stress-ng项目中waitcpu测试在云实例上的稳定性问题分析
2025-07-05 00:19:31作者:温艾琴Wonderful
问题背景
stress-ng是一个强大的系统压力测试工具,其中的waitcpu测试模块主要用于评估CPU指令执行效率。近期测试发现,该模块在多种云服务实例上表现出不稳定的行为,特别是在AWS、Azure和GCP等云平台的特定实例类型上。
问题表现
waitcpu测试模块的核心功能是比较两种CPU指令的执行速率:nop(空操作)和pause(暂停)指令。正常情况下,nop指令的执行速率应该高于pause指令。然而在以下环境中出现了异常:
- 多种云平台实例:包括AWS的c4.large、r5.large,Azure的Standard_A2_v2、Standard_B1ms等
- 不同Linux内核版本:从5.4.0到6.5.0均有报告
- 不同stress-ng版本:V0.16.05到V0.17.04
典型错误输出显示pause指令的速率(164,233,476.04 ops/s)异常高于nop指令(58,362,300.56 ops/s),这与预期行为相反。
技术分析
根本原因
云环境中的虚拟化技术可能对某些CPU指令的执行效率产生了非预期的影响。特别是:
- 虚拟化层优化:云平台的虚拟化技术可能对pause指令进行了特殊优化处理
- CPU调度机制:云环境的CPU调度策略可能影响了指令执行时间的测量
- 指令模拟:某些云平台可能对特定指令进行了模拟而非直接执行
测试方法
开发团队通过以下方式复现和验证问题:
- 编写自动化测试脚本进行100次重复测试
- 记录失败率(约41%)
- 分析不同云实例类型的行为差异
- 检查系统日志(dmesg)排除其他干扰因素
解决方案
项目维护者迅速响应并提供了修复方案。修复主要涉及:
- 调整测试的容错阈值,考虑云环境的特殊性
- 优化指令执行时间的测量方法
- 增加对虚拟化环境的检测和适配
修复后的版本经测试验证已能稳定运行,解决了云环境中的异常问题。
经验总结
这个案例揭示了在虚拟化环境中进行底层性能测试时需要考虑的特殊因素:
- 虚拟化层可能改变底层硬件的性能特征
- 云环境的资源共享特性会影响细粒度性能测量
- 测试工具需要针对云环境进行特别适配
- 自动化大规模测试对发现环境相关性问题至关重要
对于系统测试工具开发者而言,这个案例强调了跨环境测试的重要性,特别是在当今云计算普及的背景下,工具需要能够适应各种虚拟化环境的特性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868