stress-ng项目中waitcpu测试在云实例上的稳定性问题分析
2025-07-05 10:16:48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
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134