性能测试分析之CPU篇
Android应用性能测试从CPU到内存全方位分析
Android应用性能测试从CPU到内存全方位分析在进行Android应用性能测试时，从CPU到内存的全方位分析是非常重要的。
这种分析可以帮助开发者确定应用程序的性能瓶颈，并优化其性能，以提供更好的用户体验。
本文将探讨如何进行Android应用性能测试，并针对性能测试的各个方面进行详细分析。
一、CPU性能测试1.1 硬件环境准备在进行CPU性能测试之前，需要提前准备好测试环境。
首先，确保使用一台配置较高的Android手机或使用模拟器。
其次，关闭所有后台运行的应用程序，以确保测试结果的准确性。
1.2 测试工具选择Android平台上有许多可用于测试CPU性能的工具，比如AnTuTu Benchmark、Geekbench等。
开发者可以根据实际需求选择合适的工具。
1.3 测试指标及结果分析在进行CPU性能测试时，开发者需要关注以下指标：- 单核性能：测试设备在单核处理器上的性能表现。
- 多核性能：测试设备在多核处理器上的性能表现。
- CPU温度：测试设备在高负载情况下的温度表现。
通过测试工具运行测试后，开发者可以根据得到的结果进行分析和优化。
比如，如果单核性能较低，可以考虑优化应用程序的算法或减少不必要的计算过程。
二、内存性能测试2.1 内存使用监测在进行内存性能测试之前，首先需要监测应用程序的内存使用情况。
Android平台提供了内存监测工具，如Android Profiler等。
通过监测内存使用，可以了解应用程序的内存占用情况，并找出可能存在的内存泄漏问题。
2.2 内存泄漏检测内存泄漏是Android应用开发中常见的问题之一。
为了检测内存泄漏，开发者可以使用Profiling工具来分析应用程序的堆转储文件。
通过分析堆转储文件，可以找出那些没有被垃圾回收器释放的对象，从而确定是否存在内存泄漏问题。
2.3 内存优化根据内存性能测试的结果，开发者可以进行相应的优化。
比如，可以优化应用程序的内存管理策略，减少不必要的内存占用。
虚拟化性能调优之cpu篇
虚拟化性能调优之cpu篇CPU优化分析主要是两个阶段，虚拟化层和宿主机层。
前期主要怀疑是虚拟化层的影响，主要的怀疑点包括：1.超线程的影响关闭超线程之后单核性能有略微提升，但多核性能反而更差，排除超线程的因素2.NUMA架构和核迁移的影响按理说如果不按照NUMA的架构来做核绑定，由于缓存和迁移的影响，或造成较大的性能损失，通过绑定物理核测试发现并没有大的提升，排除该因素3.CPU模式的影响，包括指令集和缓存分析与vmware的差异，发现我们的指令集和cpu缓存与真实物理机不一致，通过cpu-passthrough和替换qemu版本将host cpu的特性透传仍然无法提升cpu性能排除了虚拟化层的影响，后来测试发现宿主机本身才是cpu性能的关键，部署了一个redhat对比环境发现宿主机跑分和redhat未经调优过系统差距很大。
分析了内核配置参数差异（sysctl）和编译参数差异，没有发现可疑的地方。
决定内核行为的并且用户可以干预的只剩下启动参数了，对比发现系统关闭了intel的cstate功能。
写了一个简单的死循环测试对比两个系统的表现，发现redhat内核有负载的cpu频率可以提高到3.1GHz，而当前host机只能达到2.6GHz，即使调整了cpufreq的模式为performance也无法让cpu达到更高的主频。
所以基本可以确认是这个参数导致的。
打开系统中cstate功能，跑speccpu可以达到和redhat类似的性能分数。
解决措施：目前发现cstate功能和调频功能有耦合，需要使能cstate 来解决cpu性能问题，去掉启动参数intel_idle.max_cstate=0 idle=pollintel cpu调频和节能相关的几个机制简介：cpufreq：提供频率调节功能，可以让cpu根据不同负载使用不同的频率，达到性能和功耗的动态可调整，服务器一般配置为performance，个人pc可以配置为ondemand或者powersave模式cstate：cpu深度睡眠节能模式，根据cpu睡眠器件，定义了多种睡眠状态，提供不同程度的节能选择，睡眠模式越高，唤醒代价越大。
CPU性能指标分析
CPU性能指标分析
1.频率：CPU的频率即为CPU的主频，指的是在单位时间内CPU执行
指令的速度，单位为赫兹(Hz)。
频率越高，CPU的运算速度越快。
2.核心数：现代CPU通常是多核心设计，每个核心可以独立运行程序。
核心数越多，CPU可以同时处理的任务越多，因此性能越高。
3.缓存：CPU内部通常会有多级缓存，包括L1、L2、L3等。
缓存的
作用是提供快速数据访问，加速CPU对内存的访问。
较大的缓存可以提高CPU性能，减少数据访问的延迟。
4.架构：不同的CPU架构在处理指令时的效率有所差异。
例如，英特
尔的x86架构和ARM架构在不同应用场景下有各自的优势。
5.浮点运算性能：浮点运算是CPU计算力的一个重要指标，尤其在科
学计算和图形渲染等需要大量浮点运算的领域。
6.整数运算性能：整数运算是CPU的基本功能，也是大多数应用程序
的基础。
较高的整数运算性能可以提升日常办公和多媒体应用的响应速度。
7.芯片制程：制程工艺是指CPU芯片上的晶体管的尺寸和间距。
制程
工艺对芯片功耗、散热和性能有一定影响。
较先进的制程工艺可以提供更
好的性能和能效。
8.功耗：功耗是CPU运行所消耗的电能，较高的功耗可能引发散热问题，较低的功耗可以提高电池续航时间。
9.性价比：在选择CPU时，性价比也是需要考虑的因素。
性价比较高
的CPU可以提供较好的性能表现，同时价格相对较低。
通过对这些性能指标的分析，人们可以更好地了解和评估不同CPU的性能特点和适用场景。
!。
骁龙770与768G的CPU和GPU提升测评
骁龙770与768G的CPU和GPU提升测评移动智能设备市场的竞争日趋激烈，消费者对于手机性能的需求也越来越高。
作为高性能移动处理器的代表，高通骁龙系列一直备受关注。
最近，高通发布了两款新品：骁龙770和768G，宣称其在CPU和GPU方面有了显著的提升。
本文将对这两款处理器进行测评，以揭秘它们的真实性能。
一、骁龙770的CPU与GPU表现首先我们来看骁龙770的CPU性能。
骁龙770采用了2.8GHz的Kryo 670架构，相较于上一代的765G，在主频上有所提升。
经过多个基准测试软件的测试，骁龙770在单核性能和多核性能方面均有不俗的表现。
与以往相比，其性能提升幅度可观。
这意味着用户在使用骁龙770处理器的手机时，可以更加流畅地运行各类应用程序，享受更好的使用体验。
接下来，我们来探讨骁龙770的GPU性能。
骁龙770搭载了Adreno 642L GPU，相比765G的Adreno 620，在图形渲染和游戏处理方面的性能得到了明显的提升。
在一系列的游戏性能测试中，骁龙770展现出与高端旗舰手机处理器相媲美的水平。
手机用户在使用骁龙770处理器的设备时，将能够畅享高画质游戏，同时还能够保持较低的能耗。
总体来说，骁龙770在CPU和GPU性能上的提升是显而易见的。
它使得手机在处理各种任务时更加高效，同时保证了出色的图形渲染和游戏处理能力。
二、骁龙768G的CPU与GPU表现接下来我们来关注骁龙768G的表现。
骁龙768G作为骁龙系列的中端旗舰级处理器，其CPU性能和GPU性能也有值得关注的进步。
首先，骁龙768G采用了2.8GHz的Kryo 475架构。
在CPU性能方面，它比上一代的765G在主频上略有提高，同时还进行了微架构的优化，使得其单核性能和多核性能有所提升。
在实际应用测试中，骁龙768G处理器所搭载的设备表现出流畅的操作体验，用户在日常使用场景中能够感受到显著的性能提升。
接下来，我们来看一下骁龙768G的GPU性能。
cpu性能测试
cpu性能测试1.素数介绍sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进⾏素数计算素数（也叫质数）就是从1开始的⾃然数中，⽆法被整除的数，⽐如2、3、5、7、11、13、17等。
编程公式：对正整数n，如果⽤2到根号n之间的所有整数去除，均⽆法整除，则n为素数。
2.sysbench安装、使⽤# CentOS7下可使⽤yum安装yum install sysbench#使⽤⽅法sysbench [general-options]... --test=<test-name> [test-options]... commandGeneral options: #通⽤选项--num-threads=N number of threads to use [1] #创建测试线程的数⽬。
默认为1.--max-requests=N limit for total number of requests [10000] #请求的最⼤数⽬。
默认为10000，0代表不限制。
--max-time=N limit for total execution time in seconds [0] #最⼤执⾏时间，单位是s。
默认是0,不限制。
--forced-shutdown=STRING amount of time to wait after --max-time before forcing shutdown [off] #超过max-time强制中断。
默认是off。
--thread-stack-size=SIZE size of stack per thread [32K] #每个线程的堆栈⼤⼩。
默认是32K。
--init-rng=[on|off] initialize random number generator [off] #在测试开始时是否初始化随机数发⽣器。
默认是off。
--test=STRING test to run #指定测试项⽬名称。
服务器性能测试
服务器性能测试性能测试（CPU、内存、IO）~~~~~~CPU~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~CPU指标为运算处理能⼒⼀、cat /ptoc/cpuinfo1、直接查看逻辑CPU的个数，执⾏：cat /proc/cpuinfo |grep 'physical id' |sort |uniq结果：记录2、直接查看CPU的型号，执⾏：cat /proc/cpuinfo |grep 'model name' |sort |uniq结果：记录3、单个CPU的内核数，执⾏：cat /proc/cpuinfo |grep 'cpu cores' |sort |uniq结果：记录4、总的CPU线程数，执⾏：cat /proc/cpuinfo |grep 'processor'结果：记录⼆、使⽤Super PI是利⽤CPU的浮点运算能⼒来计算出π（圆周率），所以⽬前普遍被超频玩家⽤做测试系统稳定性和测试CPU计算完后特定位数圆周率所需的时间。
结果：root@localhost.example. ~# ./super_pi 20Version 2.0 of the super_pi for Linux OSFortran source program was translated into C program with version 19981204 off2c, then generated C source program was optimized manually.pgcc 3.2-3 with compile option of "-fast -tp px -Mbuiltin -Minline=size:1000 -Mnoframe -Mnobounds -Mcache_align -Mdalign -Mnoreentrant" was used for thecompilation.------ Started super_pi run : Tue May 16 10:47:18 CST 2017Start of PI calculation up to 1048576 decimal digitsEnd of initialization. Time= 0.200 Sec.I= 1 L= 0 Time= 0.498 Sec.I= 2 L= 0 Time= 0.539 Sec.I= 3 L= 1 Time= 0.536 Sec.I= 4 L= 2 Time= 0.535 Sec.I= 5 L= 5 Time= 0.532 Sec.I= 6 L= 10 Time= 0.537 Sec.I= 7 L= 21 Time= 0.529 Sec.I= 8 L= 43 Time= 0.542 Sec.I= 9 L= 87 Time= 0.532 Sec.I=10 L= 174 Time= 0.582 Sec.I=11 L= 349 Time= 0.974 Sec.I=12 L= 698 Time= 1.379 Sec.I=13 L= 1396 Time= 1.094 Sec.I=14 L= 2794 Time= 1.353 Sec.I=15 L= 5588 Time= 0.955 Sec.I=16 L= 11176 Time= 1.408 Sec.I=17 L= 22353 Time= 1.067 Sec.I=18 L= 44707 Time= 1.242 Sec.I=19 L= 89415 Time= 0.901 Sec.End of main loopEnd of calculation. Time= 17.033 Sec.End of data output. Time= 0.070 Sec.Total calculation(I/O) time= 17.103( 0.521) Sec.------ Ended super_pi run : Tue May 16 10:47:36 CST 2017~~~~~~CPU~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~内存~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~内存指标为稳定性free -m （主要是看内存⼤⼩、交换空间、⾼速缓存）结果：记录memtest不但可以彻底的检测出内存的稳定度，还可同时测试记忆的储存与检索数据的能⼒，让你可以确实掌控到⽬前你机器上正在使⽤的内存到底可不可信赖。
CPU性能测试实验报告
计算机硬件技术基础课程实验报告实验题目：CPU性能测试实验人班级：学号：姓名：1、实验目的了解CPU参数的含义，以及各个参数对CPU性能的影响2、实验环境①实验硬件环境(计算机的型号、基本配置)宏基4741G华硕K401E联想Y560处理器型号Intel 酷睿i3 370M Inter Pentium T4400Intel 酷睿i5 460M 处理器主频 2.4GHz 2.2GHz 2.53GHz内存容量2G1G4GB硬盘容量320G320G500G显卡芯片NVIDIA Geforce GT 320M NVIDIA Geforce 310M ATI Mobility Radeon 操作系统Windows 7Wiindows XP Windows 7②实验软件坏境（操作系统、测试软件等）CPU-Z，是一款检测CPU使用程度最高的一款软件，它可以提供一些关於处理器的资讯，包含了制造厂及处理器名称，核心构造及封装技术，内部、外部频率，最大超频速度侦测，也可以查出处理器相关可使用的指令集。
最新的1.5.5版加入了可侦测处理器的核心电压、L2快取汇流排频宽、Windows NT/2000环境下的双处理器模式侦测，及记忆体时脉(如CAS Latency, RAS to CAS, RAS Precharge)。
Everestultimate（原名AIDA32）一款强大测试软硬件系统信息的工具。
它可以详细的测试PC每一个方面的信息。
支持CPU、FPU基准测试，提供CPU Queen、CPU P hotoWorxx、CPU ZLib、CPU AES、FPU Julia、FPU Mande、FPU SinJulia基准测试模块，最新版支持三核心AMD Phenom、六核心Intel Dunnington Xeon处理器；SuperPi cpu性能测试软件原理是计算圆周率小数点的位数SuperPi是一个测试C PU性能的计算软件；它的工作原理是计算圆周率小数点的位数．例如：SuperPi 100万位就是CPU计算到圆周率小数点后100万的意思，时间越短表示CPU的计算能力越强！Fritz Chess Benchmark是一款国际象棋测试软件，是国际象棋软件Fritz自带的电脑棋力测试程序，由于支持多线程，而且它做的是大量科学计算，所有经常被用来测试电脑的科学运算能力。
设备性能测试方案三篇
设备性能测试方案三篇引言本文档旨在提供三篇设备性能测试方案，分别针对不同的设备性能指标进行测试，以评估设备的性能表现。
方案一：CPU性能测试测试目标测试设备的CPU性能，包括计算速度、多任务处理和功耗等指标。
测试方法1. 使用专业的CPU性能测试软件，记录设备在计算速度方面的成绩，例如PCMark和Geekbench等。
2. 运行多个具有不同计算复杂度的任务，并记录设备在多任务处理方面的表现。
3. 通过监测设备的电池消耗情况，评估设备在处理任务时的功耗水平。
数据分析根据测试结果，比较不同设备的CPU性能，包括计算速度、多任务处理和功耗等方面的表现，从而评估设备的整体性能。
方案二：存储性能测试测试目标测试设备的存储性能，包括读写速度、数据传输稳定性和存储容量等指标。
测试方法1. 使用专业的存储性能测试软件，记录设备的读写速度和数据传输稳定性。
2. 对设备进行存储容量测试，以确定设备可以容纳的数据量。
数据分析根据测试结果，比较不同设备的存储性能，包括读写速度、数据传输稳定性和存储容量等方面的表现，从而评估设备的整体性能。
方案三：网络性能测试测试目标测试设备的网络性能，包括网络连接速度、数据传输速度和稳定性等指标。
测试方法1. 使用专业的网络性能测试工具，测试设备的网络连接速度，例如Speedtest和PingPlotter等。
3. 对设备进行长时间的网络稳定性测试，以评估设备在长时间使用时的网络表现。
数据分析根据测试结果，比较不同设备的网络性能，包括网络连接速度、数据传输速度和稳定性等方面的表现，从而评估设备的整体性能。
结论通过对设备进行CPU性能测试、存储性能测试和网络性能测试，可以综合评估设备的性能表现，并为用户提供参考，以选择合适的设备。
测试结果可以作为设备生产厂商改进产品性能和用户选择设备的参考依据。
以上为设备性能测试方案三篇。
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用户态CPU
精品课件
例2：程序cpu usr%瓶颈问题定位。（如果线程cpu消耗比较均衡） 执行：perf top -p 7152 -e cycles:u
参考案例：VTDU因CPU消耗过高回滚
内核态CPU
例3：定位sy%消耗过高问题 执行：perf top -p xxxx -e cycles:k
精品课件
Load average剖析
load average System load averages is the average number of processes that are either in a runable or uninterruptable state. A process in a runnable state is either using the CPU or waiting to use the CPU. A process in uninterruptable state is waiting for some I/O access, eg waiting for disk. The averages are taken over the three time intervals. Load averages are not normalized for the number of CPUs in a system, so a load average of 1 means a single CPU system is loaded all the time while on a 4 CPU system it means it was idle 75% of the time.
user cpu time (or) % CPU time spent in user space system cpu time (or) % CPU time spent in kernel space user nice cpu time (or) % CPU time spent on low priority processes idle cpu time (or) % CPU time spent idle io wait cpu time (or) % CPU time spent in wait (on disk) hardware irq (or) % CPU time spent servicing/handling hardware interrupts software irq (or) % CPU time spent servicing/handling software interrupts steal time - - % CPU time in involuntary wait by virtual cpu while hypervisor is servicing another processor (or) % CPU time stolen from a virtual machine
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性能测试分析之CPU篇
目录
Linux系统结构简介 用户态CPU消耗分析 内核态CPU消耗分析 硬中断&软中断 Load average剖析
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Linux系统结构
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Linux系统结构
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几种CPU消耗
Us% Sy% Ni% Id% Wa% Hi% Si% St%
进程状态
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Load average剖析
例5：TASK_UNINTERRUPTIBLE状态进程过多导致load飙高 执行：LoadTest程序 调用vfork（），父进程进入D状态
例6：TASK_INTERRUPTIBLE状态线程不会增加Load 执行：LoadTest程序 每个线程执行sleep进入S状态
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内核态CP1. 当前执行任务时间片用完，cpu正常调度下一个任务。 2. I/O阻塞 3. 抢占锁资源，用户代码挂起（sleep）,等待条件变量 4. 硬中断&软中断
例4：程序问题造成大量的上下文切换 执行：TestCsw程序 开启100个线程，每个线程usleep（1*1000）
CPU调度
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用户态CPU
例1：程序cpu usr%瓶颈问题定位。 模拟程序TestMap 主线程：死循环阻塞 线程1： sleep 线程2 : 循环map find操作
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执行命令：top –H –p 7152
用户态CPU
执行命令：pstack 7152
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分析过程： 1. 通过top –H –p XX 发现线程7153占用cpu特别高 2. 通过pstack 发现线程7153在做map查询操作，大量的红黑树查找
硬中断&软中断
网卡中断为例： 频繁的数据包收发会耗尽cpu时间
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多核cpu，如何做中断负载均衡？
多队列网卡： 只需配置每个队列的cpu亲和性，smp_affinity。 单队列网卡： 先通过RPS模拟出多队列再最cpu亲和性。
RPS：根据数据包源地址、目的地址和源端口做hash，来选择不同 cpu。 RFS： RPS负载均衡的优化。