Linux 性能基准测试工具及测试方法
linux_benchmarking_tools
整理测试指标如下图
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测试环境说明：CentOS7， 4c8g
CPU
Super_Pi 是一种用于计算圆周率π的程序，通常用于测试计算机性能和稳定性。它的主要用途是测量系统的单线程性能，因为它是一个单线程应用程序。
# 安装 bc
yum -y install bc
# 测试
time echo "scale=5000; 4*a(1)" | bc -l -q &>1# 结果分析，看 real 即可，时间越短，性能越好图片
sysbench 素数计算
# 安装 sysbench
yum -y install sysbench
# 测试方法: 启动4个线程计算10000事件所花的时间
sysbench cpu --threads=4 --events=10000 --time=0 run# 结果分析，看 total time 即可，时间越短，性能越好图片
内存
内存带宽(stream)
Stream测试是内存测试中业界公认的内存带宽性能测试基准工具
# 编译安装 STREAM
yum -y install gcc gcc-gfortran
git clone https://github.com/jeffhammond/STREAM.git
cd STREAM/
make
# 指定线程数
export OMP_NUM_THREADS=1
./stream_c.exe# 结果分析，看 Copy、Scale、Add、Triad，数值越大，性能越好图片
磁盘 IO
⚠️ 测试时请准备裸的数据盘，测试完成后请重新格式化磁盘
测试方法和结果分析和文件 IO 测试相同，--filename 改为具体的数据盘即可，比如/dev/sda ，这里不再赘述
文件 IO
磁盘读、写iops
iops：磁盘的每秒读写次数，这个是随机读写考察的重点
# 安装
yum -y install fio
# 测试随机读 IOPS
fio --ioengine=libaio --bs=4k --direct=1 --thread --time_based --rw=randread --filename=/home/randread.txt --runtime=60 --numjobs=1 --iodepth=1 --group_reporting --name=randread-dep1 --size=1g
# 测试随机写 IOPS
fio --ioengine=libaio --bs=4k --direct=1 --thread --time_based --rw=randwrite --filename=/home/randwrite.txt --runtime=60 --numjobs=1 --iodepth=1 --group_reporting --name=randread-dep1 --size=1g# 结果分析，看 IOPS 即可，值越大，性能越好图片
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磁盘读、写带宽
bw：磁盘的吞吐量，这个是顺序读写考察的重点
# 测试顺序读
fio --ioengine=libaio --bs=4k --direct=1 --thread --time_based --rw=read --filename=/home/read.txt --runtime=60 --numjobs=1 --iodepth=1 --group_reporting --name=randread-dep1 --size=1g
# 测试顺序写
fio --ioengine=libaio --bs=4k --direct=1 --thread --time_based --rw=write --filename=/home/write.txt --runtime=60 --numjobs=1 --iodepth=1 --group_reporting --name=randread-dep1 --size=1g# 结果分析，看 BW 即可，值越大，性能越好图片
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⚠️ 因地制宜，灵活选取。在基准测试时，一定要注意根据应用程序 I/O 的特点，来具体评估指标。
比如 etcd 磁盘性能衡量指标为：WAL 文件系统调用 fsync 的延迟分布，当 99% 样本的同步时间小于 10 毫秒就可以认为存储性能能够满足 etcd 的性能要求。
mkdir etcd-bench fio --rw=write --ioengine=sync --fdatasync=1 --directory=etcd-bench --size=22m --bs=2300 --name=etcd-bench
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网络
传输速率(pps)
# server & client 编译安装 netserver
wget -c "https://codeload.github.com/HewlettPackard/netperf/tar.gz/netperf-2.5.0" -O netperf-2.5.0.tar.gz
yum -y install gcc cc
tar zxvf netperf-2.5.0.tar.gz
cd netperf-netperf-2.5.0
./configure && make && make install
# server 端启动 netserver
netserver
# 监控数据
sar -n DEV 5
# client 端测试
netperf -t UDP_STREAM -H -l 100 -- -m 64 -R 1 &
# 监控数据
sar -n DEV 5 # 结果分析，看 rxpck/s,txpck/s 值即可，值越大，性能越好图片
网络带宽
# server 端启动 netserver
netserver
# 监控数据
sar -n DEV 5
# client 端测试
netperf -t TCP_STREAM -H -l 100 -- -m 1500 -R 1 &
# 监控数据
sar -n DEV 5 # 结果分析，看 rxkB/s,txkB/s 值即可，值越大，性能越好图片
Nginx
# 安装 ab 工具
yum -y install httpd-tools
# 编译安装 wrk
git clone https://github.com/wg/wrk.git
make
cp wrk /usr/local/bin/
# 测试，-c表示并发连接数1000，-t表示线程数为2，-d 表示测试时间
wrk -t12 -c400 -d30s # 结果分析，Requests/sec 为 QPS图片
自动化压测脚本
压测需要大量采样，并实时观察
git clone https://github.com/clay-wangzhi/bench.git
bash bench.sh图片
更多测试方法，详见 https://github.com/clay-wangzhi/bench
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