一个数据中心，拥有再多服务器、再宽的网络带宽、软件系统再牛，抵御不住一次流量冲击也是无用。数据中心在进行设计时，一定要考虑流量洪峰的情况，这个流量洪峰有多大，要采集各种数据，进行缜密分析，得出可能出现的流量洪峰，根据这个可能出现流量洪峰进行数据中心设计。考虑到成本的原因，数据中心不可能无限制地扩建规模，这样获得流量洪峰数据至关重要，可以根据这些数据模拟流量向数据中心发起攻击测试，看数据中心的整体表现，每一个访问用户体验感怎样，发现不足的地方及时更正，直到整个数据中心可以自如应对攻击测试。当然，模拟测试和真实的访问流量还是有区别，不可能做到完全一致，数据中心涉及的细节技术实在太多和复杂，所以一般通过模拟测试后，还要再留有50%的余量，以便应对可能出现的突发情况，即使这样还是不能完全避免真正的流量洪峰到来时，数据中心不出一点问题。对于这种情况，数据中心往往会做多种应对方案，比如将突发流量及时分发到各个数据分中心，多点同时处理，减少流量对数据中心整体冲击;临时在原有数据中心机房搭建网络和服务器设备，一旦顶不住，及时将这些备用设备接入网络，扩大数据中心处理能力;亦或对访问用户进行限流限量，虽然降低了用户的体验感，至少数据中心不会整体崩溃，大量用户排队、等待访问。这也是我们在访问一些网站时经常遇到的情况，当打开某个网站或应用时，会得到提示“如果遇到系统繁忙，建议稍晚重新操作”，这种是数据中心最普遍的做法，所以数据中心遇到这种流量洪峰，就会进行限流，这也是一种不得已而为之的做法，是数据中心达到性能极限的体现，所以将数据中心应对流量洪峰能力作为性能指标再适合不过了。

 

　　抵御流量洪峰的能力往往需要从应用层来进行评估，很多指标不好量化，它不像PUE、网络带宽、服务器CPU 能力那么好量化，更多的是访问用户的一种体验。比如在访问数据中心时，网页界面打开需要的时间，填写各种信息时避免有无响应情况，这些感知型的体验无法量化。当然，我们可以用访问用户的量来进行评估，比如多个用户并发，持续时间，每个用户的访问流量多少，根据这些访问用户的特征，再对数据中心进行测试，得出数据中心的性能评估。性能结果就是在这样规模的用户量下，数据中心的表现是好、比较好、一般、较差、差几个等级中的一个。根据这个评估结果，再对数据中心进行改进，改进的效果最终还是通过模拟访问用户的量来确定。在面对流量洪峰时，一旦数据中心出现了系统繁忙的情况，用户访问出现等待的情况，就说明数据中心性能不足，流量洪峰过后还需要对数据中心进行优化，以便在下一次流量洪峰到来时，数据中心能抵挡住。如果数据中心业务发展得比较好，用户量必然不断增长，流量洪峰会越来越高，数据中心需要不断提升性能，积极应对，否则在连续出现体验差，访问长时间等待的情况，就会渐渐流失用户。最让人乐见的是，数据中心每次应对流量洪峰后，对于出现的问题及时进行补救，数据中心性能不断提升，抵御流量洪峰的能力越来越强。