在日常工作中，经常会遇到一些大促场景，需要评估系统的资源是否充足，是否需要增加资源，增加多少。
在系统设计面试中，有时也会遇到要求做一些估算类的题目：如果需要扛 100w QPS，需要多少机器……
想要做到“准确”的估算，需要对数字有一定的感觉。
第二章主要讲的就是一些常用的数字。本文最后也会附加一些笔者平时积累的数字。
2的次幂
英语里面常讲 1 个 Million，1 个 Billion，分别是百万、十亿的意思。可以看到，以 3 个 0 为一组，层层递进。
千-百万-十亿
这里有一张表格反映了一些计算机的典型操作的耗时，配套的还有一个可视化网站，这个其实见得比较多了。
latency number tables
图形化的网页上可以选择年份，数据也更准确。
latency number graph
从中可以得出一些明显的结论：
工作中，我们常用几个 9 来形容一个系统的可用性。100% 表示一个系统永远不会挂，实际中的系统可用性指标大多处于 99% -100% 之间。
像一些云厂商，如 Amazon，Microsoft，Google 承诺的可用性是 3 个 9，即 99.9% 或以上，描述的是可用时间。
可用性
本章最后有一个实战的例子：评估 twitter 的 QPS 和存储容量。
先给出了一些预设：
下面是估算的过程：
先预估 QPS：
再来估算存储容量：
假设多媒体的平均大小为 1MB，那么每天的存储容量为：150 million * 2 * 10% * 1MB = 30 TB。5 年的存储容量为 30 TB * 365 * 5 = 55 PB。
最后这两个的估算过程是这样的：
300 个 million * 10%* 1MB，1 MB 其实就是 6 个 0，相当于 million 要进化 2 次：million -> billion -> trillion，即从 M -> G -> T，于是结果等于 300 T * 10% = 30 T。
30 TB * 365 * 5 = 30 TB * 1825 = 30 TB * 10^3 * 1.825，TB 进化一次变成 PB，于是等于 30 * 1.825 PB = 55 PB。
估算题的精髓在于过程，解决问题的过程比得到一个正确的结果更重要。
99987 / 9.1 可以简化为 100,000 / 10。估算能力还是挺重要的，日常工作中也用得到。例如新增一个 redis，评估一下需要多少台机器资源……如果遇到这样的场景，应该抓住机会锻炼一下。
本章给出的 2 的次幂表格用处挺大，要收藏下来，用到的时候方便随时查看。
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文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/fH-AJpE99ulSLbC_1jxlqw
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