系统可用性的两个指标mttr_信息系统可用性评价指标

系统可用性的两个指标mttr_信息系统可用性评价指标上次我们介绍了分布式存储的关键技术,今天我们来看一下分布式存储系统有一些常用的指标。分布式存储系统的评价指标通常有如下几种。一、性能常见的性能指标有:系统的吞吐能力以及系统的响应时间。其中,系统的吞吐能力指系 统在某一段时间可以处理的请求总数,通常用每秒处理的读操作数(QPS

上次我们介绍了分布式存储的关键技术,今天我们来看一下分布式存储系统有一些常用的指标。分布式存储系统的评价指标通常有如下几种。

一、性能

常见的性能指标有:系统的吞吐能力以及系统的响应时间。其中,系统的吞吐能力指系 统在某一段时间可以处理的请求总数,通常用每秒处理的读操作数(QPS,Query Per Second)或者写操作数(TPS,Transaction Per Second)来衡量;系统的响应延迟,指从某个请求发出到接收到返回结果消耗的时间,通常用平均延时或者99.9%以上请求的最大延时来衡量。这两个指标往往是矛盾的,追求高吞吐的系统,往往很难做到低延迟,追求低延迟的系统,吞吐量也会受到限制。因此,设计系统时需要权衡这两个指标。

二、可用性

系统的可用性(availability)是指系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力。系

统的可用性可以用系统停服务的时间与正常服务的时间的比例来衡量,例如某系统的可用性 为4个9(99.99%),相当于系统一年停服务的时间不能超过365×24×60/10000=52.56分钟。

系统可用性往往体现了系统的整体代码质量以及容错能力。

系统可用性的两个指标mttr_信息系统可用性评价指标

三、一致性

一致性是指,当一个对象的Value被修改后需要等待多久客户端才能“看到”这个修改。如果需要等待的时间为0,则称之为“强一致性”。如果大于0,则称之为“最终一致性”。如果对于提交这个更新的客户端提供强一致性,而对其他客户端提供最终一致性,则称之为“局部一致性”。

四、可扩展性

系统的可扩展性(scalability)指分布式存储系统通过扩展集群服务器规模来提高系统存

储容量、计算量和性能的能力。随着业务的发展,对底层存储系统的性能需求不断增加,比 较好的方式就是通过自动增加服务器提高系统的能力。理想的分布式存储系统实现了“线性 可扩展”,也就是说,随着集群规模的增加,系统的整体性能与服务器数量呈线性关系。

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