公有云主机性能对比

时间：2022-04-01 04:12:01 | 来源：行业动态

时间：2022-04-01 04:12:01 来源：行业动态

既然是对公有云主机的计算性能进行测试，那难免要来跑一下分的。下面我们还是采用Geekbench 3.4.2 for Linux x86 (64-bit)对公有云主机计算能力进行测试。同时为了对更多新业务处理能力进行评估，同时采用Geekbench 4.3.3 for Linux x86 (64-bit)对公有云主机计算能力进行评测。



Geekbench 3测试结果对比图表

通过这个跑分成绩可以充分说明一个问题，光看跑分不靠谱！

在这个对比图表中，可以明确的看到，在今年的Geekbench 3测试成绩中，单核与双核成绩最高的是金山云的公有云主机，但是在上篇的Web应用性能测试中，唯一出现问题的也正是它。

不过对这些测试结果深度挖掘一下的话，还是可以看出一些有趣的事情来的。那就是单核与双核性能提升不成比例的公有云厂商数量有所提升。

通过上面的Geekbench 3测试结果对比图表可以看出，在2018年，只有阿里云一家出现了云主机单核计算性能与双核计算性能不是接近成比例提升的情况。可是在今年的测试中，不但阿里云的情况依旧，腾讯云和京东云也出现了和阿里云相拟的云主机单核计算性能与双核计算性能不接近成比例提升现象。计算性能关系到处理效率，一家出现这种情况，可能是技术上的问题，可是多家跟随着出现同样情况，这里面就另有内情了。

和阿里云的技术进行深入沟通之后，才了解了其中的内情。用过虚拟机的小伙伴都清楚，在一台物理主机上，可以虚拟出很多台虚拟机出来，可以多出这些虚拟机的计算能力怎么解决呢？就只能轮流来用物理的CPU了，一个虚拟机在使用的时候，其它没有分配到物理CPU的虚拟机只能在一边等着。如此一来，CPU的使用效率是提升了，但是虚拟机的业务处理能力实际上会下降的非常明显。这样的虚拟机，简单跑跑功能体验是没有问题的，但真正用在企业业务系统中，往往会出现问题，这也就是常常有人吐槽的CPU超买。实际上为了业务系统的稳定，现在超买的公有云厂商已经不多了，找个软件跑下分，一对比就可以看出来。于是通常将虚拟CPU和物理CPU做绑定。而问题就出现在这个绑定的方法上面。

Intel也在为提升CPU的使用效率想办法，并且推出了一个超线程技术，一个物理CPU可以支持两个线程，简单点说就是一个CPU内核可以当两个CPU来使，同时能干两件事情。同时可以做更多的事情这是一件好事，但有一个前提条件，两个线程请求的资源不能重复，如果都请求使用一些相同的计算资源或寄存器的话，也得按照先来后到的顺序排队等着。最后满打满算，超线程可以把一个CPU内核的计算性能提升出30%左右。也就是说超线程技术的1 1是小于2的。

这个超线程和公有云主机有关系吗？当然有关系！在公有云上自然要发挥CPU的最大计算效能，一个虚机如果绑定一个物理CPU内核的话，计算资源难免会出现浪费的情况，因此在现在的公有云上，一个vCPU实际上绑定的只是一个物理CPU内核两个线程中的一个。

这个时候，如果要使用一个双核公有云主机，就会出现两种情况：

1、两个线程绑定在同一个物理CPU内核之上。

2、两个线程分别分配到两个不同的物理CPU内核上，各占其中的一个线程。

在CPU计算性能测试时，这两种情况就会出现两种测试结果：

1、当两个线程绑定在同一个物理CPU内核上的时候，受到CPU内核共用计算资源的影响，公有云主机的双核计算性能就只能做到有限的提升，肯定无法实现计算能力成倍的增长。

2、当两个线程分别分配到两个不同的物理CPU内核上，各占其中的一个线程时，由于没有共用计算资源的影响，公有云主机的双核计算性能就可以做到接近成倍的计算性能提升。

从计算性能的角度来讲，当然是第二种分配方式更加理想，可以让用户得到更多的计算资源。但是从稳定性的角度来看，结果就刚好相反了。如果数据中心用户业务较少，计算资源非常充裕的话，公有云主机的计算性能确实可以得到成倍增长，但是数据中心的用户业务一但提升，公有云主机的每个vCPU线程都在面临其它公有云主机计算资源争抢的时候，就会陷入计算资源用无可用的尴尬境地了。

还是以本次性能测试中分数最高的金山云为例，在正常应用流量测试中，其CPU使用率最高就达到了99.02%，其中User的使用率仅为8.98%，有82.03%的IOWait。



目前怀疑这高达82.03%的IOWait，很有可能就是因为计算资源被其他用户挤占所导致的。其它计算性能成倍增长的公有云主机虽然还没有出现这种情况，但是否能保证当数据中心计算资源充分利用时，不会有这种情况发生，还有待去进行更深度的技术分析。

这也许正是在公有云时代，祼金属服务器依然可以大行其道的原因吧。然而，对于那些买不起裸金属服务器的用户而言，将双核公有云主机的两个线程绑定在同一个物理CPU内核之上，就完全可以理解了，不管数据中心里有多少用户，我自家使用的计算资源始终是有保障的，人再多也抢不走！

因为没有得到其他两个公有云厂商的正式回复，因此只能是猜测，这也许是今年继阿里云公有云主机之后，京东云、腾讯云的公有云主机双核计算能力也开始变成不成比例增长的真实原因。也只有真正的有那么多用户去使用，才可以发现这种在实际应用中才能产生的问题。虽然希望今后这种不成比例增长的现象可以更多的出现，不过还是要向公有云厂商建议一下，在选择公有云主机的时候，最好可以事先将云主机计算能力分配方式说明一下，让用户可以更加明确的去进行选择。