CPU、内存、磁盘、网络是很多系统设计时关注的核心资源，也是很多单机系统的瓶颈点。自己这几年一直在做搜索引擎，为了提高单机性能，各种能用的黑科技都用上了，但是面对不断增长的业务体量，优化基本很快被业务吃掉，单机性能基本保持持平。搜索引擎的核心是CPU以及内存，内存不够数据需要分片，分片涉及到merge的问题，所以相对于不分片会有更多的IT资源开销，还有就是冷热分离，把使用频率低的数据放到磁盘上。
在前期的优化过程中，我们的思路一致放在系统本身。假设我们有20台搜索引擎，单机24核心/64G内存，单机容量200qps/秒，总容量20*200=4000qps/秒，假如我们能把程序调到理论上的最优，在业务复杂度不变的情况下单机性能由200qps/秒变成400qps/秒，系统总容量变成8000qps/秒。那我们还有其他可以做的优化么，单机性能已经优化到最优的情况下(当然我们不可能做到最优，这里只是假设)，如果沿着优化程序或则业务的思路走下去，你很难找到更好的答案，那如果换一种思路呢，对于一个以盈利为目的商业公司来说系统的本质是啥。当然是赚钱，节省成本也是赚钱!
对于搜索引擎来说决定单机性能的核心资源是CPU核数量，同样的内存，CPU从24核升级到48核，性能是随核心数量线性增长的。问题就在这个地方，两台24核心64GB的机器在搜索引擎这个应用上等效于一台48核心64GB的机器，但是两台24核心的机器肯定比一台48核心的机器贵，因为机器还需要网卡，磁盘，内存，机箱，电源这些东西，实际也这样，在某云上一台48核/256GB的机器每月价格3000，相应的96核/256GB内存的机器每月价格是3500，CPU性能提高一倍，每月支出只增加16%，单位价钱买到的CPU资源提高71%。对于我们前面的20台24核/64GB引擎集群来说，最优的是被一台480核/64GB的机器替代掉，当然目前不存在这种规格的机器，但是这给了我们一个思路，对于一个系统的来说，同样的服务容量部署在不同规格的机器上，使用成本是有差异的(这样的例子有很多，比如kafka核心是网卡和磁盘)。
针对不同的应用选择合适的机器，可以帮助我们节省更多的钱，提高我们的商业竞争力，这也是云计算的理想状态，一台拥有无限核心无限网卡无限内存无限磁盘的完美机器。虽然不存在这样的机器，但是对于一个云计算企业来说，能提供不同规格的机器并帮助客户合理的部署他们的系统，是必须拥有的核心竞争力，因为这意味着帮助客户用更少的钱，完成同样的目标。
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