不知道您在开发应用系统、申请服务器资源时有没有经常遇到CPU、内存、存储、带宽等概念？是不是有时候也搞不懂这些概念都是什么，更搞不清楚如何评估资源需求，申请少了了系统不够用，申请多了造成浪费，甚至无法通过审批。不管你有没有遇到，反正我是经常遇到。

本文结合日常工作经验对CPU、内存、存储、带宽等基本概念进行基本介绍并聊一聊如何有效的评估资源需求，不妥之处，欢迎评论区留言交流！

CPU核数（C）

CPU是中央处理器，其表征了服务器的处理能力，CPU个数越多，核数越多，那么服务器的处理能力就越强。这里要说明的是，CPU个数和核数不一样，因为现在的CPU往往是多核的，也就是一个CPU有多个核心，因此CPU核数=CPU个数*每个CPU的核数。

不考虑超线程的情况下，服务器的CPU核数表征服务器同一时间能够运行的进程/线程个数。实践中，经常会说到4c、8c、16c、32c，这些都是指CPU的核数。

对于一般的业务系统，没有复杂的业务运算，对性能要求比较低，可能8c、甚至4c就够用了；而对于一些计算密集型的系统，如大数据类的系统，往往需要配置较多的CPU核数，32c、64c比较常见。

# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数

# 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数

# 查看物理CPU个数

cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l

# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)

cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq

# 查看逻辑CPU的个数

cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l

CPU

内存（G）

众所周知，服务器的存储分为内存和外存（磁盘存储）。在内存中的数据靠近CPU，读取和处理的速度非常快，在磁盘上的数据读取和处理的速度慢不少。因此，很多业务系统会使用内存进行性能加速。

如何评估需要多大内存的服务器，这个主要看需要把多少数据灌到内存里进行计算。如果是一般的业务系统，数据量不大，8G、16G、32G的内存也就够用了；对于大数据、人工智能、数据挖掘、BI等处理数据量较大、对处理要求较高、设计上使用内存计算的一些平台，可能需要32G、64G、128G，甚至更高。

具体评估时，可以找一个需要内存计算的场景，把可能处理的数据量测算一下（比如数据表的行数、列数、字段长度、字段类型等），就可以得出大概的内存需求。

内存

存储（G、T）

内存中的数据虽然快，但不可保存、易丢失，因此对于需要持久化的数据还是要保持在磁盘上，比如日志文件、数据文件、系统文件等。跟个人终端一样，服务器磁盘的大小也远大于内存的大小，基本是500G、1T、2T、4T这种。

磁盘概念比较好理解，那么怎么评估呢？

一种评估方式就是测算每天的日志文件、数据文件等新增文件的大小，按照数据清洗策略，测算一定周期内日志、数据文件的总大小，再加上程序文件、冗余备份等需要的大小，就可以得到应用系统需要的磁盘大小，

同样的，一般业务系统可能500G、1T就足够了，但对于数仓、大数据平台这种大数据量的处理系统，动辄好多个T都很正常。当然了，对于实际的企业应用来说，现在存储很少是直接一块一块硬盘的方式挂在服务器上，多是以外挂的方式存在，方便文件共享和管理。

存储

带宽（M）

这个概念大家应该比较熟悉，因为在应用系统中经常涉及到系统的交互和数据的传输，这些都需要依赖于网络，如果网络带宽不够那么数据传输和系统交互的效率就很低，直接影响应用系统的性能。常说的带宽有百兆、千兆、万兆等，现在百兆在企业里很少存在了，基本都是千兆和万兆。

对于应用系统来说，一是要看系统的级别及其对性能的要求有多高，二是要看数据传输的大小和系统交互的频次。如果基本没有跨设备的数据传输和高频的跨设备的系统交互，那么千兆往往够用了；如果经常在跨设备上进行大量数据传输，那么还是万兆吧，不然就一个感觉：好慢啊！！

带宽

总结

上面介绍了CPU、内存、存储、带宽的基本概念和评估方法，希望对您申请资源有帮助。但这里必须要强调一点：资源的使用都是有成本的，要节约，不要浪费，不要盲目扩大资源需求，毕竟闲置的资源都是白花花的人民币啊。

节约资源，从每一个应用系统做起。