最佳实践—如何选择实例规格

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 实例规格越高代表实例的性能越强,本文介绍了选择实例规格的方法。 PolarDB-X实例主要由计算节点和存储节点联合提供服务,单个节点按照CPU/MEM来划分实例的多种规格,多个节点一起组成PolarDB-X实例。实例规格请参见规格说明。

节点规格类型

系列 规格码 CPU和内存 最大存储 最大连接数 最大IOPS 特点
通用 polarx.x4.medium.2e 2核8G 3072GB 20000 4000 定位入门级,用于测试、体验和极小负载的场景。
polarx.x4.large.2e 4核16G 3072GB 20000 7000 CPU和MEM配比为1:4,复用计算资源享受规模红利,性价比高。
polarx.x4.xlarge.2e 8核32G 3072GB 20000 12000
polarx.x4.2xlarge.2e 16核64G 3072GB 20000 14000
独享 polarx.x8.large.2e 4核32G 3072GB 20000 9000 CPU和MEM配比为1:8,独占分配到的计算资源(如CPU),性能表现更加稳定。
polarx.x8.xlarge.2e 8核64G 3072GB 20000 18000
polarx.x8.2xlarge.2e 16核128G 3072GB 20000 36000
polarx.x8.4xlarge.2e 32核128G 3072GB 20000 36000
polarx.x8.4xlarge.2e 32核256G 3072GB 20000 72000
独占 polarx.st.8xlarge.25 60核470G 6144GB 20000 120000 独占物理机规格,可以有更好的资源使用保障。
polarx.st.12xlarge.25 90核720G 6144GB 20000 140000

实例规格=节点数×节点规格 (计算节点+存储节点)

举例如下:

polarx.x8.xlarge.2e独享规格,节点数为2个,性能数据如下:存储6TB (3072GB×2)、连接数40000 (20000×2)、最大IOPS 36000 (18000×2)。

按照存储容量选择

按照业务的存储空间估算逻辑:

  1. 业务的数据存储会随着时间而持续增加,可以预估1~2年内的业务增长量,判断需要的最大存储空间。
  2. PolarDB-X的数据存储分为:数据空间、系统文件空间、日志空间等,比较建议单节点的存储使用量保持在70%以下。

示例:

当前业务的存储空间为1500GB,每天新增约10GB,按照1年的业务预估来看,总计约5150GB的存储。按照使用量70%来计算,预估需要5150GB / 0.7 = 7357GB的存储空间诉求,如果按照独享规格polarx.x8.xlarge.2e (节点存储上限3TB),最后判断需要CEILING(7357GB/3072GB) = CEILING(2.39) = 3个节点。

按照并发量选择

按照业务的并发量的估算逻辑:

  1. PolarDB-X的节点规格资源限制,包含CPU、MEM、连接数、IOPS等。在面向事务型场景下,一般比较常见是CPU瓶颈为主,可通过业务的QPS预期进行估算和推导。
  2. 按照常见的sysbench/TPC-C的偏交易混合读写场景,单core估算可支持的QPS为1000~3000,按照独享规格polarx.x8.xlarge.2e单节点预估可支持1~2万的QPS。
    说明 业务的流量模型和通用benchmark会有比较多的差异,单节点的QPS仅供估算参考,比较建议基于业务流量进行实际压测。
  3. 常规的峰值流量,PolarDB-X建议单节点的资源使用量保持在70%以下。

示例:

当前业务的QPS峰值预估为10万QPS,预留70%的资源余量,预计需要支持14万QPS的资源,按照PolarDB-X单节点支持2万的能力来估算,预估需要7个节点。

按照多维度组合选择

示例:

当前业务的QPS峰值预估为10万QPS,当前业务的存储空间为1500GB,每天新增约10GB,按照1年的业务预估来看,总计约5150GB的存储。

建议的选择逻辑:

  1. 分布式数据库由多个节点组成,会有类似的木桶效应,比如突发流量导致个别节点达到资源瓶颈,会导致整体实例出现部分慢SQL的现象。因此,节点规格推荐独享型,建议生产环境8核64G起步,默认存储空间有3072GB(3TB)。
  2. 分别按照存储容量和并发量分别估算需要的节点数和CPU规格,比如例子中需要CPU 56核、存储7357GB,可以按照最小覆盖原则进行计算。存储空间最小需要3个节点覆盖,PolarDB-X提供了存储包的按量付费模式,存储需要的节点数可以作为下限,上限可以选择CPU核数的最小覆盖,可以选择7个节点的8核64G或4个节点的16核128G。
  3. 业务流量如果包含报表分析的场景,因涉及更多数据计算的代价,建议选择4个节点的16核128G,优先大节点规格,提高木桶边的上限。另外的场景下,建议选择7个节点的8核64G,更多的节点数可以支撑更大的存储空间,未来实例规格的升配也优先建议升配单个节点规格。
相关文章
|
9天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
674 154
|
15天前
|
人工智能 数据可视化 Java
Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph 与 LangChain 综合对比分析报告
本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架,涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月,基于公开资料分析,实际发展可能随技术演进调整。
939 152
|
负载均衡 Java 微服务
OpenFeign:让微服务调用像本地方法一样简单
OpenFeign是Spring Cloud中声明式微服务调用组件,通过接口注解简化远程调用,支持负载均衡、服务发现、熔断降级、自定义拦截器与编解码,提升微服务间通信开发效率与系统稳定性。
357 156
|
7天前
|
分布式计算 监控 API
DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台,通过深度集成阿里云 DMS(Data Management Service)系统的各项能力,为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力,以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面,全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Qoder全栈开发实战指南:开启AI驱动的下一代编程范式
Qoder是阿里巴巴于2025年发布的AI编程平台,首创“智能代理式编程”,支持自然语言驱动的全栈开发。通过仓库级理解、多智能体协同与云端沙箱执行,实现从需求到上线的端到端自动化,大幅提升研发效率,重塑程序员角色,引领AI原生开发新范式。
456 2