一、常用的封底估算

1. 2 的幂

在面对分布式系统的时候，尽管数据量可能会十分庞大，但归根结底还是数学运算，为了获得正确的运算结果，了解 2 的幂所代表的数据量单位是非常重要的。如 1 字节（byte）是 8 比特（bit），一个 ASCII 字符占用 1 字节的内存（8 bit），下表描述了常见的数据量的单位。

2 的幂	近似值	全称	缩写
$2^{10}$	1000	1 Kilobyte	1KB
$2^{20}$	1,000,000	1 Megabyte	1MB
$2^{30}$	1,000,000,000	1 Gigabyte	1GB
$2^{40}$	1,000,000,000,000	1 Terabyte	1TB

2. 常见的操作耗时

操作名称	耗时
3Ghz CPU时钟周期	0.3 ns
执行指令	1ns
查询 L1 缓存	1ns
查询 L2 缓存	3ns
分支预测错误	5ns
L3缓存访问	12 - 40 ns
互斥锁定/解锁	17ns
查询内存	70-100ns
用 Zippy 压缩 1KB 数据	10,000ns=10us
通过带宽为 1Gb/s的网络发送 2KB 数据	20,000ns=20us
从内存中顺序读取 1MB 数据	250,000ns=250us
数据在同一个数据中心往返一次	500,000=500us
getPid系统调用	40 ns
fread/fwrite系统调用	60 - 100 ns
主(内)存访问	70 - 100 ns
PCIe	400-900 ns
网卡	1 us
上下文切换	1-3 us
SSD随机读	16 us
单机房内网络	0.5 - 2 ms
同城双机房光纤50KM	2 - 5 ms
机械磁盘	2 - 10 ms
在硬盘中查找数据	10,000,000ns=10ms
在网络中顺序读取 1MB 数据	10,000,000ns=10ms
在硬盘中顺序读取 1MB 数据	30,000,000ns=30ms
数据包从加尼福利亚和荷兰之间往返一次	150,000,000ns=150ms
阿里云异地机房(北京-广东)	50 - 100 ms
4G	60 ms
3G	120 ms
卫星	800 ms
重启电脑	90 s

注: 1 ns=$10^{-9}$s, 1 us=$10^{-6}$s=1000 ns, 1 ms=$10^{-3}$s=1000us=1,000,000ns

通过分析上述数据，我们可以得出如下结论：

1. 内存的速度快，硬盘的速度相对较慢
2. 如果有可能，经量避免在硬盘中查找数据
3. 简单的压缩算法速度更快
4. 尽可能将数据压缩之后在通过网络传输
5. 数据中心常常位于不同地区，异地传输是需要时间

主流云厂商如腾讯云国内各机房延迟值

北京到上海：38ms

上海到广州：40ms

北京到广州：53ms

耗时	状态	感受
1~30ms	极好	几乎察觉不出有延迟
31~50ms	较好	没有明显延迟
51~100ms	一般	有明显延迟
>100ms	差	丢包 ，掉线

3. 可用性相关数字

高可用性是指一个系统长时间持续运转的能力。高可用性一般是用百分比来衡量的，100% 意味着服务没有不可用时间。大部分服务的可用性在 99% 到 100% 之间。

SLA（服务水平协议）是服务提供商普遍使用的一个术语。它是你（服务提供商）和你的客户之间的协议，正式规定了你提供的服务应该正常运行的时间。云服务提供商亚马逊、谷歌和微软把它们的SLA设定为99.9%或以上。正常运行时间通常是用小数点后“9”的个数来衡量的。“9”越多则代表可用性越高。下图列出了“9”的数量与系统预计不可用时长的关系。

4. 案例

下面来个小小的案例来尝试估算下系统的相关指标: 估算微博的QPS和存储需求

假设:

• 微博有 3 亿月活用户
• 50%的用户每天都使用微博
• 用户平均每天发两条微博
• 10%的微博包含多媒体数据
• 数据要存储5年

以下为根据上面的假设而估算出来的一些数据:

1）估算QPS（每秒查询量）

• 每日活跃用户（DAU）=300，000，000×50%=150，000，000
• 微博 QPS=150，000，000×2÷24小时÷3600秒≈3500
• 峰值QPS=2×推文QPS≈7000 2）这里仅估算多媒体数据的存储量
• 平均推文大小。
  • weibo_id：64字节
  • 文本：140字节
  • 多媒体文件：1MB
• 多媒体数据存储量=150，000，000×2×10%×1MB=30TB/天
• 5年的多媒体数据存储量=30TB×365×5≈55PB

5. 总结

封底估算归根结底是考查过程的。解决问题的过程比获得结果更重要。面试官可能会测试你解决问题的技巧。这里提供几个小技巧。

1. 凑整和近似。在面试中很难进行复杂的数学计算。比如，“99，987÷9.1”的结果是多少？没有必要花费宝贵的面试时间去解决复杂的数学问题，不需要算得很精确。尽可能凑整和使用近似数。例如前面的除法问题就可以简化为“100，000÷10”。
2. 写下你的假设。写下所做的假设以便之后参考是个很好的主意。
3. 标明单位。当你写下“5”时，它是代表5KB还是5MB？你可能会把自己搞糊涂。写明单位，比如“5MB”，就可以消除歧义。
4. 面试中经常被问到的封底估算指标有：QPS、峰值QPS、存储大小、缓存大小、服务器的数量等。你可以在准备面试时练习这些指标的估算，熟能生巧。

非常感谢各位大佬能看到这里，最后希望大家都能早点下班，享受生活。