容量规划与成本：水位的艺术
2026/8/24大约 3 分钟
亿级规模系统系列 · 阶段 8 · 压测与容量 · 第 46/49 篇 · 🚧 占位待学
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学习大纲：《QPS 过万与亿级消息系统设计学习总纲》
状态：待学习。 本文为占位文档：知识点清单、实验与验收标准已就绪，正文待按「先学习、先实验、再撰写」补全。
对应总纲单元：阶段 8 · 单元 8.4
一、本文要解决的问题
1000 台机器日常水位 30%，老板问能不能砍一半——这是架构师迟早要回答的问题。容量规划是工程与账本的交界：水位目标怎么定、大促怎么扩、怎么用错峰与混合部署省钱——每一台机器都是成本。
二、知识点清单
- 水位目标区间：日常 30% ~ 50%（留故障余量与峰值余量），为什么不能跑满
- 扩缩容策略：定时扩缩（大促日历）、指标驱动（HPA 按 CPU / QPS，衔接 K8s 总纲）、混合
- 成本优化三板斧：错峰利用（白天在线 / 夜间离线任务混部）、规格调优（大实例省虚拟化损耗）、存储分层（热 SSD 冷 HDD）
- 容量评估报告：假设（业务增长）、方法（压测推算）、结论（机器数 / 成本）、风险（单点 / 极端场景）
- 单位成本思维：每千 QPS 的机器成本、每亿消息的存储成本——跨方案对比的通用尺子
三、动手实验（学习时必须真跑）
- 基于阶段 8.1 的全链路压测结论，给示例系统算出「支撑 5 万 QPS」需要的机器数（含冗余）
- 编制成本表：应用机 / Redis / DB / MQ / 带宽，月度成本估算
- 做一个 HPA 实验（K8s 环境）：按 CPU 阈值自动扩容，压测观察扩容节奏与稳定性
四、验收标准（全部通过才进入下一篇）
五、阶段验收（本篇是阶段 8收尾篇）
六、写作提示（补正文时遵守）
- 开篇问题驱动；结构走「是什么 → 为什么 → 怎么做 → 背景知识」
- 所有代码、命令、输出必须先在本机跑通再写入，不得杜撰
- 版本口径以总纲环境清单为准（Spring Boot 3.x / MySQL 8.0 / Redis 8.x / RocketMQ 5.3.x / Kafka 4.3 / ShardingSphere 5.5.3）
- 涉及版本敏感结论时标注出处与时间
本篇完成后，把文首导航块的「🚧 占位待学」去掉，并在总纲处打卡。