各类服务器性能瓶颈分析

各类服务器性能瓶颈分析
各类服务器性能瓶颈分析

葵芳智能硬件各类服务器性能瓶颈分析

如要对服务器的性能进行优化,首先要了解服务器的用途和影响这类服务器性能的主要因素。一旦因素被确定,就可以有效地解决性能问题。下边葵芳智能硬件服务器解决方案专家李伟和大家共同讨论通用服务器类型和各类服务器性能的瓶颈。

一、葵芳域控制服务器

域控制服务器提供认证服务,实现对网络资源进行管理,包括用户、设备、计算机。维护并实施安全策略,提供一个可靠的网络环境。

具有以下的功能:

1、用户认证

2、资源访问认证

3、安全控制

例如:LDAP 和Microsoft’s Active Directory.

可能成为Windows 2003域控制器的性能瓶颈的硬件子系统依次为:

1 内存

2 网络

3 CPU

二、葵芳文件服务器

文件服务器用来根据客户端的请求保存、查找和更新数据。因此, 影响性能的主要因素是数据传输和网络子系统的速度。可用内存的数量直接影响网络缓冲区和I/O缓存的访问速度。处理器速度对文件服务器的性能影响不大。对于大规模网络环境,还要考虑文件服务器的位置。尽量放在靠近核心交换机的高速主干网。

影响文件服务器性能的硬件子系统依次为:

1 网络

2 内存

3 硬盘

三、葵芳打印服务器

打印服务器以假脱机方式将客户端的打印请求存到打印缓冲池(磁盘)实现打印管理。打印设备本身会影响打印性能,有限的内存容量需要更长的时间支持慢速的打印设备。因此,数据传输速度和内存配置成为影响性能的主要因素。缺省情况下,缓冲池目录位于与操作系统相同的磁盘中。建议改到其它磁盘分区中。

影响打印服务器性能的硬件子系统依次为:

1 内存

2 硬盘

3 CPU

四、葵芳数据库服务器

数据库服务器主要提供数据存储、查询、找回和升级。主要有IBM DB2, Microsoft SQL

Server和Oracle. 由于数据库服务器要处理大量频繁的随机I/O请求,并进行精密计算,因此影响其性能的硬件系统依次为:

1 内存

2 硬盘

3 CPU

4 网络

五、葵芳邮件服务器

邮件服务器提供电子邮件的保存和路由,并将邮件转发到指定地址。作为邮件服务器要定期进行目录复制、邮件同步并和第三方服务器通信而产生大量的网络流量。同时还要存储和管理邮件,磁盘子系统也变的非常重要。

影响邮件服务器的硬件子系统依次为:

1 内存

2 CPU

3 硬盘

4 网络

六、葵芳网站服务器

如今,Web服务器用来提供Web页面浏览和运行server-intensive Web请求.

如果Web site内容是静态的,影响其性能的瓶颈依次为:

1 网络

2 内存

3 CPU

如果Web server是computation-intensive计算密集型(比如动态生成页面,网页游戏服务器),影响其性能的硬件系统依次为

1 内存

2 网络

3 CPU

4 硬盘

七、Groupware servers

群件服务器如Lotus Notes 和Microsoft Exchange, 设计为允许用户之间通信并共享信息,加强公司内用户的团队协作。通常以client/server模式实现。

关键的硬件子系统依次为:

1 内存

2 CPU

3 硬盘输入输出

群件服务器通常用于支持公共文件夹访问,时间安排,日历,协作应用和工作流应用。这些需要强大的CPU处理能力。路由和实时协作需要额外的CPU资源。

类似于邮件服务器,内存用于高速缓存,群件服务器使用特殊的内存缓存设计增加数据访问速度。因此,服务器要配备足够的内存来减少或消除到磁盘的页面交换。

群件服务器是基于事物处理的client/server数据库应用,类似于数据库服务器,磁盘子系统是影响性能的重要因素。设计群件系统时,特别要注意考虑server-to-server的数据流量和慢速的LAN/WAN网络连接。

八、葵芳多媒体服务器

Multimedia server提供通过intranet或者Internet发布流媒体演示的工具及支持。多媒体服务器需要很高的网络带宽和高速的磁盘I/O,以提供大数据量的传输。

如果是音频数据流,影响性能的主要子系统是:

1 网络

2 内存

3 硬盘

如果是视频数据流,影响性能的主要子系统是:

1 网络

2 硬盘读写

3 内存

对于视频服务器,由于要传输和读取大量的数据,因此磁盘比内存更加重要.

如果数据保存在磁盘中,磁盘性能对于系统性能也非常重要。如果要对流数据进行压缩/解压缩,CPU的速度和内存容量同样非常重要。

九、葵芳通信服务器

Communication server提供远程访问到LAN,多数的通信服务器使用的是Windows 2003 remote access services (RAS) server.

一台通讯服务器的性能瓶颈通常在于通信线路和通信适配卡本身. 一般情况下, 这种应用对于CPU, 硬盘, 或内存子系统没什么要求,而通信线路的性能将决定通讯服务器的性能。例如,一个高速的T1专用线路, 会比56Kbps线路产生更少的性能下降。

十、葵芳终端服务器

Terminal server通过使用终端仿真,Windows 2003 Terminal Services使多种不同的桌面系统能够访问Windows应用。事实上,应用运行在终端服务器上并仅仅对客户端提供屏幕刷新。正确了解影响终端服务器性能的因素非常重要:

1、您的应用

–应用程序对内存的需求

–应用程序的共享内存

–应用程序的屏幕刷新速率

–应用程序对输入的需求

2、您的用户

–打字速度

–保持应用程序开启

–登录时间

–是否全天侯登录

–登录时间是否固定

3、您的网络

–用户打字速度

–应用程序是否图形敏感

–客户端显示分辨率

–应用程序对网络带宽要求

影响终端服务器系统性能的硬件子系统依次是:

1 内存

2 CPU

3 网络

终端服务器运行应用程序并将结果发送到客户端的工作站,所有的工作负载都在服务器上。终端服务器需要强大的处理器和充足的内存,同时因服务器支持多个客户端的并发访问,网络也是影响性能的重要因素。

L2缓存的增加不会明显改善终端服务器的性能,因为他们有一个非常大的工作组。工作组是被CPU频繁访问的指令和数据总和,服务器产生更多的是随机访问地址。因此,多数终端服务器不会因L2缓存的增大获得更高的性能。

通常情况,用户数量翻倍需要成倍增加CPU性能和内存数量,CPU和内存的需求是线性增长的,因此你需要使用支持SMP的服务器.

另外,如下因素也会影响系统性能:

1 磁盘吞吐量(可使用RAID获得更好的性能)

2 高速网卡

3 智能拨号卡(减少中断开销和增加吞吐量)

十一、葵芳基础架构服务器

Infrastructure servers包括DNS, DHCP, WINS 和其它提供连接的服务器。

A:DNS 服务器

DNS (Domain Name System) 域名服务是用于命名计算机和网络服务的协议。通过user-friendly的名称来定位计算机和服务。当客户端使用DNS 名称时,DNS服务能将其解析成与该名称相关的其它信息,如IP地址。需要DNS服务器响应的请求数量取决于所支持的网络规模以及DSN服务器的数量。选择DNS服务器时,请考虑如下性能因素:

1 网络

2 内存

网络子系统,尤其网卡和LAN的带宽,会因网络负荷过重和延迟而产生瓶颈。内存的不足会限制缓存能力导致更多的磁盘和CPU活动,引起性能下降。

鉴于DNS服务的特性,处理器子系统是对性能的影响是最小的。

B:DHCP 服务器

DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol)动态主机配置协议是管理IP地址和其它网络配置的协议。当一台设备启动时,要申请获得IP地址,DHCP服务器会响应请求并为其分配一个在预定的时间段内有效的IP地址。无须为每个设备单独配置IP地址。需要DHCP服务器响应的请求数量和IP地址范围,是选择服务器起决定性因素。使用多台DHCP服务器并划分地址范围能有效地减少单台服务器开销。

影响性能的重要因素:

1 网络

2 硬盘

3 内存

网络子系统,尤其网卡和LAN的带宽,会因网络负荷过重和延迟而产生瓶颈。高性能磁盘I/O要求恰当设计磁盘子系统。内存的不足会限制缓存能力导致更多的磁盘和CPU活动,引起性能下降。

鉴于DHCP服务的特性,处理器子系统是对性能的影响是最小的。

C:WINS服务器

WINS是Windows Internet Name Service的缩写, 提供NetBIOS名称到IP地址的解析。例如,客户使用NetBIOS名访问,WINS服务器会将其解析为IP地址。

需要WINS服务器响应的请求数量取决于所支持的网络规模以及WINS服务器的数量。选择WINS服务器时,请考虑如下性能因素:

1 Network 网络

2 Disk 硬盘

3 Memory 内存

网络子系统,尤其网卡和LAN的带宽,会因网络负荷过重和延迟而产生瓶颈。高性能磁盘I/O要求恰当设计磁盘子系统。内存的不足会限制缓存能力导致更多的磁盘和CPU活动,引起性能下降。

鉴于WINS服务的特性,处理器子系统是对性能的影响是最小的。

十二、虚拟化服务器

Virtualization servers提供同时运行多台服务器的功能(或者在单独硬件平台运行多台虚机)。这需要安装VMware ESX Server,将硬件系统划分多个小分区,就像多台独立的服务器。这些分区可以配置和安装操作系统并当作传统的服务器使用。如有一台2颗CPU、4 GB内存、1TB硬盘的服务器可以划分成四台,每台有CPU和1GB 内存和250GB 磁盘. 分别做为AD SERVER、WINS SERVER、DNS SERVER和DHCP SERVER。

这样使用的好处是,对于有空闲资源的服务器,重新配置为多个不同的虚拟服务器,从而减少物理服务器数量。

就象物理服务器一样,独立的虚拟服务器同样存在瓶颈和性能问题,而且增加了对虚拟层支持的开销。

虚拟系统的瓶颈在于以下几个方面:

1 内存

2 硬盘读写

3 网络

更多关于服务器性能评测分析欢迎大家私聊我,我是深圳市葵芳硬件有限公司的李伟,

qq814669298.

服务器性能测试典型工具介绍

服务器性能测试典型工具介绍 https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,/ 2008-11-17 16:42 IT168 我要评论(2) ?摘要:本文介绍了几个比较典型的服务器评测软件,无论什么评测工具,基本的技术都是利用线程技术模仿和虚拟用户,在这里主要的难点在于测试脚本的编写,每种工具使用的脚本都不一样,但是大多数工具都提供录制功能就算是不会编码的测试人员同样可以测试。 ?标签:服务器评测测试工具 ? Oracle帮您准确洞察各个物流环节众所周知,服务器是整个网络系统和计算平台的核心,许多重要的数据都保存在服务器上,很多网络服务都在服务器上运行,因此服务器性能的好坏决定了整个应用系统的性能。 现在市面上不同品牌、不同种类的服务器有很多种,用户在选购时,怎样从纷繁的型号中选择出所需要的,适合于自己应用的服务器产品,仅仅从配置上判别是不够的,最好能够通过实际测试来筛选。而各种的评测软件有很多种,你应该选择哪个软件测试?下面就介绍一些较典型的测试工具: (一)服务器整机系统性能测试工具 一台服务器系统的性能可以按照处理器、内存、存储、网络几部分来划分,而针对不同的应用,可能会对某些部分的性能要求高一些。 Iometer(https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,):存储子系统读写性能测试 Iometer是Windows系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数,有存取类型(如sequential ,random)、读写块大小(如64K、256K),队列深度等,来模拟实际应用的读写环境进行测试。

主流存储设备的现状和优缺点分析

对于大多数企业来说,无论其规模大小,都面临各种各样的数据存储挑战:如,数据呈线速增长、需要保证应用性能和可用性、保证业务连续性、需要缩短数据备份,以及怎样应对复杂和难以管理的存储基础设施等等。企业随着规模不断的扩张,上述问题会日渐尖锐。站在企业的立场来看,他们迫切需要适合自身规模、满足其业务需求和预算的企业存储方案。 从直接存储到网络存储,数十年间,存储的技术发展一直在延续,却没有太多令人惊喜的突破。网络存储一词已经出现了十多年时间,其内涵十分丰富。市场之所以需要网络存储,主要是因为直接连接磁盘阵列无法进行高效的使用和管理。与直接连接存储相比,网络存储不仅增加了存储容量的利用率,而且降低了存储管理成本。由于允许IT管理人员利用现有的网络基础设施在多个应用之间共享磁盘阵列的存储容量,所以管理员不仅能在磁盘驱动器上缩减开支,而且还能够从一个中央位置对磁盘阵列进行维护。下面我们就对DAS、NAS、SAN、SOIP 等主流存储设备的优缺点进行分析。 DAS-直接连接存储(Direct Attached Storage) DAS即直连方式存储,英文全称是Direct Attached Storage。中文翻译成“直接附加存储”。顾名思义,在这种方式中,存储设备是通过电缆(通常是SCSI接口电缆)直接到服务器的。I/O(输入/输入)请求直接发送到存储设备。DAS,也可称为SAS(Server-Attached Storage,服务器附加存储)。它依赖于服务器,其本身是硬件的堆叠,不带有任何存储操作系统。 DAS直接连接存储已经远远不能满足企业的需求。对于多个服务器或多台PC的环境,使用DAS方式设备的初始费用可能比较低,可是这种连接方式下,每台 PC或服务器单独拥有自己的存储磁盘,容量的再分配困难;对于整个环境下的存储系统管理,工作烦琐而重复,没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本(TCO)较高。由于单台计算机对数据远远不能满足企业对数据的要求,这种连接方式已经在企业的解决方案中甚少被采用了。 NAS-网络附加存储(Network Attached Storage)

《如何突破自己的工作瓶颈》学习心得

学习体会 1月15日,我有幸和公司其他部门领导一起参加了由名仕领袖学院院长余世维博士主讲的《如何突破自己的工作瓶颈》课程,通过听课学习我发现了自己工作中存在的问题,受益非浅。余博士在课程中讲到我们可能遇到的工作瓶颈有以下几种: 一、很难获得上司的信任。 二、老板的亲属、朋友、同学哪得罪得起。 三、手下有事情、有困难,好像不太来找我。 四、留不住底下的人。 五、部门里的问题永远解决不完。 六、业绩太难突破了。 七、跟别的部门打交道太痛苦了。 八、在这个单位,我的生涯似乎走到了尽头。 就我自己而言,我认为目前我在工作中的瓶颈问题主要是以下四个: 1、工作经验和能力欠缺。 2、缺乏沟通,不善于借助外力。 3、每天忙于琐事,缺少有说服力的成绩。 4、没有明确的目标,缺少职业规划。 学习完课程后,我仔细思考总结,针对自己工作中遇到的问题,我认为自己该从以下几个方面着手去解决。 1、多学习、多思考。在我身边有很多从事合成氨生产多年的前辈,公司的各位领导以及各车间的主要管理人员,他们都有丰富的经验和深厚的实践经历,我应该积极向他们求教,带着平时遇到的困难和问题,了解他们的解决思路,吸取他们的经验和教训,让自己少出错少走弯路。在此同时多利用业余时间学习理论知识,设备知识及工艺计算是我的弱项,现在网络这么发达,可以自己试着找些相关的资料加以学习,同时自己动手学着计算工艺参数等。更重要的一点是要走出去,向同类型开的比较好的企业学习,可以全面学习也可以带着某一个工段的问题专门求教,每弄清楚一点就是自己的收获,闭门造车最终只会成为井底之蛙,走出去才能看到自己的不足,看到与优秀企业的差距。 2、我缺乏沟通主要表现在于自己属于闷头单干型,有问题总是喜欢独立解决,怕麻烦他人,总是想着把问题解决再向领导汇报,怕给领导添麻烦,让领导认为自己能力不足,让下属笑话自己工作不力。这种情况今后自己要不得,自己不懂干不好只要尽力了就不要遮遮掩掩,不怕自己能力不足就怕自己认识不到自己的不足。要学着借助外力帮助自己克服缺点,只有在于别人的交流中才能展示自己的优点,暴露出问题加以解决。 3、曾经有一段时期工作很累,主要表现在重点工作没抓住,非重点的也未圆满完成。总是在各种忙,却总是忙不出成绩,忙不出头绪,这样的状态持续了好久,甚至当前仍然如此。可能是当局者迷旁观者清,自己还并未完全意识到这种情况,当面对领导的批评指正时甚至不理解。所以自己下一步要学会分清主次,抓住关键,全盘思考,学会抓住问题的关键点,抽出主要精力,集中时间去完成。分清哪些属于日常性工作,哪些属于阶段性工作,哪些属于战略性工作,这些都要做到心中有数,而不是在其位却不知其情。 4、往往遇到一些问题,我们总要拖着不去做,或者没做之前就认为这事自己做不了。很多事情,往往不是因为难,而是我们不敢去做,不敢尝试,遇到问题往往会说出这样和那样的困难和不可行,而不是先去试着解决问题,尽力想办法,所有的问题都是因为我们不敢做才显得很难。跨出那一步就有希望成功,不敢去尝试连一点希望都没有!我认为今后不管遇到任何问题或者发现生产中的薄弱环节,自己要尝试着去做,不能因为怕犯错就视而无睹拖拖拉拉。

读懂服务器性能指标

读懂服务器性能指标 用户总希望有一种简单、高效的度量标准,来量化评价服务器系统,以便作为选型的依据。但实际上,服务器的系统性能很难用一两种指标来衡量。包括TPC、SPEC、SAP SD、Linpack和HPCC在内的众多服务器评测体系,从处理器性能、服务器系统性能、商业应用性能直到高性能计算机的性能,都给出了一个量化的评价指标。在如此多的标准中,用户该如何选择最适合自身应用环境的评价体系呢?这里,我们选择了应用面较广泛的TPC和SPEC,作一个深入介绍。 ■走出误区 深入TPC-C指标 TPC体系是影响最大的评测基准之一,尤其近两年,国内媒体对TPC指标的报道可谓海量。但有多少用户真正了解其中的含义呢?本文以TPC-C为例,让用户深入了解这项基准测试。 tpmC值在国内外被广泛用于衡量服务器系统的事务处理能力。但究竟什么是tpmC值呢?笔者曾向一些用户、专业媒体记者乃至某些国外大公司的技术人员问过这个问题,但回答的精确度与tpmC值的流行程度差异甚远。不少人将之误写为TPMC,甚至与TPC组织混为一谈。 TPC(Transactionprocessing Performance Council,事务处理性能委员会)是由数十家会员公司创建的非盈利组织,总部设在美国。TPC的成员主要是计算机软硬件厂家,而非计算机用户,其功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量,并管理测试结果的发布。 TPC不给出基准程序的代码,而只给出基准程序的标准规范。任何厂家或其他测试者都可以根据规范,最优地构造出自己的测试系统(测试平台和测试程序)。为保证测试结果的完整性,被测试者(通常是厂家)必须提交给TPC一套完整的报告(Full Disclosure Report),包括被测系统的详细配置、分类价格和包含5年维护费用在内的总价格。该报告必须由TPC授权的审核员核实(TPC本身并不做审计)。TPC 在全球只有不到10名审核员,全部在美国。 TPC推出过11套基准程序,分别是正在使用的TPC-App、TPC-H、TPC-C、TPC-W,过时的TPC-A、TPC-B、TPC-D和TPC-R,以及因为不被业界接受而放弃的TPC-S(Server专门测试基准程序)、TPC-E(大型企业信息服务测试基准程序)和TPC-Client/Server。而目前最为“流行”的TPC-C是在线事务处理(OLTP)的基准程序,于1992年7月完成,后被业界逐渐接受。 TPC-C使用三种性能和价格度量,其中性能由tpmC(transactions per minute,tpm)衡量,C指TPC中的C基准程序。它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。TPC-C还经常以系统性能价格比的方式体现,单位是$/tpmC,即以系统的总价格(单位是美元)/tpmC数值得出。 解读tpmC 从TPC-C的定义不难知道,这套基准程序是用来衡量整个IT系统的性能,而不是评价服务器或某种硬件系统的标准,而且tpmC数值的高低直接受到各个环节的影响,右表大概可以说明系统设置对tpmC 测试的影响。此处的“IT系统”包括服务器、外设(如硬盘或RAID)、服务器端操作系统、数据库软件、客户端及其操作系统、数据库软件和网络连接等。因此,如何解读tpmC数值会因不同的采购需求有非常大的差异。

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势 传统SAN存储设备一般采用双控制器架构,两者互为备份,配置两台交换机与前端的服务器进行连接,这种双控制器架构方式会有以下两个方面的缺点: 1.网络带宽容易变成整个存储性能的瓶颈; 2.如果一个控制器损坏,系统的性能将大幅下降,影响存储的正常使用。 传统存储架构的局限性主要体现在以下几个方面:1、横向扩展性较差 受限于前端控制器的对外服务能力,纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力。同时,前端控制器横向扩展能力非常有限,业界最多仅能实现几个控制器的横向。因此,前端控制器成为整个存储性能的瓶颈。 2、不同厂家传统存储之间的差异性带来的管理问题 不同厂商设备的管理和使用方式各有不同,由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度,也会带来存储利用率较低的现象。因此,不同存储的存在影响了存储使用的便利性和利用率。 分布式存储往往采用分布式的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展,将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下: 1.高性能 一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存,并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中,来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点,那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能,按照一定的策略,先将数据写入高速存储,再在适当的时间进行同步落盘。 2.支持分级存储 由于通过网络进行松耦合链接,分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署,或者任意

服务器能力计算

系统处理能力TPC估算方法 1 TPC 标准介绍 在对系统进行方案设计时, 通常会遇到下列问题: a) 配置什么样的服务器设备? b) 系统性能如何? c) 系统能够满足多长时间的应用? 单凭历史经验给出一个经验值来评估整套系统显然是不够的, 必须拿出足够的理 论证据来证明设计中已考虑到了上述问题。通常, 采用TPC 的基准测试来衡量硬件服务器的处理能力, 同时, 采用通用计算公式估算软件所需的处理能力。 1.1 TPC TPC 是由数10 家会员公司创建的非盈利组织,总部设在美国。该组织对全世界开放, 但迄今为止,绝大多数会员都是美、日和西欧的大公司。TPC 的成员主要是计算机软硬件厂家, 而非计算机用户, 它的功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量, 并管理测试结果的发布。 TPC 的测试结果和出版物是开放的, 可以通过网站( http: //https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,) 获取详细信息。IBM、NCR、HP、SUN 等国际著名服务器供应商均是TPC 会员,这些公司旗下的产品均会在网站上公布TPC 的测试结果。目前, 国内的工程项目中大量采用了上述公司制造的服务器类产品, 因而这些数据对于设计阶段的性能估算很有参考价值。至今, TPC 已经推出了4 套基准程序( TPC- A、TPC- B、TPC- C 和TPC- D) 。其中TPC- A 和TPC- B已经过时, 不再使用。TPC- C 是在线事务处理(OLTP) 的基准程序, TPC- D 是决策支持的基准程序。目前, 工程设计中常见的系统均为在线事务处理型( 包括BSS、OSS 和OA) , 因此TPC- C 基准测试是本文关注的重点。 1.2 TPC- C 基准测试 TPC- C 是一种旨在衡量OLTP 系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。许多数据专业设计人员将TPC- C视为衡量“真实”OLTP 系统性能的有效指示器。TPC- C 基准测试是对硬件处理能力的考核标准。TPC- C 通过模拟一个批发商的货物管理系统,衡量硬件服务器的性能指标( 查询、统计功能的执行效率) 。TPC 对具体的测试环境, 也做了详细的规定。 1.2.1 测试环境 批发公司有W个仓库, 每个仓库供应10 个地区, 其中每个地区为3 000 名顾客服务。每个仓库中有10 个终端, 每个终端用于一个地区。在运行时,10×W个终端操作员向公司的数据库发出5 类请求。 1.2.2 逻辑和流程 该系统需要处理的交易有以下几种。

突破IO瓶颈 五种解决方案各有利弊

突破I/O瓶颈五种解决方案各有利弊 HPC(高性能计算High Performance Computing,也称超级计算)历来是石油、生物、气象、科研等计算密集型应用中的首要技术问题。早期的HPC系统,主要以IBM、Cray、SGI等厂商的大型机或并行机为硬件系统平台。随着Linux并行集群技术的成熟和普及,目前HPC 技术主流已经转向以IA架构为硬件平台,以Linux并行集群为系统平台的廉价系统为主。近年来,这一技术又进一步发展,各厂商目前竞相追捧的网格计算技术,从某种意义上说,就是这一架构的延伸。鉴于Linux并行集群技术在HPC应用中的主流地位及快速发展趋势,本文主要讨论的也是这一架构中的存储系统问题。 当前Linux并行集群的困惑----遭遇I/O瓶颈 Linux并行集群中的计算资源按其功能角色不同,通常被分为两种:“计算节点”和“I/O 节点”。其中计算节点负责运行计算任务,I/O节点负责数据的存储并响应计算节点的存储请求。目前Linux并行集群一般采用单I/O节点服务多计算节点的模式。从硬件角度看,I/O 节点和计算节点都是标准的IA架构,没有本质区别。计算所需要的初始数据、计算得出的最终数据以及并行计算平台本身,都存储于I/O节点上。计算节点与I/O节点间一般采用标准NFS协议交换数据。 当一个计算任务被加载到集群系统时,各个计算节点首先从I/O节点获取数据,然后进行计算,最后再将计算结果写入I/O节点。在这个过程中,计算的开始阶段和结束阶段I/O 节点的负载非常大,而在计算处理过程中,却几乎没有任何负载。 提高各计算节点CPU频率和增加计算节点数量,可以提高集群整体的计算处理能力,进一步缩短处理阶段的时间。在当前的Linux并行集群系统中,集群系统的处理能力越来越强,每秒运算次数在迅速增长,于是集群系统真正用于计算处理的时间越来越短。然而,由于I/O能力改进不大,集群系统工作中的I/O效率没有明显进步,甚至会随着计算节点数的增加而明显降低。 实际监测结果显示,当原始数据量较大时,开始阶段和结束阶段所占用的整体时间已经相当可观,在有些系统中甚至可以占到50%左右。I/O效率的改进,已经成为今天大多数Linux 并行集群系统提高效率的首要任务。 解决I/O瓶颈的初步探讨----瓶颈到底在哪里? 在上面的系统结构图中可以看出,如果把“以太网交换”以下的部分统统看作存储系统的话,那么可能的瓶颈无外乎以下三种: 存储设备本身性能,姑且称之为“存储设备瓶颈” I/O节点与存储设备间的连接,姑且称之为“存储通道瓶颈”

服务器性能测试相关的常用工具概要

服务器性能测试相关的常用工具 (一服务器整机系统性能测试工具 一台服务器系统的性能可以按照处理器、内存、存储、网络几部分来划分,而针对不同的应用,可能会对某些部分的性能要求高一些。 Iometer(https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,:存储子系统读写性能测试 Iometer是Windows系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数,有存取类型(如sequential,random、读写块大小(如64K、256K,队列深度等,来模拟实际应用的读写环境进行测试。Iometer操作简单,可以录制测试脚本,可以准确有效的反映存储系统的读写性能,为各大服务器和存储厂商所广泛采用。 SisoftSandra(https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,:WINDOWS下基准评测 SiSoft发行的Sandra系列测试软件是Windows系统下的基准评测软件。此软件有超过三十种以上的测试项目,能够查看系统所有配件的信息,而且能够对部分配件(如CPU、内存、硬盘等进行打分(benchmark,并且可以与其它型号硬件的得分进行对比。另外,该软件还有系统稳定性综合测试、性能调整向导等附加功能。SisoftSandra软件在最近发布的Intelbensley平台上测试的内存带宽性能并不理想,不知道采用该软件测试的FBD内存性能是否还有参考价值,或许软件应该针对FBD 内存带宽的测试项目做一个升级。 Iozone(https://www.360docs.net/doc/6b13344031.html,:linux下I/O性能测试 现在有很多的服务器系统都是采用linux操作系统,在linux平台下测试I/O性能可以采用iozone。iozone是一个文件系统的benchmark工具,可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能。可以测试Read,write,re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite,random read,pread,mmap, aio_read,aio_write等等不同的模式

有效提升存储性能的十大方法

目前存储行业中很多公司都在开发与存储优化相关的产品和技术,既有优化主机端访问的方案,也有提升SAN存储性能的技术,这是一个很有潜力的领域。在这里,本文将要介绍一些能够有效提升存储性能的方法,而以往我们却经常忽视它 们。 首先,排除故障 网络存储的应用环境是相当复杂的,各种不 同的硬件和软件要能够顺利的实现互操作。 所以,导致存储系统性能不佳的最常见的原 因可能是配置错误,也可能是一个或多个组 件发生故障。因此,优化存储性能的第一步 就是要看看现有的存储I/O堆栈是不是有问 题。 检查服务器和存储阵列的日志,看看是否有物理设备故障告警、I/O重传、路径切换以及超时等明确的提示。再试着去逐个分析故障组件,从与线缆相关的连接组件开始。收发端口以及线缆的问题不容易发现,但通常会严重的影响性能。在遭受物理冲击的时候,这些东西经常会损坏,因此,在数据中心里安装、迁移或搬走设备时要特别的小心。 1. 更新固件和驱动程序 厂商会不断的通过软件升级来修复产品中的bug并增加新功能。聪明的做法是把存储网络中所有组件的驱动程序和固件都升级到最新版本,定期做,提前测试、调试和升级。我们看到Microsoft和VMware都在积极地为其产品—Windows 和vSphere的存储部分增加新的性能增强特性,但通常我们看不到太多的宣传。比如Microsoft推出的SMB 2.0和2.1,可以明显的提升Windows文件共享的性能,尤其是在低带宽的网络环境中。还有新版的VMFS和 NTFS文件系统在性能和可扩展性方面也有改善。所以,平时要多浏览存储方面的博客和媒体,以便了解最新的相关动态。 要注意的是,并不是所有的版本升级都值得我们花费时间和精力,而且有时候升级的风险还很高。所以,首先要确保所有相关的厂商能够支持你现有的设备及配置,并且有充分的测试,绝对不能在生产系统中使用测试版代码。作为一个系统管理员,我倾向于保守一些,我会等到有其他人出了相关验证报告之后,自己才会尝试升级,以免冒险。 2.降低负载 大多数调优的方法都着眼于定位和消除存储的性能瓶颈,但是换一个角度,也许我们还应该考虑如何减少I/O负载的产生。比如,同数据库管理员一起对查询的效率和性能进行调优,就可以节省大量的查询等待时间。 所以,减少I/O负载对每个人和每个应用来说都是有好处的。

如何突破自己的工作瓶颈1

如何突破自己的工作瓶颈 解决自己工作中的八大瓶颈------(中层主管) 瓶颈1: 很难获得上司的信任——你没有机会负责项目,当然也就不会被单位重用。 **主管总认为我没有能力/我在主管面前常犯错/主管不太愿意给我机会/单位里总有人坐得比我好 解读 ①主管总认为我没有能力—— 以为你常跟他说你不知道或你不会,而且你弄砸过一两个任务。 建议你:自己先要有表现点/主管询问任务事情,不要没有想法,尤其是让他伤脑筋的事/项目出了状况,就立马做个分析报告和补救措施。 ②我在主管面前常犯错—— 因为你常重复主管提醒过你的错误,而且犯的都是低级错误。 建议你:跟工作有关的低级错误自己要一再检查/让主管知道你正用什么方法改正/请同事帮助你防错。 ③主管不太愿意给我机会—— 因为他不相信你会做好,何况你弄砸了他要倒霉。 建议你:主动要求主管让你先试一个小项目/着手以前先拟个行动计划给他看/过程中要每个阶段向他汇报一次/请其他有能力的同事协助你。 ④单位里总有人坐得比我好—— ⑤因为人与人的竞争是良性循环或恶性循环的,同时还夹带着“先入为主” 的成见。 我建议你:注意自己的长处与短处/观察别人的相对优势在主要的工作能力上要加紧学习,突出表现。 瓶颈2: 老板的亲属、朋友、同学哪得罪的起——我没办法指挥我的副手,他是老板的侄子/总经理的同学(别的部门)告了我一状/我不敢告诉董事长,他儿子(我们采购总监)拿回扣/老板娘打电话来查账,怎么办? 解读 ①我没办法指挥我的副手,他是老板的侄子—— 因为每一位老板的亲属都认为他是“自己人”,是真正的管理者。 建议你:把组织系统和岗位职责跟老板说清楚/也跟当事人说清楚/尽量不依赖“难以指挥的家族成员”(培养自己的人手) ②总经理的同学(别的部门)告了我一状—— 以为说闲话代表自己有用,是老板的耳目,替老板主动侦查。 建议你:做任何事都要尽量透明/有争议的措施应该先向老板报备/为人要圆融通达,不要自以为是。 ③不敢告诉董事长,他儿子(我们采购总监)拿回扣—— 因为你怕告不好,自己先完蛋,或者你不想惹是生非。 建议你:如果是你直管的事,你不应该沉默/向老板汇报要有实证/千万不要到

RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析zt

RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析(zt) Oracle RAC性能调整1、CPU和wait time调节尺寸 当在调节system时,比较系统的CPU time 和wait time是十分重要的,从而确定在相应时间中多少是用于有效的工作时间,多少是在等待由其他进程占用的资源。从一般规律来看,wait time占主要部分的系统比CPU time占主要部分的系统更需要调节。另一方面,CPU的大量使用可能是由不好的SQL写操作造成了。尽管CPU time与wait time 的比率总是随着系统装载的增加而趋于减小的,wait time的急剧增加是存在冲突的表现,必须被有效的处理。给node增加更多的CPUs或是给cluster增加nodes,在资源竞争中提供的benefit是非常有限的。相反,当加载系统装载增加时,CPU time的比率没有大幅下降的系统可能规模较好,更可能通过添加CPUs或是RAC Instances获得更多的benefit。note:如果CPU time比率在前五个事件中,则automatic workload repository(AWR)报告在Top 5 Event 段中显示了CPU时间和wait 时间。2、RAC特有的调节尽管对于RAC有其特有的调节方法,例如互联的传输,但通过对每个Instance进行像single-Instance 系统那样的调节会带来较大的benefit。至少它应该tuning的第一步。显然,如果在single-Instance环境中存在序列化问题,在RAC

中,该问题会更加严重。RAC-reactive调节工具主要有:特定的等待事件、系统和队列统计、database control 性能页面、statspack和AWR 报告RAC-proactive调节工具:AWR snapshots、ADDM(Automatic Database Diagnostic Monitor)报告如上,RAC的调节工具和single-Instance 系统的基本类似。但部分特殊等待事件和统计信息的结合是RAC比较关键的调节情况。 3、分析在RAC中cache fusion(缓冲融合)的影响在全局缓冲中访问blocks的影响和维护cache的相融合(coherency)是通过下面来表现的:* 对当前和cr blocks的全局缓冲服务统计:例如,gc当前的blocks received、gc cr blocks received等。* 全局缓冲服务等待事件(对gc 当前block 3-way、gc cr grant 2-way等)cache fusion传输的响应时间是由物理交换链接组件、IPC协议和GCS协议使用的messaging时间和processing 时间决定的。除了相关的log写操作,它是不受磁盘I/O因素的影响的。cache fusion 协议不需要对data files进行I/O,从而确保缓冲的coherency。并且RAC并不会引起比非clustered Instance更多的I/O操作。 4、RAC操作特有的潜在因素在RAC AWR报告中,在RAC统计一章包含了一个表,用于记录一些全局cache services和全局队列services操作的平均时间。该表被称作是

分布式存储发展趋势及技术瓶颈分析

内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1:IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2:IPFS 协议构架 (4) 图表3:集中化的版本控制系统 (5) 图表4:分布式版本控制系统 (5) 图表5:Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6:DHT 网络工作原理 (6) 图表7:全球数据圈每年规模 (7) 图表8:IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9:IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10:IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11:全球数据量增长状况 (9) 图表12:中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13:中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14:个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15:储迅部分合作伙伴 (11) 图表16:高性能分布式文件系统 (11) 图表17:CRUST 技术架构:工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18:CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19:数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20:IPFS 与HTTP 性能对比:远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21:IPFS 与HTTP 性能对比:远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22:IPFS 与HTTP 性能对比:远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23:分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)

软件系统性能测试总结报告

性能测试总结报告

目录 1基本信息 (4) 1.1背景 (4) 1.2参考资料 (4) 1.3名词解释 (4) 1.4测试目标 (4) 2测试工具及环境 (4) 2.1测试环境架构 (4) 2.2系统配置 (4) 2.3测试工具 (4) 3测试相关定义 (4) 4测试记录和分析 (5) 4.1测试设计 (5) 4.2测试执行日志 (5) 4.3测试结果汇总 (5) 4.4测试结果分析 (6) 5交付物 (6) 6.测试结论和建议 (7) 6.1测试结论 (7) 6.2建议 (7) 7批准 (7)

使用说明 在正式使用时,本节及蓝色字体部分请全部删除。本节与蓝色字体部分为说明文字,用以表明该部分的内容或者注意事项。 1基本信息 1.1背景 <简要描述项目背景> 1.2参考资料 <比如:测试计划、测试流程、测试用例执行记录、SOW、合同等> 1.3名词解释 1.4测试目标 <说明测试目标,例如在线用户数、并发用户数、主要业务相应时间等> 2测试工具及环境 2.1测试环境架构 2.2系统配置 硬件配置 软件配置 2.3测试工具 3测试相关定义 <以下为示例,请根据项目实际情况填写完整>

4测试记录和分析 4.1测试设计 <说明测试的方案和方法> 4.2测试执行日志 <以下为示例,项目组按实际情况修改或填写> 4.3测试结果汇总 <以下为示例,项目组按实际情况修改或填写>

4.4测试结果分析 <分析各服务器在测试过程中的资源消耗情况> 1.数据库服务器 2.应用服务器 3.客户端性能分析 4.网络传输性能分析 5.综合分析 5交付物 <指明本测试完成后交付的测试文档、测试代码及测试工具等测试工作产品,以及指明配置管理位置和物理媒介等,一般包括但不限于如下工作产品: 1.测试计划 2.测试策略 3.测试方案 4.测试用例 5.测试报告

质量问题分析与解决思路

质量问题的分析与解决思路 所谓品质管理,就是过程管理中,处理异常的事情,而正常的事情不需要加以管理。管理者就是要工作现场出现问题时,能及时、有效的排除异常问题。企业工作现场的活动是很复杂的,其中可能包含了很多繁琐的流程。因此,在工作现场将会遇到很多方面的问题。 管理者在对问题的理解上会有不同的意识差别,现状与目标或预期的差别。 企业各级管理人员的日常工作重点就是推进课题改善,通过有预见性地发现问题、分析与解决问题,消除日常管理中的主要障碍,推动企业业绩的提升。 解决问题的过程就是提高能力的过程,问题就是机会,是改进的机会,是教育当事人及员工的机会。有了这样的问题意识,管理人员就能利用每一次解决问题的过程,提高自身管理能力,同时提高企业经营绩效水平。 通常的解决方法往往只是解决表面问题,经过一段时间,问题又可能重复发生。 例如,发生重大事故时企业就将所有的管理人员集中在一起开会,讨论了很长时间才拿出临时改善方案,到最后却发现问题依然存在。这是好多企业都面临的的现实问题。 实际上,很多管理人员并没有仔细地分析问题,没有意识到问题产生的根源,采取的措施常常过于表面化,而不能使问题得到真正的、实质性的改善和解决。 例如,当产能不够时,往往是因为能利用率不高所造成的,直接增加作业人员并不会对产能利用率的提高有任何改善。正确的方法应是在招聘作业人员时就事先注意择优录用,优秀的作业人员的个人绩效高,企业能最大限度地发挥这些作业人员的技能,整体的产能自然也就可能得大大提高。所以企业管理人员必须了解问题的结构,学会系统思维的方法,运用各种分析手法和工具,熟悉解决问题的流程,方能真正有效遏制问题的发生,从根源上有效解决问题。 想必大家都知道“冰山原理”,它是美国作家海明威创作的方法和艺术风格,他认为:一部作品好比一座冰山,露出水面的是1/8,而有7/8是在水面之下,写作只需表现“水面上”的部分,而让读者自己去理解“水面下”的部分。问题的结构有如冰山一般,通常工作人员或管理人员只能发现一些问题的表面现象,所以要求相关人员在面对问题和改善问题时应该具备系统思维能力,包括逻辑思维,推理思维,系统思维和创造性思维等能力。只有运具备了系统思维的能力,才能发现问题的根源,运用行之有效的工具和手法,从治本的角度有效地改善问题,防止问题的发生和再发生。这就是在8D工作方法中为什么会存在“防止问题再发生措施”这一项了。当然逻辑思维也是在解决问题时不可缺少的一种思维方式。 利用专业标准发现问题。 例如:在IE工业工程技术中有一个专业标准,一般来说,生产线的平衡损失率在5%--15%以内是可以接受的,否则就要进行改善。我们可以通过线性平衡分析评价班组的工序能力状态,找到瓶颈进行改善。 工作就是不断发现问题,分析问题,最终解决问题的一个过程。工作中遇到问题,积极的人

性能测试的瓶颈分析

通过Windows Resource进行性能分析 1、内存分析方法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈,是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤: (1)首先查看Memory\Available Mbytes指标 如果该指标的数据比较小,系统可能出现了内存方面的问题,需要继续下面步骤进一步分析。 注:在UNIX/LINUX中,对应指标是FREE(KB) (2)注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值 操作系统会利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。 Pages/sec的值推荐为0~20,如果大于80,就可以怀疑可能有内存问题。 但Pages/sec值不一定就表明有内存问题,也可能是运行使用内存映射 文件的程序所致。 Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数,页面失效次数越多,说明操作系统向内存读取的次数越多。此时需要查看Pages Read/sec的计数 值 Pages Read/sec该计数器的阀值为5,如果计数值超过5,则可以判断存在内存方面的问题。 注:在UNIX/LINUX系统中,对应指标是(page)si和(page)so. (3)根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。如果Pages Read/sec很低,同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶颈。但是, 如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低,则是内存不足。 注:在UNIX/LINUX系统中,对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.

Windows服务器性能分析方法小结

事情的起因是BOSS/CRM系统的扩容。我所要做得,仅仅是写一份CRM Windows服务器的性能分析,不过这足以让我一筹莫展了,毕竟当时对主机性能分析的认识,还只是停留在用“任务管理器”查看CPU、内存使用率…之前对CRM Windows性能分析的监控主要依赖于Tivoli,它仅做到了对CPU和内存使用率的报表。不巧的是,由于技术原因,Tivoli对主机内存使用率的监控并不准确。于是便想到了用比较原始的方法,直接使用Windows自带的”性能”工具解决这一问题。 好的,开篇说了一大堆废话。现在进入正题,讲讲我对性能日志、警报以及性能分析的关键指标的总结。 性能日志和告警对Tivoli的取代 “性能日志和警报”对操作系统资源利用情况进行详细监视。最常见到的性能指标诸如CPU、内存、磁盘I/O负荷等等。 通常我们要进行如下设置: 1、选择计数器和数据采样间隔:采用何种计数器取决于当前服务器担任的角色,采样间隔则取决于你要求的精度,不宜过度精确而加重负载。 2、报告格式:通常选择CSV格式,这样可以方便的在Excel中进行分析 3、设置起始时间和停止时间:通常每次之分析一段时间内的机器性能。可以日志的停止时间设置成“在此时以后n天”,接着选择“当日志文件关闭时”,“启动一个新的日志文件” 设置告警时,还要进行以下设置: 1、触发警报阈值:比较烦人的是,不能设置多级阈值以及持续时间。一般的网管系统都能够设置多级阈值,比如CPU使用率到达85%为一般告警,超过95%则为严重告警。不过这个可以通过设置多个告警得以解决…持续时间,有可能CPU只是一瞬间到达一个高峰值,之后立刻回复常态。这时则没必要告警,而Windows自带告警无法实现这个功能;好了,毕竟它不是专业的网管系统,历数缺点恐怕就没个头了。 2、当触发警报时:选择“将项记入应用程序事件日志”,方便查看系统的资源是否有可能危机业务的正常运行。 通过以上设置,可以从一定程度上缓建我们对监控单台主机性能的需求,虽然它有些缺陷。 搭建自己的网管系统 现在我们已经在每台机器上订上日志和告警,那么在日常维护中我们可以怎么做呢?CRM 70 多台Windows主机,难道要我们一台一台的远程登录上去,去查阅计数日志吗?不好意思,我开始就是这么做的… 其实在域中,我们完全可以选择一台比较空闲的机器作为网管主机,用它集中采集域中其他机器的性能数据和告警信息。不过在初次使用时,可能会遇到点小麻烦… 如果不对配置做任何更改,当你试图启动计数器时,很可能会出现以下错误:

存储性能瓶颈的成因、定位与排查

介绍 企业数据存储性能瓶颈常常会发生在端口,控制器和磁盘,难点在于找出引起拥塞的单元,往往需要应用多重工具以及丰富的经验来查找并解决。 本文详细阐述存储瓶颈发生最常见的四种情况,可能发生的拥塞点,需要监控的参数指标,以及部署存储系统的最佳实践。 更多信息 数据存储瓶颈的四个常见场景: 以下是储瓶颈发生最常见的四种典型情况: 1. 当多个用户同时访问某一业务应用,无论是邮件服务器,企业资源规划(ERP)系统或数据库,数据请求会累积在队列中。单个I/O的响应时间开始增长,短暂延时开始转变成为漫长的等待。 这类响应时间敏感型应用的特征是,很多随机请求,读取比写入更多,I/O较小。最好的方法是:将负载分布在多块磁盘上,否则可能造成性能瓶颈。 如果应用增加了更多用户,或应用IOPS请求增加,则可能需要在RAID组中添加更多磁盘,或数据可能需要跨越更多磁盘,在更多层级做条带化。 存储在这样的情况下往往首先被怀疑,但大多数情况下并非存储引发,原因可能在于网络、应用或服务器。 2. 带宽敏感型应用——如数据备份,视频流或安全登录,这类应用当多个用户同时访问大型文件或数据流时可能造成瓶颈。 定位这一问题存储管理员应当从备份服务器开始一路向下检查至磁盘,原因可能存在于这一通路的任何地方。 问题不一定发生在存储,可能是由于备份应用创建的方式或是磁带系统的工作方式引起的。如果瓶颈定位于存储,那么可能是由于服务I/O的磁盘数量不足,在控制器造成争用,或是阵列前端口带宽不足。 性能调优需要针对不同应用程序负载来完成。针对大型文件和流数据的调优并不适合于小型文件,反之亦然。这也就是为什么在大多数存储系统中往往做一个平衡,需要用户尝试并找出系统的折中。用户通常需要优化吞吐量或IOPS,但并不需要对两者同时优化。 3. RAID组中的磁盘故障。特别是在RAID 5中会造成性能的下降,因为系统需要重建校验数据。相比数据读写操作,重建会对性能造成更大影响。 即便坏盘是造成故障的根源,但控制器还是可能成为瓶颈,因为在重建过程中它需要不停地服务数据。当重建完成时,性能才会恢复正常。

实时系统性能测试指标

一、Rhealstone Rhealstone是系统实时性的测量基准之一,Rhealstone方法对ERTOS中六个关键操作的时间量进行测量,并将它们的加权和称为Rhealstone数。这六个时间量如下: 1.任务切换时间(task switching time),也称上下文切换时间,定义为系统在两个独立的、处于就绪态并具有相同优先级的任务之间切换所需要的时间。它包括三个部分,即保存当前任务上下文的时间、调度程序选中新任务的时间和恢复新任务上下文的时间。切换所需的时间主要取决于保存任务上下文所用的数据结构以及操作系统采用的调度算法的效率. 2.抢占时间(preemption time),即系统将控制从低优先级的任务转移到高优先级任务所花费的时间。为了对任务进行抢占,系统必须首先识别引起高优先级任务就绪的事件,比较两个任务的优先级,最后进行任务的切换,所以抢占时间中包括了任务切换时间。 3.中断延迟时间(interrupt latency time),指从中断第一条指令所持续的时间间隔.它由四部分组成,即硬件延迟部分(通常可以忽略不计)、ERTOS的关中断时间、处理器完成当前指令的时间以及中断响应周期的时间。 4.信号量混洗时间(semaphore shuffling time),指从一个任务释放信号量到另一个等待该信号量的任务被激活的时间延迟。在ERTOS中,通常有许多任务同时竞争某一共享资源,基于信号量的互斥访问保证了任一时刻只有一个任务能够访问公共资源。信号量混洗时间反映了与互斥有关的时间开销,因此也是衡量ERTOS实时性能的一个重要指标。 5.死锁解除时间(deadlock breaking time),即系统解开处于死锁状态的多个任务所需花费的时间。死锁解除时间反映了RTOS解决死锁的算法的效率。 6.数据包吞吐率(datagram throuShput time),指一个任务通过调用ERTOS的原语,把数据传送到另一个任务去时,每秒可以传送的字节数。 二、关键的性能指标分析 一个实时操作系统的实时性能的主要评测指标包括上下文切换时间,抢占时间,中断延迟时间,信号量混洗时间。具体含义如下: 1.上下文切换时间 上下文切换时间也称任务切换时间(task switching time),定义为系统在两个独立的、处于就绪态并且具有相同优先级的任务之间切换所需要的时间。它包括三个部分,即保存当前任务上下文的时间、调度程序选中新任务的时间和恢复新任务上下文的时间。切换所需的时间主要取决于保存任务上下文所用的数据结构以及操作系统采用的调度算法的效率。产生任务切换的原因可以是资源可得,信号量的获取等。任务切换是任一多任务系统中基本效率的测量

相关文档
最新文档