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1.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
2.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
3.wrk测试使用教程
4.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
5.ARM cpu性能测试总结
6.简单而强大的测试测试程序基准测试开源工具sysbench详解

一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，测试测试程序对系统的测试测试程序性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的测试测试程序是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的测试测试程序轻量级进程。如果准备运行的测试测试程序协议软件源码轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，测试测试程序运行队列长表明系统负载可能已经饱和。测试测试程序

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的测试测试程序部分代码。

       在系统压力测试前后，测试测试程序使用压力测试工具stress-ng，测试测试程序可以看到运行队列长度的测试测试程序明显变化，从3左右变化到了左右。测试测试程序

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，测试测试程序观察系统在压力下的测试测试程序表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、ea源码被盗3.、1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研

       在离线混部场景下，Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术，旨在处理突发的CPU使用需求，减少CPU限流带来的影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst，分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中，资源请求（requests.cpu）和限制（limits.cpu）通过这些参数来实现动态调整，以保证容器间公平的CPU分配。

       对于资源调度，Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗，针对延迟敏感业务，如抖音视频服务，通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降，同时也考虑资源的高效利用。然而，常规的限流策略可能导致容器部署密度降低，因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题，通过收集未使用的CPU资源，允许在突发时使用，从而提高CPU利用率并减少throttled_time。

       在Koordinator的配置中，通过configMap可以调整CPU Burst的百分比，以及在负载过高时的调整策略。例如，当CPU利用率低于阈值时，允许动态扩展cfs_quota，分享源码文件以应对突发的CPU使用。源码中，会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。

       总的来说，Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景，能有效提升核心业务的CPU资源使用效率，同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下，结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术，有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。

wrk测试使用教程

       wrk是一款轻量级的HTTP基准测试工具，能够在单机多核CPU上运行，产生大量负载。以下是wrk测试使用的基本教程：

       1. **安装wrk**：

        - 可以从GitHub（/wg/wrk）下载wrk的源码，并使用make命令编译安装。

        - 对于不同操作系统，如CentOS、Ubuntu等，可能需要先安装编译工具和相关依赖。

       2. **基本命令参数**：

        - `-c, --connections`：指定每个线程建立的连接数（并发数）。

        - `-d, --duration`：指定测试的持续时间，如2s、2m、2h。

        - `-t, --threads`：指定用于执行测试的线程数。

        - `--latency`：打印详细的延迟统计信息。

        - `-H, --header`：添加HTTP请求头。

        - `--timeout`：设置请求超时时间。

       3. **执行测试**：

        - 使用`wrk `格式执行测试。

        - 例如，`wrk -t -c -ds --latency `将使用个线程、个连接，持续秒对``进行压力测试，并打印延迟统计信息。

       4. **分析结果**：

        - 测试结果会包含响应时间、吞吐量（每秒请求数QPS）、请求成功率等信息。

        - 根据这些信息可以评估被测HTTP服务的性能表现。

       wrk以其轻量级、安装简单和学习成本低的uniapp 游戏源码优势，成为后端开发人员常用的接口性能验证工具。

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。vuespringboot的源码示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！

ARM cpu性能测试总结

       ARM CPU性能测试总结：

       ARM处理器性能的评估通常通过两个关键工具：DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second）和CoreMark。DMIPS是通过Dhrystone基准测试衡量系统每秒钟执行的Dhrystone指令数量，转化为DMIPS后便于比较。然而，DMIPS只是理论上的性能指标，实际应用性能还需考虑架构、缓存等因素。在Linux上，可通过下载Dhrystone源码并调整Makefile（如使用O3优化，设置HZ值）进行测试，最终结果以DMIPS/MHz表示。

       CoreMark则是针对嵌入式应用的性能测试，它关注处理器在执行典型工作负载（如算术、内存操作等）时的迭代次数。CoreMark结果越高，表明处理器性能越好，同时还能提供功耗数据。在GitHub上获取源代码后，通过修改makefile编译并执行，结果以Iterations/Sec（每秒迭代次数）/MHz表示。

       另外，Stream测试用于测量内存带宽，对CPU计算能力需求较小，但对内存带宽压力大。Stream测试包含四个基本功能，如Copy、Scale等，通过修改makefile进行多线程测试，结果反映了内存带宽的性能。

简单而强大的基准测试开源工具sysbench详解

       Sysbench作为一款强大的、跨平台的开源基准测试工具，其简单易用和高度灵活性使其成为评估系统性能的理想选择。本文将逐步深入探讨它的概念、安装、使用以及在CPU、内存、文件IO和数据库测试中的应用。

       1. Lua与LuaJIT基础

       Lua是一种轻量级、动态类型的脚本语言，由巴西天主教大学的团队开发。它的灵活性和高效性使其适用于配置和脚本编写。LuaJIT则是Lua的即时编译器，提供高性能和低内存占用，常用于游戏和专业应用中。

       2. sysbench简介

       sysbench是一个基于LuaJIT的可脚本多线程测试工具，广泛用于数据库测试，也支持创建复杂的系统工作负载。它包含多种内置基准测试，如CPU、内存、文件IO和数据库测试。

       3. 安装与使用

       sysbench支持二进制安装，对于Linux用户，可以通过packagecloud简单获取。在Windows环境下，推荐使用Windows Subsystem for Linux。源码安装适用于无网络或特殊需求的场景，需要根据系统配置指定数据库驱动。

       4. 测试实践

       sysbench的命令行选项丰富，可以调整随机数生成算法。测试内容包括CPU性能的CPU测试、内存占用的内存测试、磁盘性能的文件IO测试，以及针对MySQL和PostgreSQL数据库的专门测试。

       5. 总结

       本文详细介绍了sysbench的各个方面，从基础概念到实际操作，为系统性能评估和瓶颈发现提供了实用工具。通过本文，用户可以掌握sysbench的最新版本1.0.，并了解其在MySQL和PostgreSQL数据库测试中的应用。

使用SuperPi和Sysbench测试CPU性能

       准备测试机器，选用CentOS 7.9和Ubuntu .版本。

       对机器进行镜像源配置及安装基础软件。CentOS中配置国内公共镜像源，安装基础依赖包。Ubuntu同样配置镜像源，同样安装基础依赖。

       选择常用的CPU性能测试工具SuperPI和Sysbench。

       使用SuperPI进行单线程性能对比测试。SuperPI用于计算圆周率，耗时越短代表CPU性能越佳。

       安装并运行SuperPI，计算位圆周率，耗时.秒，通过比较时间来评估不同CPU的单线程性能。

       Sysbench是一个多线程性能测试工具，适用于CPU、内存、磁盘I/O、线程和数据库性能测试。

       安装Sysbench，对于CentOS，需要添加epel源。安装后，可以源码编译方式安装。

       详细参数解读，可参考官方文档。

       进行CPU性能测试，确保素数上限和线程数一致。通过比较测试结果，评估CPU性能。

       测试完成后，参考官方文档进行结果分析和优化。

处理器性能测试基准平台与测试指标

       SPEC，全称为标准性能评估公司（Standard Performance Evaluation Corporation），是由计算机厂商、系统集成商、大学、研究机构、咨询等多家公司组成的非营利性组织。该组织旨在建立和维护一套用于评估计算机系统的标准。

       SPEC CPU是SPEC组织推出的CPU子系统基准测试程序，测试程序以源码形式发布，包含多种改进后的实际应用程序，可以在多种体系结构上运行。在SPEC CPU测试中，测试系统的处理器、内存子系统和使用到的编译器都会影响最终的测试性能，而I/O（磁盘）、网络、操作系统和图形子系统对于SPEC CPU 的影响非常小。目前，SPEC CPU的最新版本是SPEC CPU ，最早的是SPEC CPU 。

       SPEC CPU测试类型包括两种：整型运算和浮点运算。

       SPEC CPU性能测试包括两个部分：速度测试和吞吐量测试。它们分别被称为speed模式和rate模式。其中speed是针对单任务的计算速度测试，rate针对系统运行多任务的吞吐量进行测试。默认使用SPEED模式进行测试，如需使用RATE模式进行测试，需要在runspec的参数中加上--rate。

       每种模式都有基值(Base)和峰值(Peak)两个性能衡量指标，base测试对编译有严格的规定，比如仅允许使用一种编译器、编译优化选项不能超过4个等等；而peak测试中可以针对不同的测试项目使用不同的编译器和不同的优化选项，从而让各项测试的测试结果达到最优。

       1.1 SEPC CPU

       SPEC CPU 中包含两套测试套件：CINT和CFP。其中CINT共有个测试项目，用于评估CPU整型运算的性能；CFP共有个测试项目，用于评估CPU浮点运算的性能。这个测试项目使用了C、C++、Fortran共三种语言。

       1.1.1 测试内容

       SPECCPU默认使用base进行测试，用户可以在runspec的参数中，加上—tune=base或者—tune=peak手动指定测试模式，如果两种模式都需要测试，则可以指定—tune=all。

       整型测试项

       浮点型测试项

       1.1.2 测试数据

       报告地址：spec.org/cpu/result...

       参数解释：

       Seconds：对于speed测试，表示基准测试运行的时间，单位s；

       对于rate测试，表示吞吐量运行时第一个副本开始到最后一个副本结束之间的时间量。

       Ratio：基准运行时间与参考平台运行时间的比率，即被测计算机的执行时间除一个参考处理器的执行时间，目的是将被测计算机的执行时间标准化，Ratio值越大，表示性能越强。

       Copies：吞吐量测试时，同时运行的基准测试副本的数量。

       Base与peak的计算：测试三次，选择每组测试的中位数，再计算每项测试Ratio的几何平均值。

       1.2 SEPC CPU

       1.2.1 测试内容

       整型测试项

       浮点测试项

       1.2.2 测试数据

       报告地址：spec.org/cpu/result...

       参数含义同1.1.2。

       1.3 优化内容

       以性能为主，不考虑功耗的问题，以结果发布为目的。

       2. Geekbench

       Geekbench是一款跨平台的处理基准测试程序，评分系统可分为单核与多核性能，以及模拟真实使用场景的工作负载能力。有geekbench2、geekbench3、geekbench4以及最新geekbench5，geekbench4以i7-U的结果分为基准，geekbench5以i3-U的结果分为基准，分数越高，性能越好。

       2.1 测试内容

       Geekbench5通过执行任务和应用程序的测试来评估硬件性能，分数越高性能越好，分数加倍表示性能加倍。

       2.2.1 CPU Workloads

       Geekbench5将CPU workload分为两个部分：单核workload和多核workload。

       Crypto：加密工作负载通过执行大量使用加密指令的任务衡量计算机的加密指令性能。

       Integer：整型工作负载通过执行大量使用整型指令的处理器密集型任务来衡量计算机的整型指令性能。所有的软件都使用了大量的整数指令，因此整型分数越高表示整体性能越好。

       Floating Point：浮点型工作负载通过执行大量使用浮点运算的各种处理器密集型任务来评估浮点计算性能。浮点计算性能在视频游戏、数字内容创建和高性能计算应用程序中尤为重要。

       CPU benchmark分数用于评估和优化CPU和内存性能，使用的workload包括数据压缩、图像处理、机器学习和物理模拟。对于各种应用程序（包括web浏览器、图像编辑器和开发人员工具）来说，这些workload的性能或者很重要。

       Geekbench5提供两个综合分数：单核与多核。这些分数是通过分段分数的加权平均数计算的。分段分数是使用该分段中包含的workload分数的几何平均值计算的。

       2.2.2 CPU Compute Workloads

       计算Benchmark分数用于使用包括图像处理、计算摄影、计算机视觉和机器学习在内的workload来评估和优化 GPU 计算性能。 这些workload中的性能对于包括相机、图像编辑器和实时渲染器在内的各种应用程序都很重要。

       Geekbench 5按照测试内容运行workload，默认情况下，每个workload运行次。Geekbench 5的总分有各个Compute workload的得分求几何平均值得到。

       每个Compute workload对每个受支持的Compute API都可以实现，API之间的分数也可以比较，但是有由于Compute API的性质，性能差异可能不仅受底层硬件的影响，GPU驱动程序也可能对性能产生巨大影响。

       3. CoreMark

       CoreMark是一个综合基准，用于测量嵌入式系统中使用的中央处理器(CPU)的性能。它是在年由eembc的shay gal-on开发的，旨在成为一个行业标准，取代过时的dehrystone基准。代码用C编写，包含以下算法：列表处理(增删改查和排序)、矩阵操作(公共矩阵操作)、状态机(确定输入流是否包含有效数字)和CRC。

       CoreMark的测试方法是，在某个配置参数组合下单位时间内跑了多少次CoreMark程序，其指标单位为CoreMark/MHz。CoreMark数值越大，性能越强。

       3.1 测试内容

       3.1.1 链接列表

       函数

       描述

       此Benchmark所做的项目：

       3.1.2 矩阵操作基准

       函数

       描述

       Matrix manipulation benchmark构成了许多更复杂算法的基础。紧密的内部循环是许多优化（编译器以及基于硬件）的重点。

       此Benchmark所做的项目：

       3.1.3 状态机基准

       函数

       CoreMark中使用状态机的主要目的是为了测试switch/if的运转情况