架構設計（九）：估算
作者：Grey
原文地址：
估算在系統設計中非常重要，這決定了你的設計是否可以滿足要求，要實現比較靠譜的估算，就需要對如下幾個概念熟練掌握
第一個概念：二的冪
儘管在處理分佈式系統時，數據量可能是巨大的，但計算都可以歸結爲基礎知識。爲了獲得正確的計算結果，關鍵是要知道使用2的冪的數據量單位。一個字節是一個8位的序列。一個ASCII字符使用一個字節的內存（8位）。可參考如下表格
| 次冪 | 近似值 | 名稱 |
|---|---|---|
| 10 | 1000 | 1KB |
| 20 | 100萬 | 1MB |
| 30 | 10億 | 1GB |
| 40 | 1萬億 | 1TB |
| 50 | 1千萬億 | 1PB |
第二個概念：關於延時指標的常見場景
注：以下指標說明來自J. Dean.Google Pro Tip: Use Back-Of-The-Envelope-Calculations To Choose The Best Design ，雖然是基於2010年的狀況，但是目前這些指標還是有一定的參考價值。
| 操作 | 參考時間量級 |
|---|---|
| L1高速緩存 | 0.5 ns |
| 分支錯誤預測 | 5 ns |
| L2高速緩存 | 7 ns |
| 互斥器鎖定/解鎖 | 100 ns |
| 主內存 | 100 ns |
| 用Zippy壓縮1K字節 | 10,000 ns |
| 通過1 Gbps網絡發送2K字節 | 20,000 ns |
| 從內存中連續讀取1MB | 250,000 ns |
| 在同一數據中心內的數據往返 | 500,000 ns |
| 磁盤搜索 | 10,000,000 ns |
| 從網絡中連續讀取1MB | 10,000,000 ns |
| 從磁盤順序讀取1MB | 30,000,000 ns |
上述場景也有一個可視化的工具可以查看，見Latency Numbers Every Programmer Should Know
目前展示到了 2020 年。
通過分析上述數字，可以得到以下結論。
-
內存很快，但磁盤很慢。
-
如果可能的話，要避免磁盤尋道。
-
簡單的壓縮算法是快速的。
-
如果可能的話，在通過互聯網發送數據之前要進行壓縮。
-
數據中心通常在不同地區，在它們之間發送數據需要時間
第三個需要了解的概念是：系統可用時間百分比
高可用性是指一個系統在一個理想的長時間內持續運行的能力。高可用性是以百分比來衡量的，100%意味着一個服務沒有停機時間。大多數服務在99%和100%之間。服務水平協議（SLA）是服務提供者的一個常用術語。這是你（服務提供商）和你的客戶之間的協議，這個協議正式定義了你的服務將提供的正常運行時間水平，正常運行時間傳統上是以九爲單位衡量。九位數越多，越好。如表2-3所示，九位數與預期的系統停機時間相關。
| 可用性 | 平均每天停機時間 | 平均每年停機時間 |
|---|---|---|
| 99% | 14.40分鐘 | 3.65天 |
| 99.9% | 1.44分鐘 | 8.77小時 |
| 99.99% | 8.64秒 | 52.6分鐘 |
| 99.999% | 864毫秒 | 5.26分鐘 |
| 99.9999% | 86.4毫秒 | 31.56秒 |
雲供應商亞馬遜、谷歌和微軟將其SLA設定爲99.9%或以上。