22 | 稳定性实践:容量规划之业务场景分析
赵成
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
上期文章我们从整体上介绍了极端业务场景下,如何做好稳定性保障工作。今天,我们结合电商大促这个场景,来看一下容量规划这项工作。
稳定性保障的一个难点是我们要面对一个非常复杂的因素,那就是业务模型,或者叫用户访问模型。因为它的不确定性,会衍生出很多不同的业务场景,而不同的场景,就会导致我们的应对策略有所不同。
所以,容量规划,就是对复杂业务场景的分析,通过一定的技术手段(如压力测试),来达到对资源合理扩容、有效规划的过程。
容量规划的场景分析
我们一直在讲,不能脱离业务场景空谈技术,所以我们还是先从电商大促这个业务场景入手来分析。
对于电商来说,核心链路就是交易链路。简单来说,就是用户要能登录,然后能通过浏览商品详情页下单订购,或者加购物车,通过购物车进行订购结算,这个过程中还要进行各种优惠的批价处理,库存的判断等等,形成订购之后,最终还要能够支付成功,一个完整的交易支付流程才算走完。
在大促的峰值时刻,场景可能又有不同,因为绝大部分用户选购什么商品,早已加入到了购物车中,且各种优惠券也已经申领成功,就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以,在大促这个场景下,交易下单这个环节是核心中的核心。
因为这个时间点的交易流量实在是太高了,所以近两年电商也改变了一些玩法,其目的就是希望减少峰值流量,让流量在整个大促阶段更加均匀。具体的运营和玩法细节这里就不详细介绍了。
那么,我们要应对的场景就相对清晰了,就是在大促零点峰值时刻,评估好交易流量,再进一步转化一下,就是每秒的交易订单峰值。
下图就是我们进行评估的路径分析示例,用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来,然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化,形成订购下单和最终的支付。
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容量规划是保障系统稳定性的重要一环,而场景分析是容量规划的第一步。本文以电商大促为例,详细介绍了容量规划的场景分析过程。在电商大促场景下,交易下单环节是核心中的核心,因此需要评估交易流量和订单峰值。通过与产品运营团队讨论业务目标,逐步分解路径并计算出峰值,确定系统需要承担的容量。接着,文章介绍了构造压测的数据模型的复杂性,强调了数据模型需要接近真实场景并且数据量要接近真实场景。最后,文章指出容量规划工作需要经验和数据的积累,以及对业务的深入理解,才能进行合理规划。总的来说,容量规划不仅仅是技术能力的问题,还需要借助人工智能和各类分析算法,以及经验积累和对极端场景的经历。文章强调了在实际场景中的积累和经验的重要性,以及不必强求短期速成。容量规划是一个复杂的技术体系,需要在同样复杂的场景下才能被催生出来,才会有存在意义。
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