如何在Linux VPS服务器上测量性能

之后
速度测试
完成后，您将收到类似于以下内容的输出，其中包含您连接的服务器和您的下载，最重要的是上传速度。

• 延迟：1.70毫秒
  ：网络延迟（delay）是指连接的反应时间——发送请求后服务器得到响应的速度。高达50毫秒是低延迟，因此它被认为是好的。
• 0.35毫秒抖动
  ：这是延迟的变化。抖动是通过网络连接发送信号和接收信号之间的时间延迟。理想情况下，抖动应低于30ms。
• 下载：2157.78 Mbps
  ：本节告诉您测试服务器能够将数据上载到服务器的速度。
• 上传：1868.81Mbps
  ：本节告诉您测试服务器能够从您的服务器下载数据的速度。

上传速度是服务器连接访问者和互联网的最重要部分。它指的是每秒可以将信息从服务器发送到互联网上的另一个设备或服务器的兆比特数据量。 

因此，如果你运行的是网络服务器，那么连接上传速度慢是可能给用户带来问题的一个因素。

那么，我如何计算我的服务器每秒可以处理多少请求呢？首先，让我们做一些数学运算。

根据上传链接的速度，我们可以计算同时点击（访客）的数量。

如果你想为每个访问者提供一个合适的带宽，例如100千字节/访问者，1868 Mbps的链路可以处理2391
每秒同时连接数
（1868 Mbps/8=233.5 Mbps；233.5 Mbps*1024=239104 KBps；239104 KBps/100 KBps=2391）。

当然，这些计算是根据链路速度进行的。我们还需要考虑服务器功能。

例如，像WordPress这样的内容管理系统每次点击使用大约20MB的RAM。因此，为了每秒提供2391个并发http请求，服务器需要将近50 GB的可用RAM。CPU功率也应该以同样的方式进行估计。

使用dd命令对磁盘写入性能进行基准测试

写入速度衡量文件写入驱动器的速度。当您试图将文件从一个位置复制到另一个位置时，最常见的情况是写入速度。 

的主要目的
dd
命令是在过程中复制文件并转换数据的格式。此外，dd命令还可以用于监视Linux系统上磁盘设备的性能。

例如，查找简单的顺序I/O（输入/输出）性能非常有用。

在这个例子中，我们将使用1M的相当大的块大小创建一个1GB的文件。确保您有几GB的可用存储空间。然后使用以下命令测试磁盘的写入速度：

dd
如果
=
/dev/
零
属于
=tmpfile bs=
1.
M计数=
1024
conv=fdatasync
代码语言：
 JavaScript
 (
javascript
)

当写入驱动器时，我们只需从
/dev/zero
，是无限无用字节的来源。正如您所看到的，填充该GB需要1秒的时间，这意味着速度为932 MB/s。简而言之，您希望速度超过400 MB/s。这对于大多数服务器的操作来说将非常快。

当然，磁盘性能对于某些服务器工作负载可能并不重要。例如，许多应用程序（如Varnish或Redis）将对象缓存在内存中，因此下次您想读取该对象时，将改为从内存中读取（这会更快）。

然而，对于写入繁重的工作负载，仍然必须访问磁盘。

使用dd命令对磁盘读取性能进行基准测试

按比例使用RAM和CPU，最好是使用更大的功率，这是一件明智的事情。但如果没有快速存储驱动器来响应这些请求，这项技术将无法充分发挥其潜力。

在对磁盘读取性能进行基准测试之前，让我们先删除服务器的缓冲区缓存，以直接测量硬盘驱动器的读取速度：

sudo/sbin/sysctl-w-vm.drop_caches=3

现在缓存被删除了，我们可以测试它的读取性能
打开临时文件
文件使用：

dd
如果
=tmpfile
属于
=
/dev/
无效的
bs=
1.
M计数=
1024
代码语言：
 JavaScript
 (
javascript
)

最后，请记住使用以下命令删除1.1GB测试文件：

rm tmpfile

使用dd命令对CPU性能进行基准测试

这个
dd
命令也可以用于简单的CPU基准测试。请记住，这是一个快速的方法，不应该用于CPU性能的精确比较。

另一方面，它非常适合在基于Linux的云VPS上近似CPU性能，以确保您获得所需的电量。

这个想法是强迫你的Linux VPS执行计算成本很高的任务，以迫使你的CPU 100%工作。接下来，将对此任务进行计时。 

时间越短通常表示CPU越快，而结果越长则表示CPU越慢。运行以下程序以开始测试：

dd
如果
=
/dev/
零bs=
1.
M计数=
1024
|md5sum
代码语言：
 JavaScript
 (
javascript
)

对于大多数现代CPU，你会希望看到最低300 MB/s的速度。如果你看到的结果很低，比如100-150到200 MB/s，这是一个肯定的迹象，表明无论你在哪个系统上运行这个程序，要么CPU过载，要么很难将你的CPU余量限制在整个CPU核心的一部分。