低调的牛肉
作为开发/架构，经常会被问到这样的问题：
“这个产品（功能）上线后，预计会有大量的用户进来，你们系统能不能扛得住”；
“马上就要到业务节点了，你们系统用不用加一些资源”；
这些问题都涉及到了流量评估和容量设计，我分享一下我经常用的一些方法，当然项目的流量和互联网公司没法比，大家也别见笑。
先算总访问量
也就是PV，如果是网页的话，打开一次网页，这个网站的PV就增加了一次，如果是接口的话，就是接口的访问次数。
访问总量的预估，可以问业务/产品/运营的伙伴，这个产品（功能）上线后的预期是多少，或者用以往产品（功能）上线后的访问量作参考，做一个预估。
比如我之前参与过的项目，每天要给过生日的用户发送生日祝福短信，那么就可以大概评估出每天这个功能的总量大约是：总客户数量/365。
（图为10%的数据采样，相当于每天大约160万的访问量）
评估平均访问量
TPS：是指每秒内的事务数，如果执行了DML操作，那么相应的TPS会增加；
QPS：是指每秒内查询次数，如果执行了select操作，相应的QPS会增加。
评估高峰期间的访问量
在做流量评估和容量设计的时候，不能只考虑平均QPS，一定要考虑高峰的QPS，我们系统的容量，一定要能抗住高峰的QPS。
如果每天80%的访问集中在30%的时间里，这30%时间叫做峰值时间；那么高峰期的访问量=(总访问量*80%)/(每天秒数*30%)；
例如我们系统的访问量，主要集中在9:30-11:30和13:30-17:30期间，大约有6个小时。
评估每台机器的QPS，进而评估出需要多少服务器资源
通过压力测试，评估出一台服务单机能的极限QPS，比如单台服务器QPS极限是500；
生产环境中预估高峰期间的访问量是3000，那么至少需要6台服务器，当然当台机器极限是500，我们可以按照400进行预估，那么就需要8台机器，当然为了保险期间，部署10台是比较保险的（有一定的冗余度）。
希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
