一、引言
在数字化时代，数据服务器作为存储和处理大量数据的核心设备，其重要性日益凸显。
数据服务器的占比是否正常直接关系到企业的运营效率、网络安全以及业务发展。
由于不同企业在业务规模、数据类型、业务需求等方面存在巨大差异，数据服务器占比多少才算正常并没有一个固定的标准。
本文将基于不同因素的综合分析，探讨数据服务器占比的正常范围。
二、业务规模因素
业务规模是影响数据服务器占比的重要因素之一。
大型企业的业务运营涉及大量数据的存储和处理，因此需要更高规格的数据服务器来支撑。
相反，小型企业的业务规模较小，对数据服务器的需求相对较低。
因此，在评估数据服务器占比是否正常时，需结合企业实际业务规模进行考量。
三、数据类型因素
数据类型也是影响数据服务器占比的关键因素。
不同类型的数据（如交易数据、用户数据、日志数据等）对存储和处理的需求差异较大。
例如，交易数据需要实时处理，对服务器的性能和稳定性要求较高；而用户数据和日志数据则更注重长期存储和数据分析。
因此，企业在考虑数据服务器占比时，需根据数据类型进行合理分配。
四、业务需求因素
企业的业务需求不同，对数据服务器的需求也会有所差异。
例如，互联网企业需要处理海量用户请求，对服务器的规模和性能要求较高；而金融企业则需要保证数据的安全性和隐私性。
因此，在评估数据服务器占比是否正常时，需结合企业的实际业务需求进行分析。
五、综合因素分析与占比判断
在综合考虑业务规模、数据类型、业务需求等因素的基础上，我们可以对数据服务器占比的正常范围进行初步判断。
需要确保数据服务器能够满足企业当前和未来的业务需求，确保业务的正常运营和发展。
数据服务器的占比应合理分配，既要考虑服务器的性能、稳定性、安全性等方面，也要考虑成本因素。
一般来说，中小型企业的数据服务器占比应控制在企业整体IT支出的XX%-XX%左右，大型企业的数据服务器占比则可能达到XX%以上。
但这只是一个大致的参考范围，具体占比还需结合企业的实际情况进行具体分析。
六、其他影响因素
除了上述因素外，还有一些其他因素也可能影响数据服务器的占比，如技术发展、市场竞争等。
随着技术的不断发展，数据服务器的性能和效率不断提高，企业可能需要不断调整数据服务器的占比以适应技术变化和市场发展。
七、总结与建议
综合以上分析，我们可以得出以下结论：数据服务器的占比并没有一个固定的标准，需要结合企业的实际情况进行具体分析。
企业在考虑数据服务器占比时，应充分考虑业务规模、数据类型、业务需求等因素，并关注技术发展、市场竞争等其他影响因素。
建议企业在确定数据服务器占比时，应遵循以下原则：确保满足当前和未来的业务需求、合理分配资源、兼顾性能、稳定性、安全性和成本等因素。
同时，企业还应定期对数据服务器进行评估和调整，以适应技术变化和市场发展。
八、附录
本文所提到的数据服务器占比只是一个大致的参考范围，具体占比还需结合企业的实际情况进行具体分析。
在实际操作中，企业应根据自身情况制定详细的数据服务器规划和管理策略。
如何为Kafka集群选择合适的主题和分区数量
如何决定kafka集群中topic,partition的数量，这是许多kafka用户经常遇到的问题。
本文列举阐述几个重要的决定因素，以提供一些参考。
分区多吞吐量更高一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。
在producer和broker方面，写不同的分区是完全并行的。
因此一些昂贵的操作比如压缩，可以获得更多的资源，因为有多个进程。
在consumer方面，一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。
分区多，并行的consumer（同一个消费组）也可以多。
因此通常，分区越多吞吐量越高。
基于吞吐量可以获得一个粗略的计算公式。
先测量得到在只有一个分区的情况下，Producer的吞吐量(P)和Consumer的吞吐量(C)。
那如果总的目标吞吐量是T的话，max(T/P,T/C)就是需要的最小分区数。
在单分区的情况下，Producer的吞吐量可以通过一些配置参数，比如bath的大小、副本的数量、压缩格式、ack类型来测得。
而Consumer的吞吐量通常取决于应用程序处理每一天消息逻辑。
这些都是需要切合实际测量。
随着时间推移数据量的增长可能会需要增加分区。
有一点需要注意的是，Producer者发布消息通过key取哈希后映射分发到一个指定的分区，当分区数发生变化后，会带来key和分区映射关系发生变化。
可能某些应用程序依赖key和分区映射关系，映射关系变化了，程序就需要做相应的调整。
为了避免这种key和分区关系带来的应用程序修改。
所以在分区的时候尽量提前考虑，未来一年或两年的对分区数据量的要求。
除了吞吐量，还有一些其他的因素，在定分区的数目时是值得考虑的。
在某些情况下，太多的分区也可能会产生负面影响。
分区多需要的打开的文件句柄也多每个分区都映射到broker上的一个目录，每个log片段都会有两个文件（一个是索引文件，另一个是实际的数据文件）。
分区越多所需要的文件句柄也就越多，可以通过配置操作系统的参数增加打开文件句柄数。
分区多增加了不可用风险kafka支持主备复制，具备更高的可用性和持久性。
一个分区（partition）可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。
每个分区的副本中都会有一个作为Leader。
当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。
Producer和Consumer都只会与Leader相连。
一般情况下，当一个broker被正常关机时，controller主动地将Leader从正在关机的broker上移除。
移动一个Leader只需要几毫秒。
然当broker出现异常导致关机时，不可用会与分区数成正比。
假设一个boker上有2000个分区，每个分区有2个副本，那这样一个boker大约有1000个Leader，当boker异常宕机，会同时有1000个分区变得不可用。
假设恢复一个分区需要5ms，1000个分区就要5s。
分区越多，在broker异常宕机的情况，恢复所需时间会越长，不可用风险会增加。
分区多会增加点到点的延迟这个延迟需要体现在两个boker间主备数据同步。
在默认情况下，两个boker只有一个线程负责数据的复制。
根据经验，每个boker上的分区限制在100*b*r内（b指集群内boker的数量，r指副本数量）。
分区多会增加客户端的内存消耗kafka0.8.2后有个比较好的特色，新的Producer可以允许用户设置一个缓冲区，缓存一定量的数据。
当缓冲区数据到达设定量或者到时间，数据会从缓存区删除发往broker。
如果分区很多，每个分区都缓存一定量的数据量在缓冲区，很可能会占用大量的内存，甚至超过系统内存。
Consumer也存在同样的问题，会从每个分区拉一批数据回来，分区越多，所需内存也就越大。
根据经验，应该给每个分区分配至少几十KB的内存。
总结 在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。
然而，也应该意识到集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。
cpu使用率高是什么真相造成的？
一、硬件因素以下分别从CPU温度，CPU超线程，硬件配置，硬件驱动和待机方面分析。
1、CPU温度过高如果CPU风扇散热不好，会导致CPU温度太高，使CPU自动降频，从而使CPU的性能降低。
总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
2、超线程超线程导致CPU使用率占用高，这类故障的共同原因就是都使用了具有超线程功能的P4 CPU。
3、不完善的驱动程序硬件的驱动程序没有经过认证或者是不合法的认证，会造成CPU资源占用率高。
因大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。
处理方式：尤其是显卡驱动特别要注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。
4、待机经常使用待机功能，也会造成系统自动关闭硬盘DMA模式。
这不仅会使系统性能大幅度下降，系统启动速度变慢，也会使是系统在运行一些大型软件时CPU使用率高。
二、系统进程因素相对于硬件因素的影响，系统进程的异常也多为CPU资源使用率高的征兆。
以下分别以Dllhost进程和Services进程的分析来剖析异常的原因以及解决办法。
1、Dllhost进程特征：服务器正常CPU消耗应该在75%以下，而且CPU消耗应该是上下起伏的，出现这种问题的服务器，CPU会突然一直处100%的水平，而且不会下降。
查看任务管理器，可以发现是消耗了所有的CPU空闲时间，管理员在这种情况下，只好重新启动IIS服务，奇怪的是，重新启动IIS服务后一切正常，但可能过了一段时间后，问题又再次出现了。
直接原因：有一个或多个ACCESS数据库在多次读写过程中损坏，微软的MDAC系统在写入这个损坏的ACCESS文件时，ASP线程处于BLOCK状态，结果其它线程只能等待，IIS被死锁了，全部的CPU时间都消耗在DLLHOST中。
2、Services进程症状：在基于 Windows 2000 的计算机上， 中的 CPU 使用率可能间歇性地达到100 %，并且计算机可能停止响应（挂起）。
出现此问题时，连接到该计算机（如果它是文件服务器或域控制器）的用户会被断开连接。
您可能还需要重新启动计算机。
如果 错误地处理将文件刷新到磁盘的方式，则会出现此症状。
如何做SQL Server性能测试
对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。
我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。
再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。
下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。
自己写负载测试代码很困难为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。
你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。
自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。
免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。
你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。
HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。
首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列–你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。
你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。
用于SQL Server上的HammerDB的优缺点HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。
它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。
主要缺点是它有一个学习曲线。
用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。
再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。
HammerDB也不是运行每一个基准测试。
它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。
如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。
但是，它是免费的、快速的、易用的。
基准测试使用案例基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。
每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。
对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）在配置改变前后的点当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。
对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。
开始使用基准测试你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。
