性能测试指标:CPU Load和CPU利用率的关系

本文通过类比电话亭场景,详细解释了CPU利用率和LoadAverage的概念,阐述了它们在压力测试中的作用。指出仅仅依赖CPU利用率来判断性能问题可能不够全面,需要结合LoadAverage进行综合考量。

CPU利用率,顾名思义就是对于CPU的使用状况,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害,因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下,以保证机器的正常运作。

Load Average是CPU的Load,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息。为什么要统计这个信息,这个信息的对于压力测试的影响究竟是怎么样的,那就通过一个类比来解释CPU利用率和Load Average的区别以及对于压力测试的指导意义。

我们将CPU就类比为电话亭,每一个进程都是一个需要打电话的人。现在一共有4个电话亭(就好比我们的机器有4核),有10个人需要打电话。现在使用电话的规则是管理员会按照顺序给每一个人轮流分配1分钟的使用电话时间,如果使用者在1分钟内使用完毕,那么可以立刻将电话使用权返还给管理员,如果到了1分钟电话使用者还没有使用完毕,那么需要重新排队,等待再次分配使用。

图 3 电话使用场景

       上图中对于使用电话的用户又作了一次分类,1min的代表这些使用者占用电话时间小于等于1min,2min表示使用者占用电话时间小于等于2min,以此类推。根据电话使用规则,1min的用户只需要得到一次分配即可完成通话,而其他两类用户需要排队两次到三次。

       电话的利用率 = sum (active use cpu time)/period

每一个分配到电话的使用者使用电话时间的总和去除以统计的时间段。这里需要注意的是是使用电话的时间总和(sum(active use cpu time)),这与占用时间的总和(sum(occupy cpu time))是有区别的。(例如一个用户得到了一分钟的使用权,在10秒钟内打了电话,然后去查询号码本花了20秒钟,再用剩下的30秒打了另一个电话,那么占用了电话1分钟,实际只是使用了40秒

电话的Average Load体现的是在某一统计时间段内,所有使用电话的人加上等待电话分配的人一个平均统计。

电话利用率的统计能够反映的是电话被使用的情况,当电话长期处于被使用而没有的到足够的时间休息间歇,那么对于电话硬件来说是一种超负荷的运作,需要调整使用频度。而电话Average Load却从另一个角度来展现对于电话使用状态的描述,Average Load越高说明对于电话资源的竞争越激烈,电话资源比较短缺。对于资源的申请和维护其实也是需要很大的成本,所以在这种高Average Load的情况下电话资源的长期“热竞争”也是对于硬件的一种损害。

低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢?理解占有时间和使用时间就可以知道,当分配时间片以后,是否使用完全取决于使用者,因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。由此来看,仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的,必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况和申请情况。

所以回过头来再看测试部对于Load Average的要求,在我们机器为8个CPU的情况下,控制在10 Load左右,也就是每一个CPU正在处理一个请求,同时还有2个在等待处理。看了看网上很多人的介绍一般来说Load简单的计算就是2* CPU个数减去1-2左右(这个只是网上看来的,未必是一个标准)。

补充几点:

1.对于CPU利用率和CPU Load Average的结果来判断性能问题。首先低CPU利用率不表明CPU不是瓶颈,竞争CPU的队列长期保持较长也是CPU超负荷的一种表现。对于应用来说可能会去花时间在I/O,Socket等方面,那么可以考虑是否后这些硬件的速度影响了整体的效率。


2.未来多CPU编程的重要性。现在服务器的CPU都是多CPU了,我们的服务器处理能力已经不再按照摩尔定律来发展。就我上面提到的电话亭场景来看,对于三种不同时间需求的用户来说,采用不同的分配顺序,我们可看到的Load Average就会有不同。假设我们统计Load的时间段为2分钟,如果将电话分配的顺序按照:1min的用户,2min的用户,3min的用户来分配,那么我们的Load Average将会最低,采用其他顺序将会有不同的结果。所以未来的多CPU编程可以更好的提高CPU的利用率,让程序跑的更快。


<think>好的,我需要帮助用户了解服务器性能测试的方法指标,特别是CPU、硬盘内存的评估。用户提供了几个引用,但需要根据之前的对话这些引用来构建回答。 首先,回顾之前的回答,已经覆盖了存储协议、RAID、多路径软件逻辑卷管理。现在用户转向性能测试,特别是服务器组件。我需要整合引用中的信息,尤其是关于CPU测试、内存测试工具硬盘性能评估的内容。 用户提供的引用[1][4]提到CPU性能测试方法,包括工具如stress-ngsysbench。引用[2][3]涉及内存测试,提到了redis-benchmarkGaussDB的测试方法。引用[5]讨论了性能指标,尤其是iowait%util对硬盘的影响。需要将这些内容结构化,确保覆盖CPU、内存、硬盘的测试方法指标。 同时,用户之前的回答中提到了逻辑卷管理多路径软件,可能在硬盘测试时需要关联到这些内容,比如使用fio或dd测试逻辑卷的性能。此外,需要确保使用正确的格式,如行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然在这个问题中可能较少需要数学公式,但如果有吞吐量计算,可能需要应用。 接下来,组织内容结构,分为CPU测试、内存测试、硬盘评估,每个部分包含测试工具、关键指标示例命令。同时,根据引用[5],强调iowait%util的重要性。最后,生成相关问题,确保问题覆盖用户可能的进一步疑问,比如如何分析测试结果或选择工具。 需要验证每个测试工具的使用方法是否正确,例如sysbench的参数,fio的配置文件示例是否符合标准。另外,注意引用标注,将引用[1]、[4]、[5]等对应到正确的位置,确保用户了解信息来源。最后,确保语言简洁,步骤清晰,帮助用户逐步进行性能测试。</think>### 服务器性能测试方法与指标详解 #### 一、CPU性能测试 1. **测试工具与方法** - **`sysbench`**:模拟多线程压力测试 ```bash # 测试CPU计算素数性能(16线程,计算10000以内素数) sysbench cpu --threads=16 --cpu-max-prime=10000 run ``` - 关键指标:**每秒事件数(events/s)**,数值越高性能越好[^1] - **`stress-ng`**:模拟复杂负载场景 ```bash # 模拟浮点运算、内存访问混合负载(4核,持续60秒) stress-ng --cpu 4 --cpu-method fft --cpu-ops 8000 --timeout 60 ``` - **`top/htop`**:实时监控 - 关注指标: - **用户态(%us)**、**内核态(%sy)**、**空闲(%id)** - **负载均衡(Load Average)**:1/5/15分钟平均负载(建议<CPU核数×0.7)[^4] 2. **关键性能指标** - **IPC(每周期指令数)**:$IPC = \frac{\text{Instructions}}{\text{Cycles}}$,反映指令效率 - **上下文切换频率**:过高(>10万/秒)可能引发性能瓶颈[^5] --- #### 二、内存性能测试 1. **测试工具** - **`memtester`**:检测内存错误与带宽 ```bash # 测试4GB内存,循环10次 memtester 4G 10 ``` - **`sysbench`内存测试**: ```bash # 分配100GB内存,测试读写速度(块大小1K) sysbench memory --memory-total-size=100G --memory-block-size=1K run ``` - 指标:**传输速率(MiB/s)**、**操作延迟(ms)**[^2] - **`redis-benchmark`**(针对缓存型内存)[^3]: ```bash # 测试10万次SET操作(50并发连接) redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -t set -n 100000 -c 50 ``` 2. **监控指标** - **使用率(%memused)**:通过`free -h`查看,建议保留>20%冗余 - **Swap交换频率**:频繁Swap可能需扩展物理内存 - **带宽(GB/s)**:通过`mbw`工具测试,如DDR4理论带宽≈25.6GB/s --- #### 三、硬盘性能评估 1. **测试工具与场景** - **`fio`**:精准控制I/O模式(随机/顺序、读写比例) ```ini # 随机写4K块,32线程,队列深度64(配置文件示例) [global] ioengine=libaio direct=1 runtime=60 [test] rw=randwrite bs=4k numjobs=32 iodepth=64 size=10G ``` - 关键指标: - **IOPS(Input/Output Operations Per Second)** - **吞吐量(Throughput,MB/s)** - **延迟(Latency,ms)**[^5] - **`dd`快速测试顺序吞吐**: ```bash # 写入1GB文件,块大小1M(绕过缓存) dd if=/dev/zero of=./testfile bs=1M count=1024 oflag=direct ``` 2. **关键性能指标** - **IOPS**: - SATA SSD:约5万-10万 - NVMe SSD:可达100万以上 - **延迟敏感度**: - 数据库场景要求<10ms(随机写) - **磁盘利用率(%util)**: - 机械硬盘>70%可能成为瓶颈[^5] --- #### 四、综合监控工具 1. **`sar`(System Activity Reporter)** ```bash # 每2秒采集一次,持续10次(CPU、内存、磁盘) sar -u -r -d 2 10 ``` - **CPU**:%user、%system、%iowait(存储瓶颈标志) - **内存**:kbmemfree、kbbuffers(缓存使用) - **磁盘**:tps(每秒传输数)、rkB/s(读吞吐)[^5] 2. **`Grafana+Prometheus`可视化** - 集成`node_exporter`采集指标,实时展示: - CPU负载热图 - 磁盘I/O队列深度 - 内存Swap趋势 --- ### 测试流程建议 1. **基准测试**:空载状态下获取硬件理论性能 2. **压力测试**:逐步增加并发,观察性能拐点(如CPU%us>80%) 3. **稳定性测试**:持续高负载(24小时+),检测内存泄漏或磁盘降速 --- ### 相关问题 1. 如何通过`perf`工具分析CPU缓存命中率? 2. 针对NVMe SSD的4K随机写测试应如何设计`fio`参数? 3. 内存带宽测试中`mbw`与`sysbench`的差异是什么? 4. 如何根据`%iowait`指标判断是否需要升级存储设备? --- 以上方法结合了通用测试工具[^1][^4]与数据库/缓存专项测试经验[^2][^3],并参考了Linux性能优化指标[^5]。实际测试需结合业务场景调整参数。
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