性能测试与分析
机械工程中的性能测试与数据分析
机械工程中的性能测试与数据分析引言机械工程是现代工业发展的基础，而性能测试与数据分析则是评估和提升机械设备性能的重要手段。
本文将从实验设计、测试方法、数据采集与处理、分析与应用等方面来探讨机械工程中性能测试与数据分析的重要性和技术。
一、实验设计任何一项机械性能测试都需要进行科学合理的实验设计。
实验设计的目的是明确测试目标、确定测试内容和参数，并合理安排测试方案。
常见的实验设计方法有正交试验设计、全因素试验设计和响应面试验设计等。
根据具体的测试目标和条件，选择合适的实验设计方法可以提高测试的效率和准确性。
二、测试方法性能测试的测试方法包括静态测试和动态测试。
静态测试是用于测试机械设备在固定状态下的性能指标，如负载能力、刚度等。
而动态测试则是模拟机械设备在运行状态下的工作条件进行测试，如振动、噪音等。
对于不同类型的机械设备，需要选择不同的测试方法，并根据实际需求进行合理的测试。
三、数据采集与处理性能测试需要采集大量的实验数据，而数据采集与处理是保证测试结果准确、可靠的重要环节。
数据采集的方法包括传感器测量和现场观察等。
在采集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
而数据处理则包括数据筛选、数据清洗和数据整理等工作。
通过有效的数据采集和处理，可以得到真实、可靠的测试数据。
四、数据分析与应用数据分析是性能测试与数据分析的核心环节，通过对测试数据进行分析可以获取对机械设备性能的深入理解。
数据分析的方法包括统计分析、信号处理和多元分析等。
通过数据分析，可以获取机械设备在不同工作状态下的性能指标，预测机械设备的寿命和故障概率，优化机械设备的设计和工艺。
同时，数据分析还可以用于机械设备的状态监测和预警，提高设备的可靠性和安全性。
结论机械工程中的性能测试与数据分析在提升机械设备性能、优化设计和工艺方面起着重要作用。
通过合理的实验设计、科学的测试方法、有效的数据采集与处理以及深入的数据分析与应用，可以获得准确、可靠的测试结果，并为机械工程的发展和创新提供科学依据。
手机性能实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，智能手机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
手机性能的高低直接影响到用户体验。
为了评估不同品牌、不同型号的手机在性能上的表现，我们进行了一系列的手机性能实验。
本次实验旨在通过一系列测试，分析不同手机在处理器性能、内存速度、图形处理能力、电池续航等方面的表现，为消费者提供参考。
二、实验目的1. 了解不同品牌、不同型号手机的性能表现。
2. 分析手机性能与用户体验之间的关系。
3. 为消费者选购手机提供参考依据。
三、实验方法1. 选择具有代表性的手机品牌和型号，包括但不限于华为、小米、OPPO、vivo、苹果、三星等。
2. 通过官方渠道购买实验用手机，确保手机处于全新状态。
3. 使用专业的手机性能测试软件进行测试，包括安兔兔、Geekbench、3DMark等。
4. 对比不同手机的测试结果，分析性能差异。
5. 对测试数据进行统计分析，得出结论。
四、实验内容1. 处理器性能测试使用Geekbench 5进行处理器性能测试，主要测试单核和多核性能。
2. 内存速度测试使用Androbench进行内存速度测试，主要测试读取速度和写入速度。
3. 图形处理能力测试使用3DMark进行图形处理能力测试，主要测试手机在图形渲染和游戏性能方面的表现。
4. 电池续航测试使用专业软件进行电池续航测试，包括播放视频、播放音乐、浏览网页、运行游戏等场景。
5. 系统流畅度测试使用鲁大师进行系统流畅度测试，主要测试手机在运行日常应用时的流畅度。
五、实验结果与分析1. 处理器性能在处理器性能方面，高通骁龙8系列和苹果A系列处理器表现较为出色。
在Geekbench 5测试中，搭载骁龙8系列处理器的手机在单核和多核性能上均表现出色，而苹果A系列处理器则在单核性能上领先。
2. 内存速度在内存速度方面，搭载LPDDR5内存的手机在读取和写入速度上表现更为出色。
在Androbench测试中，搭载LPDDR5内存的手机读取速度普遍在1500MB/s以上，写入速度在1000MB/s以上。
振动传感器性能测试及振动测试系统建模与性能分析实验
振动传感器性能测试及振动测试系统建模与性能分析实验一、 实验目的1. 了解各类型振动传感器的工作原理、掌握压阻式加速度传感器的动态校准过程。
2. 掌握正弦、随机振动控制的基本过程，能够根据实际情况合理设计校准过程中的参考谱。
3. 掌握振动传感器的动态校准方法并能计算出振动传感器的各项动态特性指标。
4. 了解振动测试系统的组成，掌握振动测试系统的建模方法5. 对于测试后未达到设计指标的系统，应当能够设计出动态补偿滤波器以补偿系统的动态特性。
二、实验系统组成振动测试系统由两部分组成，一部分是振动控制系统，另外一部分就是远程数据采集、处理系统。
实验系统中，振动控制系统的振动台按照预先设定的参考谱进行振动。
标准传感器和被校传感器感受相同的振动，经过相应的变送器或放大器输出的电压信号送入数据采集系统，实验工作站（包括实验者开发的数据处理软件）通过网络中的服务器获得所采集的数字信号，进行后续的动态校准、建模与性能分析工作，如图1所示。
● ● ● ● ●●实验工作站（数据处理软件）图1 振动测试系统动态校准、建模与性能分析三、实验系统工作原理1、振动控制系统工作原理振动控制系统中的振动台产生动态校准、动态测试所需的标准振动信号。
振动控制系统由振动控制仪、功率放大器、振动台和反馈传感器构成，目的是使振动台按照预先设定的参考谱进行振动。
振动控制仪安装在工控机中，振动控制信号从工控机发出，经过功率放大器对控制信号进行放大，驱动振动台振动。
而振动台的振动情况由安装在台面中心的反馈传感器获取，经过电荷放大器传送至工控机中的振动控制仪，从而形成闭环控制使振动台能够按照设定参考谱进行振动。
在振动台的夹具台面上采用背靠背方式安装标准传感器与被校传感器，这样保证了它们感受的是相同的振动信号，通过采集两个传感器的输出并将其送入实验工作站，参与实验的人员就可以在远程计算机上进行振动传感器的校准、建模及性能分析了。
2 数据采集系统工作原理数据采集系统配有NI公司的数字化仪（PXI－5122），可以实现双通道信号的同步采样。
木材力学性能的检测与分析研究
木材力学性能的检测与分析研究木材在建筑、家具制造等方面有着广泛的应用。
然而，不同种类的木材具有不同的力学性能，这直接关系到其使用寿命和使用效果。
因此，对木材的力学性能进行检测与分析研究具有重要的意义。
一、木材力学性能检测方法1. 弯曲强度测试弯曲测试常用于表征木材的强度和坚固度，可以通过测定弯曲载荷和弯曲位移获得相应的参数。
2. 抗压强度测试抗压测试可以测量木材在受压力作用下的强度。
压缩试验中，木样通常被置于试验机之下，沿木材长度方向卸载，以测量材料在受压状态下的强度。
压缩测试还可以测量木材的纵向变形率。
3. 抗拉强度测试拉伸试验可以测量木材的抗拉强度和弹性模量。
在该测试中，材料被拉伸，并通过暴露样品的两端来应用外部力。
4. 剪切强度测试剪切测试会测量材料沿剪切面抵抗踩踏和分裂的能力。
剪切测试让木材在机器之下部分剪断，通过测量所需的切割力来测定木材剪切强度。
二、影响木材力学性能的因素1. 木材年轮木材年轮认为是一种显著的木材力学性能因素。
纵向拉伸试验等工业测试表明，木材的年轮会影响它的拉伸强度和其底杆点。
2. 木材物种不同种类的木材由不同的树种遗传，以及生长环境变因，因此，不同种类的木材具有着不同的性能。
松木是一种轻质木材具高硬度、高强度、高韧性，是建筑和工业用材的优选。
激素树、榉树等是高雅的家居木材，其触感具有细腻、光滑、挺拔等特点。
3. 湿度木材不锈柿将会随着环境湿度发生变化，湿度过高或过低都会导致木材吸收或释放水份，会影响它的大小和形状以及相对的力学性能。
4. 微观结构微观结构也是一种影响木材力学性能的因素，如木材横向壁厚比例及孔隙率等，都会影响它的强度和韧性等综合性能。
三、木材力学性能分析通过上述方法检测不同种类、不同生长环境和不同干燥要求的木材力学性能，我们也可以对其进行分析。
分析的方式有很多种，从简单的屈服点分析，到详细的材料模拟和流场仿真分析。
1. 屈服点分析在材料力学中，材料屈服点有着重要的意义。
性能测试报告分析
性能测试报告分析本文对公司项目进行的性能测试报告进行了详细分析，旨在发现潜在的性能瓶颈并提出相应的优化建议，以确保系统在高负载情况下能够保持稳定和高效运行。
一、测试环境概况在进行性能测试时，测试环境的搭建是至关重要的。
本次测试使用了XX测试工具，模拟了XX用户数量，对系统进行了XX小时的持续性能测试。
测试环境包括XX操作系统、XX数据库等相关信息，详细数据见附表1。
二、测试结果分析1. 响应时间：根据测试结果显示，系统响应时间在低负载状态下表现良好，但在高负载情况下逐渐增加，最终超出了预期阈值。
特别是在某些关键业务功能上，响应时间甚至超过了3秒，需要引起重视。
2. 吞吐量：系统吞吐量在测试过程中也出现了波动，随着用户数量的增加，吞吐量逐渐下降。
在高负载时，系统吞吐量达到瓶颈，无法满足用户需求。
3. 错误率：在持续性能测试中，系统出现了一定数量的错误率，尤其是在高负载状态下错误率增加更为显著。
这些错误可能导致系统性能下降和用户体验不佳。
三、问题分析1. 数据库优化不足：根据测试结果显示，数据库查询是导致系统性能下降的主要原因之一。
当前的数据库设计、索引等方面存在优化空间，需要进一步优化数据库结构以提升系统性能。
2. 缓存机制不完善：系统在高负载状态下缓存命中率较低，说明当前的缓存机制设计不合理。
应该对缓存策略进行重新评估，提高缓存效率和命中率。
3. 网络请求响应慢：部分网络请求的响应时间超过了预期，可能是由于网络带宽不足或者网络延迟太高导致。
建议优化网络配置，减少网络请求的瓶颈。
四、优化建议1. 数据库优化：对数据库进行性能调优，包括优化查询语句、添加合适的索引、定期清理无用数据等，以减少数据库负载。
2. 缓存优化：重新设计缓存策略，提高缓存命中率，减少对数据库的请求次数，提升系统的性能表现。
3. 网络优化：优化网络配置，包括增加带宽、减少网络延迟等，以提高系统的网络响应速度。
五、总结通过本次性能测试报告的分析，我们发现了系统中存在的性能问题，并提出了相应的优化建议。
性能测试分析报告
性能测试分析报告
这是一个性能测试分析报告的模板，您可以根据实际的测试结果填写相关内容。
性能测试分析报告
1. 引言
介绍测试的目的、范围、测试环境等基本信息。
2. 测试过程
描述测试的步骤和方法，例如使用的工具、测试时间、测试数据等。
3. 测试结果概要
总结测试结果的主要指标和结论，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。
4. 响应时间分析
分析系统在不同负载情况下的响应时间，包括最大、最小和平均响应时间，并绘制相应的图表。
5. 吞吐量分析
分析系统在不同负载情况下的吞吐量，包括每秒请求数和每秒传输数据量，并绘制相应的图表。
6. 并发用户数分析
分析系统在不同负载情况下的并发用户数，包括最大并发用户数和各个时间点的并发用户数，并绘制相应的图表。
7. 资源消耗分析
分析系统在不同负载情况下的资源消耗情况，包括CPU占用率、内存使用量等，并绘制相应的图表。
8. 瓶颈分析
根据测试结果和系统性能指标，分析系统存在的瓶颈和薄弱环节，并提出优化建议。
9. 结论
总结性能测试的结果和分析，指出系统的性能状况，评估系统的稳定性和可扩展性，并给出进一步优化的建议。
10. 附录
在需要时，可以提供详细的测试数据、配置信息、测试脚本等补充资料。
以上是一个性能测试分析报告的基本内容，根据实际情况可以进行适当的调整和补充。
希望对您有所帮助！。
设备性能测试方案
设备性能测试方案目标本文档旨在提供一份设备性能测试方案，以确保设备的稳定运行和良好性能。
通过对设备进行全面的性能测试，我们可以获得相关数据，评估设备的性能，并为后续改进和优化提供参考。
测试内容1. 功能测试：验证设备是否按照规格正常工作，并检查其各项功能是否达到预期效果。
2. 性能测试：通过使用合适的工具和设备，对设备的性能进行测试，包括但不限于以下方面：- 响应时间：测试设备在不同负载下的响应时间，检验设备是否能够在合理时间内处理请求。
- 吞吐量：测试设备在单位时间内能够处理的请求数量，用来评估设备的处理能力。
- 容量：测试设备的最大处理能力，以确定设备在正常使用情况下是否能够满足需求。
- 稳定性：通过长时间运行设备，检查设备在连续工作情况下表现的稳定性和可靠性。
测试方法1. 设计测试用例：基于设备的规格和功能需求，设计相关的测试用例，确保涵盖设备的各项功能和性能指标。
2. 收集测试数据：使用合适的测试工具，对设备进行测试，并记录相关数据，如响应时间、吞吐量等。
3. 分析测试结果：根据收集到的测试数据，对设备的性能进行评估和分析，并与规格要求进行对比，确定设备是否达到预期性能水平。
4. 缺陷修复和优化：如果测试结果不符合规格要求，将发现的缺陷记录下来，并进行修复和优化，直至设备达到预期性能水平。
测试环境1. 环境要求：为了保证测试结果的准确性，测试环境应与实际使用环境相似，包括硬件、软件和网络等方面。
2. 工具和设备：选择合适的工具和设备进行测试，如负载测试工具、性能监控工具等，以及需要测试的设备本身。
测试计划1. 制定测试计划：根据设备的规格和功能需求，制定详细的测试计划，包括测试的时间安排、测试人员的角色和职责等。
2. 执行测试：按照测试计划执行测试，并记录下测试过程和结果。
3. 分析测试数据：对测试结果进行分析，评估设备的性能和稳定性，并提出改进建议。
风险管理1. 风险识别：在测试前，识别可能对测试结果产生影响的风险因素，如测试环境的不稳定性、数据质量问题等。
性能测试报告分析
性能测试报告分析概述：性能测试是软件开发过程中的重要环节，通过模拟大量用户活动和负载来评估系统的响应时间、并发处理能力和稳定性。
性能测试报告是对性能测试结果的总结和分析，它提供了一系列指标和数据，帮助开发人员和测试人员评估和改进系统的性能。
I. 测试环境和测试目标首先，性能测试报告应当提供详细的测试环境信息，包括硬件配置、软件环境、网络环境等。
同时，测试目标也应该明确，例如评估系统在特定负载下的响应时间是否满足需求，系统的并发处理能力等。
II. 测试方法和策略性能测试报告中应当说明所采用的测试方法和策略，例如负载测试、压力测试、容量测试等。
这些方法和策略对于不同的系统和场景可能有所不同，因此测试报告应当对选择的方法和策略进行解释和说明。
III. 测试结果分析性能测试报告的核心部分是测试结果分析。
它涵盖了系统的性能指标和性能问题的识别和分析。
1. 响应时间分析性能测试报告应当提供系统在不同负载下的平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标。
通过对这些指标的比较和分析，可以评估系统的响应时间是否符合预期，是否需要优化。
同时，可以根据用户活动和业务流程的不同，进行细分和详细的分析。
2. 并发处理能力分析除了响应时间，性能测试报告还应当提供系统的并发处理能力指标，例如最大并发用户数、平均并发用户数等。
通过对这些指标的分析，可以评估系统在特定负载条件下的处理能力，并为系统的扩展和优化提供依据。
3. 性能问题分析性能测试报告应当清楚地列出系统在测试过程中出现的性能问题，例如响应时间过长、系统崩溃等。
对于每个问题，测试报告应当提供详细的分析，包括问题的原因、影响范围和优化建议等。
这些分析可以帮助开发人员更好地理解问题所在，并采取相应的措施进行修复和改进。
IV. 测试结论和改进建议性能测试报告的最后应当提供一份综合性的结论和改进建议。
结论应当对系统的整体性能进行评价，并指出系统在哪些方面需要改进。
改进建议应当基于测试结果和分析，针对具体的性能问题提出具体的解决方案和优化措施。
性能测试发展现状及未来趋势分析
性能测试发展现状及未来趋势分析摘要：性能测试是软件开发生命周期中至关重要的一个环节，可以帮助开发人员评估系统的稳定性和性能。
本文将探讨性能测试的发展现状，包括当前的技术和方法，并分析未来的趋势，以帮助读者了解这一领域的最新动向。
引言：随着软件产品的复杂性不断增加，如何确保软件系统的性能和稳定性成为了开发人员面临的挑战。
性能测试作为一种评估软件系统性能的方法，已经成为企业在软件开发过程中必不可少的一环。
本文将通过对性能测试发展现状的分析，探讨其未来的趋势，并为读者提供有关这一领域的深入了解。
一、性能测试的发展现状1. 数据驱动的性能测试随着大数据和云计算技术的快速发展，性能测试正变得越来越依赖于数据。
通过分析实际生产环境中的数据，测试人员可以模拟真实场景下的负载，并评估系统的性能表现。
数据驱动的性能测试实现了测试的自动化，提高了测试的准确性和效率。
2. 基于云的性能测试云计算的兴起也给性能测试带来了新的机遇和挑战。
通过利用云平台的弹性资源，测试人员可以根据需要扩展测试环境，模拟大规模用户访问。
此外，基于云的性能测试还可以提供更多的监控和分析功能，帮助测试人员快速识别系统瓶颈并进行优化。
3. 微服务的兴起与性能测试随着微服务架构的兴起，性能测试也面临着新的挑战。
传统的性能测试方法往往难以应对多服务协同工作的复杂性。
因此，测试人员不仅需要对单个服务进行测试，还需要考虑服务之间的协同和整体性能。
未来的性能测试将更加注重对微服务架构的兼容性和性能表现的评估。
二、未来趋势分析1. 自动化测试的普及随着软件开发周期的缩短和软件产品的复杂性的增加，传统的手工测试方法已经无法满足需求。
未来的性能测试将更加注重自动化测试的发展，通过脚本和工具实现测试流程的自动化和执行。
自动化测试可以提高测试的效率和准确性，减少人为错误的风险。
2. AI在性能测试中的应用人工智能（AI）的快速发展为性能测试带来了新的机遇。
AI可以通过学习和模拟用户行为，提供更精准的负载模拟和性能评估。
性能测试问题总结
性能测试问题总结在软件开发和系统优化的过程中，性能测试是至关重要的环节。
通过性能测试，我们可以发现系统在处理大量用户请求、高并发场景以及复杂业务逻辑时可能出现的性能瓶颈和问题。
然而，在进行性能测试的过程中，往往会遇到各种各样的挑战和问题。
接下来，我将对常见的性能测试问题进行总结和分析。
一、测试环境问题1、硬件配置不一致在性能测试中，如果测试环境的硬件配置与生产环境存在较大差异，那么测试结果的参考价值就会大打折扣。
例如，生产环境使用的是高性能服务器，而测试环境使用的是配置较低的服务器，可能导致测试结果显示系统性能良好，但在实际生产环境中却出现性能瓶颈。
2、网络环境差异网络环境的不同也会对性能测试结果产生影响。
测试环境中的网络带宽、延迟和丢包率等参数可能与生产环境不同，从而导致测试结果无法真实反映系统在实际网络环境中的性能表现。
3、软件版本不一致测试环境中使用的软件版本与生产环境不一致，可能会引入一些未知的差异。
例如，数据库版本、中间件版本的不同，可能会导致性能表现的差异。
二、测试脚本问题1、脚本逻辑错误性能测试脚本的逻辑如果存在错误，可能会导致测试结果不准确。
例如，没有正确模拟用户的操作流程，或者在脚本中存在重复请求、遗漏关键步骤等问题。
2、参数化不合理在性能测试中，常常需要对一些数据进行参数化，以模拟真实的用户场景。
如果参数化不合理，例如参数取值范围不合理、参数分布不均匀等，可能会导致测试结果无法反映真实的系统性能。
3、关联和断言设置不当脚本中的关联和断言设置不当，可能会导致测试失败或者测试结果不准确。
例如，关联没有正确获取到动态数据，断言设置过于严格或宽松。
三、测试数据问题1、数据量不足如果测试数据量不足，无法模拟真实的业务场景，可能会导致系统在处理大量数据时出现性能问题。
2、数据分布不合理测试数据的分布如果不合理，例如某些数据类型出现的频率过高或过低，可能会影响测试结果的准确性。
3、数据质量问题测试数据中存在错误、重复或不完整的数据，可能会导致系统在处理数据时出现异常，从而影响性能测试结果。
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Linux 性能测试与分析(1) 1 性能测试简介 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。 操作系统的各个子系统包括：
CPU Memory IO Network 他们之间高度依赖，互相影响。比如： 1. 频繁的磁盘读写会增加对内存的使用 2. 大量的网络吞吐，一定意味着非常可观的CPU利用率
可用内存的减少可能增加大量的swapping，从而使系统负载上升甚至崩溃
2 应用程序类型 性能测试之前，你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的，这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。
通常可分为如下两种： CPU bound – 这类程序，cpu往往会处于很高的负载，当系统压力上升时，相对于磁盘和内存，往往CPU会首先到达瓶颈。Web server，mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。
I/O bound – 这类程序，往往会频繁的访问磁盘，从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后，便进入sleep状态，从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序，cache服务器往往属于这种类型。
3 CPU 3.1 性能瓶颈 3.1.1 运算性能瓶颈 作为计算机的计算单元，其运算能力方面，可能出现如下瓶颈： 1. 用户态进程CPU占用率很高 2. 系统态(内核态)CPU占用率很高 测试CPU的运算性能，通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法，通常是计算小数点后104万位，通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。
常用工具： 1. SUPER PI(π) 2. Wprime 与SuperPI不同的是，可以支持多核CPU的运算速度测试 3. FritzChess 一款国际象棋测试软件，测试每秒钟可运算的步数
突破CPU的运算瓶颈，一般只能靠花钱。比如提高时钟频率，提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构：
Core -> Nehalem(E55x，如r710，dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge
3.1.2 调度性能瓶颈 CPU除了负责计算之外，另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面，CPU可能会出现如下性能瓶颈：
1. Load平均值超过了系统可承受的程度 2. IOWait占比过高，导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈 3. Context Switch过高，导致CPU就像个搬运工一样，频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波 4. 硬中断CPU占比接近于100% 5. 软中断CPU占比接近于100%
超线程 超线程芯片可以使得当前线程在访问内存的间隙，处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看做是两个独立的CPU。
3.2 典型监控参数 3.2.1 参数含义
Load
Load是指CPU所有内核正在处理的任务加上处于等待队列中的进程数之和。 处于等待队列(run queue)中的进程包括TASK_RUNNING 和 TASK_UNINTERRUPTIBLE两种状态的任务： 处于可运行状态的进程 等待不可中断任务的进程
在一个双核的系统中，如果两个进程正在执行，有四个进程处于run quque当中，那么load就是6
Nice% 用户进程空间内，通过调用nice或setpriority系统调用改变过优先级的进程的CPU占用率
Iowait% CPU等待IO操作的时间 Idle% CPU空闲时间 Intr/s 每秒钟处理的中断数 Hi% 服务于IRQs的时间占比 Si% 服务于Soft IRQs的时间占比 St% 关于st的解释，在IBM的一份文档里，有一段描述： IBM’s definition of steal time is actually pretty good: Steal time is the percentage of time a virtual CPU waits for a real CPU while the hypervisor is servicing another virtual processor.
3.3 工作原理 为了更好地理解CPU的性能参数，需要了解如下一些概念 3.3.1 进程及进程调度算法 1. 什么是线程 图3：进程和线程的数据结构 1. 2. 进程的状态 可运行状态(TASK_RUNNING) 不可中断的等待状态(TASK_UNINTERRUPTIBLE) 暂停状态(TASK_STOPPED) 跟踪状态(TASK_TRACED) 僵死状态(EXIT_ZOMBIE)
问题 Wait io%包含在idle%当中吗？ 从下面top实例可以看出，wait io%不属于idle%,等IO的过程被叫做uninterruptible sleep
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从性能测试角度来看，我倾向于这样理解线程： 1. 线程和进程的确不同，因为他们可以共享进程的资源，如地址空间等。因此在上下文切换的过程中可能会产生较小的性能损耗。
2. 站在调度器(scheduler)的角度来说，线程就是一个进程，或者说是一个轻量级的进程(Light Weight Process)。Kernel实际上就是通过轻量级的进程来支持多线程应用程序的。我们经常用的线程开发库pthread就是通过将轻量级进程和线程关联起来，来实现的。这样既可以实现资源的共享，又可以让每个线程被调度器独立调度。
2. 进程的状态 可运行状态(TASK_RUNNING) 不可中断的等待状态(TASK_UNINTERRUPTIBLE) 暂停状态(TASK_STOPPED) 跟踪状态(TASK_TRACED) 僵死状态(EXIT_ZOMBIE)
问题 Wait io%包含在idle%当中吗？ 从下面top实例可以看出，wait io%不属于idle%,等IO的过程被叫做uninterruptible sleep
Cpu1 : 2.7%us, 3.0%sy, 0.0%ni, 3.7%id, 89.7%wa, 0.0%hi, 1.0%si, 0.0%st 3.3.4 硬中断 性能测试中关注的中断，主要由自于IO设备所产生，如键盘的一次按键，网卡的收报等等。
IRQ IO设备所发出的IRQ(Interrupt ReQuest)请求叫做中断请求（可屏蔽中断） 每个能够发出中断的IO设备都有一个IRQ输出线(部分高级前兆网卡，和大部分万兆网卡都多条IRQ输出线)。每条IRQ输出线和可编程中断控制器(Programmable Interrupt Controller)引脚相关联。
每个IRQ输出线的中断信号，只能被一个CPU core处理，IRQ线从0开始编号。 如何观察IRQ的状态： 问题3：大量的中断，是否会使CPU响应中断成为瓶颈呢？ 答案是一般不会，中断享有最高的优先级，有硬件中断发生时，CPU会立即停下手中的工作，响应中断，并调用相应中断处理程序。瓶颈一般发生在中断处理程序。
IRQ硬件中断是否意味着不会出现瓶颈呢？瓶颈有可能出现在中断的服务例程中，看下面的流程图：
IRQ在多处理器上的分发： 遵循对称多处理模型，每个IO中断的处理时间片是相同的，均匀分配。Kernel通过中断向量表来将中断信号发送到特定的CPU上去。
在必要的时候，Linux 2.6利用kirqd的内核线程来纠正IRQ在CPU上的分配。kirqd线程周期性的执行扫描每个CPU处理的中断个数，发现不均衡时重新调整CPU的负载。
下面的案例表明，IRQ在CPU上的分配不够均衡，因为8个CPU，只有4个CPU有负载：
性能测试中关注的中断，主要由自于IO设备所产生，如键盘的一次按键，网卡的收报等等。
IRQ IO设备所发出的IRQ(Interrupt ReQuest)请求叫做中断请求（可屏蔽中断） 每个能够发出中断的IO设备都有一个IRQ输出线(部分高级前兆网卡，和大部分万兆网卡都多条IRQ输出线)。每条IRQ输出线和可编程中断控制器(Programmable Interrupt Controller)引脚相关联。
每个IRQ输出线的中断信号，只能被一个CPU core处理，IRQ线从0开始编号。
问题3：大量的中断，是否会使CPU响应中断成为瓶颈呢？
答案是一般不会，中断享有最高的优先级，有硬件中断发生时，CPU会立即停下手中的工作，响应中断，并调用相应中断处理程序。瓶颈一般发生在中断处理程序。
IRQ硬件中断是否意味着不会出现瓶颈呢？瓶颈有可能出现在中断的服务例程中，看下面的流程图：
IRQ在多处理器上的分发： 遵循对称多处理模型，每个IO中断的处理时间片是相同的，均匀分配。Kernel通过中断向量表来将中断信号发送到特定的CPU上去。
在必要的时候，Linux 2.6利用kirqd的内核线程来纠正IRQ在CPU上的分配。kirqd线程周期性的执行扫描每个CPU处理的中断个数，发现不均衡时重新调整CPU的负载。
下面的案例表明，IRQ在CPU上的分配不够均衡，因为8个CPU，只有4个CPU有负载：