密集型任务的处理。对于网络通信，我们将剖析高性能网络框架（如Netty）的设计哲学，以及如何利用长连接、NIO等技术提升网络吞吐量。 第四篇：系统稳定性与弹性伸缩的实践 在海量系统中，稳定性是生命线，弹性伸缩是生存的必备能力。本篇将从容错、降级、限流等角度，构建坚不可摧的系统防线。我们将深入探讨服务降级（Graceful Degradation）的策略，理解如何在关键时刻牺牲非核心功能以保证核心业务的可用性。熔断（Circuit Breaker）机制的原理与实现，将帮助您有效阻止故障的蔓延。 弹性伸缩（Elastic Scaling）是应对业务峰谷的关键。我们将解析自动伸缩（Auto Scaling）的原理，以及如何根据实时监控指标（如CPU利用率、请求队列长度）动态调整计算资源。容器化技术（如Docker）和容器编排平台（如Kubernetes）在弹性伸缩中的核心地位，将得到深入阐述，理解它们如何简化部署、管理和伸缩的复杂性。 监控与告警（Monitoring and Alerting）是保障系统稳定性的眼睛和耳朵。我们将探讨分布式系统的日志收集、指标监控、链路追踪（Distributed Tracing）等关键技术，以及如何构建有效的告警体系，实现对潜在问题的快速响应。 第五篇：服务治理与 DevOps 的协同 随着系统规模的扩大，对服务间的协调、管理和维护提出了新的挑战。本篇将重点介绍服务治理（Service Governance）的实践。我们将深入理解服务注册与发现（Service Registration and Discovery）的模式，了解ZooKeeper、Etcd、Consul等工具的作用。API网关（API Gateway）在请求路由、认证授权、流量管理方面的作用，也将得到细致讲解。 DevOps理念的落地，是实现高效、敏捷开发与运维的关键。我们将探讨持续集成（CI）与持续部署（CD）的自动化流程，以及基础设施即代码（Infrastructure as Code）的思想，如何通过工具和流程来提升团队协作效率和系统交付速度。 《海量架构：互联网系统规模化之道》将以丰富的案例、深入的原理剖析，以及贴近实战的技巧，帮助读者构建起对互联网系统规模化设计的系统性认知。无论您是资深架构师、技术团队负责人，还是渴望深入理解分布式系统奥秘的开发者，本书都将是您迈向更高技术层次的宝贵指南。让我们一同踏上这场规模化的探索之旅，构建支撑未来数字世界的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

乍一看到《大型网站服务器容量规划》这个书名，我就感觉像是找到了“救星”。近年来，随着我们业务的快速扩张，服务器的压力是越来越大，用户体验的下降、系统的不稳定，这些问题常常让我头疼不已。我知道，这是因为我们缺乏一套科学、系统的方法来规划服务器的容量，而这本书的名字恰恰点出了我的痛点。 我特别期待书中能够深入浅出地解释“容量规划”的深层含义。它是否会从需求分析、性能指标定义、容量预测模型、资源调配策略等多个维度，构建一个完整的理论框架？我希望能看到书中提供一些具体的、可操作的步骤和方法，让我能够理解如何在实际工作中落地容量规划，而不是停留在概念层面。 对于“大型网站”这个概念，我也有自己的理解和疑问。不同类型的大型网站，例如高并发交易的电商平台，还是用户生成内容的社交网络，它们在容量规划上肯定会有所区别。我希望能看到书中能够针对不同业务场景，提供一些具有针对性的容量规划建议和解决方案，最好能结合一些真实的案例分析，这样更容易理解和借鉴。 此外，在当今技术飞速发展的时代，我非常想知道这本书是否会涉及云计算、微服务、容器化等新技术背景下的容量规划。例如，如何在云环境中实现弹性伸缩，如何为微服务架构下的不同服务进行容量分配，如何利用容器编排工具来优化资源利用率等等，这些都是我非常关心的问题。 最后，我希望这本书能够不仅仅停留在“规划”的层面，更重要的是能够为我提供一些“落地”的指导。比如，如何进行有效的容量压测，如何建立完善的监控体系，如何根据实际运行数据及时调整容量策略，以及如何将容量规划与成本控制相结合。我期待这本书能让我真正掌握这项核心技能，为公司的可持续发展保驾护航。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《大型网站服务器容量规划》一下子就抓住了我关注的重点。作为一名在互联网一线摸爬滚打多年的技术人员，我深切体会到，一个稳定、高效、可扩展的服务器架构，是支撑业务飞速发展的基石。尤其是在面对用户量激增、业务功能迭代加速的今天，传统的、经验式的容量规划已经显得力不从心，甚至会成为业务增长的瓶颈。我迫切需要一本能够提供系统性指导，帮助我理解容量规划的本质，掌握科学方法的书籍。 我非常想知道，这本书会对“容量规划”这个词进行怎样的界定和拆解。它会从哪些维度来分析一个网站的容量需求？是仅仅关注CPU、内存、带宽等硬件指标，还是会深入到应用层、数据库层、甚至CDN层面的容量考量？我希望书中能够提供一个完整的框架，引导我如何从宏观到微观，全面地评估一个大型网站的容量现状和未来需求。 对于“大型网站”的定义，我也有自己的好奇。它是否会区分不同规模和业务类型的网站，例如金融类的交易系统，还是游戏类的爆发式流量网站，它们的容量规划策略会有哪些显著的差异？我希望能看到书中提供一些具体的行业案例，通过分析不同场景下的挑战和应对方案，来增强我理论知识的实践指导意义。 当然，我非常关注书中是否会讨论到一些前沿的技术和方法。在微服务架构、容器化部署、Serverless等新兴技术的背景下，容量规划是否也随之发生了变化？如何在新技术栈下进行精准的容量评估，如何平衡不同服务之间的资源分配，都是我非常感兴趣的话题。我希望这本书能够为我提供一些应对新趋势的思路和解决方案。 最后，我期待这本书能够不仅仅提供“做什么”的指南，更重要的是能教会我“为什么”这样做，以及“如何”灵活地应对变化。容量规划不是一次性的工作，而是一个持续迭代和优化的过程。我希望书中能够强调这种动态性，提供一些关于如何建立有效的监控体系、数据分析方法，以及如何根据实际运行情况进行调整和优化的指导，让我能够真正掌握这项核心技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我眼前一亮，《大型网站服务器容量规划》，光是听着就觉得沉甸甸的，充满了技术深度和实操价值。我一直在思考，随着我们业务的飞速发展，原本够用的服务器配置似乎越来越捉襟见肘，用户体验的延迟、宕机的风险让我夜不能寐。寻找一本能够系统性地指导我进行容量规划的书籍，是我这段时间最大的愿望。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。 我特别关注的是书中对于“规划”这个词的解读。容量规划不仅仅是简单地增加硬件，更是一种前瞻性的思维和科学的决策过程。我希望这本书能深入剖析，在面对不断增长的用户量、日益复杂的业务逻辑以及多变的流量模式时，如何构建一个稳定、弹性、经济高效的服务器架构。我期待书中能够提供一系列行之有效的方法论，从需求分析、性能指标设定，到容量预测模型、资源监控与调优，每一个环节都能得到详尽的阐述。 此外，我非常好奇书中会如何处理“大型网站”这个概念。大型网站往往意味着海量的数据、极高的并发请求、以及对可用性和响应时间近乎苛刻的要求。这本书是否会针对不同类型的大型网站，例如电商平台、社交网络、内容分发网络等，提供差异化的容量规划策略？我希望书中能够分享一些真实的案例研究，通过分析这些大型网站在容量规划上面临的挑战以及最终的解决方案，来帮助我更好地理解和掌握相关技术。 让我特别期待的是，这本书是否会触及云计算时代的容量规划。随着越来越多的企业将业务迁移到云端，云服务的弹性伸缩能力为容量规划带来了新的机遇和挑战。我希望书中能够探讨如何在混合云、多云环境中进行有效的容量规划，如何利用云平台的自动化工具来优化资源配置，以及如何平衡成本与性能。毕竟，在云时代，容量规划不再仅仅是硬件的堆叠，而是对资源的智能化调度和精细化管理。 最后，我希望能从这本书中获得一些关于“容量规划”的进阶技巧和前沿思考。比如，如何利用机器学习和大数据分析来更精准地预测流量峰值和资源需求？在面对突发流量、DDoS攻击等极端情况时，如何设计具备强大韧性的容量规划方案？这本书能否为我打开新的视野，让我不仅仅停留在基础的容量计算，而是能够站在更高的维度，构建面向未来的、能够应对一切不确定性的服务器容量规划体系。

评分☆☆☆☆☆

《大型网站服务器容量规划》这个书名，简直就像是为我量身定制的。我们公司最近这几年发展得太快了，用户量和业务量都呈指数级增长，以前那些看似绰绰有余的服务器配置，现在已经不堪重负了。时不时出现的性能瓶颈、用户体验的下滑，甚至偶尔的宕机，都让我寝食难安。我知道，问题根源在于我们缺乏一个科学、系统、前瞻性的容量规划策略。 我非常好奇，书中将会如何定义和拆解“容量规划”这个概念。它是否会提供一套完整的流程，从需求采集、指标定义、流量分析、资源评估，到最终的容量配置和持续优化？我希望这本书能够提供一些实用的工具和方法论，让我能够基于真实数据进行分析，而不是仅凭经验来猜测。 对于“大型网站”的范畴，我也希望书中能有更深入的探讨。毕竟，不同类型的网站，比如电商、社交、游戏、金融，它们在流量特征、用户行为、业务逻辑上都有显著差异，这无疑会对容量规划产生直接影响。我希望能看到书中能提供一些针对不同场景的案例分析和解决方案，帮助我理解其中的关键点。 同时，我也非常关注书中是否会触及当前热门的技术趋势，例如云计算、微服务架构、容器化部署等。在这些新的技术体系下，传统的容量规划方式是否需要调整？如何利用云平台的弹性能力，如何为微服务进行精细化的容量管理，这些都是我特别想了解的内容。 最后，我希望这本书能不仅仅提供“规划”的理论，更能指导我们如何“落地”和“优化”。例如，如何进行有效的容量压测和性能测试，如何建立一套完善的监控告警体系，以及如何在实际运营中根据数据反馈不断调整和优化容量策略。我期待这本书能帮助我构建一套能够支撑业务长期发展、同时又兼具成本效益的容量管理体系。

评分☆☆☆☆☆

《大型网站服务器容量规划》这个书名，对我来说简直是雪中送炭。我们公司最近几年发展迅猛，用户增长就像坐上了火箭，以前那些看似绰绰有余的服务器配置，现在已经远远不能满足需求了。时不时出现的性能瓶颈、响应延迟，甚至偶尔的宕机，都像一根根刺一样扎在我心里。我知道，必须得有一套科学、系统的方法来做容量规划，否则业务的发展就会受到牵制。 我特别想了解，书中会如何去定义和量化“容量”。它会不会提供一套完整的指标体系，从用户请求、并发连接、数据存储、网络带宽等各个方面，给出一个清晰的评估标准？我希望它不仅仅是理论的阐述，更能提供一些实用的计算公式、工具或方法论，让我能够拿到数据后，就能进行科学的分析和预测。 对于“大型网站”这个范畴，我也充满疑问。不同的业务场景，比如电商、社交、游戏、视频流媒体，它们在容量规划上会不会有截然不同的侧重点？我希望这本书能分享一些行业内的最佳实践，通过分析不同类型大型网站的成功案例，来指导我如何根据自身业务特点来制定最适合的容量规划策略。 另一个让我非常感兴趣的点是，书中是否会涉及自动化和智能化的容量规划。随着云计算和容器技术的普及，传统的固定容量配置模式已经越来越不适应。我希望书中能够探讨如何利用自动化工具、AI算法来预测流量趋势、智能调整资源，从而实现更高效、更经济的容量管理。 最后，我期待这本书能够为我打开一个关于容量规划的全新视角。它是否会深入探讨一些更高级的话题，比如如何构建弹性伸缩的架构，如何应对突发流量的冲击，如何进行容量的压测和验证，以及如何将容量规划与成本优化相结合？我希望读完这本书，不仅能解决眼前的燃眉之急，更能为公司未来的技术架构升级提供有力的理论支撑和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，运维必备

评分☆☆☆☆☆

蛮好的蛮好的蛮好的蛮好的

评分☆☆☆☆☆

非常不错，挺好的书，很好。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

特价囤货。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好

评分☆☆☆☆☆

还没有看，抽时间好好研究下。

评分☆☆☆☆☆

大型网站服务器容量规划

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