本文目录#

引言#

容量规划与预测是数据库运维的关键。本文分享容量预测模型、监控指标与伸缩策略。

数据收集#

  • 历史数据量、增长率；
  • TPS、QPS、连接数；
  • 磁盘使用、IOPS；
  • 备份与日志空间。

预测模型#

  • 线性回归；
  • 季节性模型（ARIMA、Prophet）；
  • 指标阈值报警；
  • 结合业务计划（促销、活动）。

伸缩策略#

  • 垂直扩容：升级实例规格；
  • 水平拆分：分库分表、分片；
  • 读写分离；
  • 云数据库自动扩缩容。

流程#

  1. 周期性统计数据；
  2. 预测未来需求；
  3. 评估扩容方案；
  4. 演练缩容与迁移；
  5. 记录决策与结果。

总结#

数据库容量规划需要数据驱动与流程保障。通过准确预测与灵活伸缩，确保性能与成本平衡。

参考资料#

  • [1] Google SRE Workbook Capacity Planning.
  • [2] AWS Well-Architected Framework.

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