系统设计中的快速估算技巧

拿到一堆数据，去做架构也好，设计也好，可行性分析也好，工程上需要的是严谨。但是也有很多场景，比如即时的问题争辩和讨论，我们往往需要的是快速、直接的估算，这样的数据显然不需要非常精确，甚至可以说它一定会非常粗略，我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别，但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知，这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。

举个经典的例子，已知 Twitter 2020 年大约有 2000 亿（200 billion）的推文（tweets）发推服务的吞吐量（TPS, transaction per second）是多少，网络带宽要占用，要存储它们需要多大的磁盘容量？

听起来是不是挺难的？其实并不是。我们可以用一点快速估算的技巧，它在有些场景下很有价值，且其实并不难，需要经过简单的练习。

• 1 估算的例子
  • 1.1 吞吐量
  • 1.2 带宽
  • 1.3 存储
• 2 重要的数值
  • 2.1 数据类型的空间占用
  • 2.2 时间数量级
  • 2.3 单机吞吐量上限

估算的例子

回到 Twitter 那个问题，我们来实际操作一遍。

吞吐量

首先，每个推文可以认为只写一遍，那么，200,000,000,000 / 365 days / 24 hours / 60 min / 60 sec 就可以得到大致的一个写的吞吐量了。

一般需要估算的时候，是来不及去拿计算器的，我们可以简算：

• 365 days 算多一点，近似于 400 days，这样 200 billion / 400 = 500 million
• 24 hours 算多一点，近似于 25 hours，这样 500 million / 25 = 20 million
• 60 min 算少一点，近似于 50 min，这样 20 million / 50 = 400 thousand
• 60 sec 算少一点，近似于 50 sec，这样 400 thousand / 50 = 8000

你看，这样这几个除数，有的多算一点， 有的少算一点，这就是让除法尽量简便的技巧。它得到的结果是，用于发推的写请求是每秒钟 8000 个。熟练了以后半分钟就可以得到结果了。

另外一个技巧是，尽量习惯用英文的 thousand、million、billion，数字的话每 3 位点一个逗号，比如 1,000,000,000。我以前习惯用中文的万、亿、兆，当然也可以，但是由于多数阅读材料和技术讨论的时候用的都是前一种方式，就很容易搞乱了。

此外，一天 24 小时有 60*60*24=86400 秒，这个数值得记住，因为总是被反复用到，上面的估算也可以直接应用这个数来简化过程。

如果你用计算器算上面的算式，可以得到大概是 6000 多个，也就是说，估算得到的结果和实际严格计算的结果是接近的。实际上，它们只要不差到一个量级，往往并不会影响我们在工程方面大的架构、评估和设计。

带宽

好，下面计算带宽，还是非常粗略的方式。我们假设平均每条推文 200 个字符，每个字符占用 2 个字节（byte），这样每条推文就占用了 200 * 2 = 400 byte，因此带宽就是 400 byte * 8000 = 3,200,000 bytes/second，也就大约 3MB / sec。

这里还是用了估算，尤其是软件的世界里面，从 B（byte，或者 B，注意它是大写的 B，表示字节，不是小写的 b，bit 是位，1 byte == 8 bits）到 KB 是 1024 倍，但是我们可以近似为 1000 倍，从 KB 到 MB 同理。

存储

存储的算法也是类似的，一年 200 billion 个推文 * 400 bytes = 80,000 GB = 80 TB。

你看，这些数据就 “形象” 得多了，在做进一步权衡和设计的时候，对于容量和性能上的需要，心里就有谱了。

当然，我们可以对上述数据做一些调整和延伸，例如，我们在设计系统容量，那么我们希望系统能够处理峰值，并且保留一定的 overhead 和 buffer，那么我们可以简单地给算得的值乘以 5 来得到一个范围上限；再比如，我们算了写操作的吞吐量，如果要考虑读操作的吞吐量，我们可以简单地给写操作的结果乘以一个倍率（比如 10）。

重要的数值

在上面的过程中，可以看到，对于软件系统来说，工程上面有一些数值是需要了解的，或者说，它们是 “常识”，或者 “基础”，从而方便地帮助我们做出合理的估算。

数据类型的空间占用

在很多系统中，Boolean 占用 1 个字节，字符占用 2 个字节，Integer/Float 是 4 个字节，Long/Double 则是 8 个字节。

时间数量级

Jeff Dean 十年前有一个著名的分享，介绍了他认为重要的系统的数值。我觉在讨论多数系统来说，有这样几个关于时间的数值（参考数量级）比较常见（注意时间单位的关系：1 秒 = 1000 毫秒 (millisecond) = 1,000,000 微秒 (microsecond) = 1,000,000,000(nanosecond)）：

• CPU 访问（包括 CPU 缓存）：10 纳秒
• 内存访问：100 纳秒
• HDD 磁盘访问：10 毫秒，如果是 SSD 大约快 100 倍
• HDD 磁盘吞吐量：100 MB/s，如果是 SSD 则高几倍
• 同机房网络时延：1 毫秒
• 异地网络时延：10 毫秒
• 国际网络时延：100 毫秒

单机吞吐量上限

• Web 服务器的 QPS：1000
• RDB 单机 QPS：1000
• NoSQL DB 磁盘单机 QPS：10K
• 内存访问单机 QPS：1M

如果你觉得还有别的重要和常用的数值，也欢迎告诉我。

掌握这样的技巧以后，可以练习一下。比如经典的短网址应用设计，如果每年有 1 billion 的新网址被添加进来，短网址读写服务各自的吞吐量是多少？需要消耗多少存储空间？需要多少台应用服务器？

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