debian缓存性能测试

Debian 缓存性能测试实操指南

一目标与范围

面向 Debian 的缓存性能测试，通常包含三类对象：
- Page Cache/Buffers（内核页缓存与块缓存）：影响文件与磁盘读写的“真实”速度感知。
- APT 软件包缓存：影响软件安装/更新的下载与耗时。
- 外部缓存服务（如 Redis）：评估键值缓存的吞吐、延迟与并发能力。
建议准备：具有 sudo 权限的 Debian 10+ 环境、空闲磁盘空间、稳定网络，以及用于对比的“冷/热”两次测试流程。

二系统页缓存与磁盘基准测试

观察与监控
- 实时查看系统级缓存命中与脏页：使用 cachestat（来自 bcc/BPF）。示例：sudo cachestat 1 10（每秒刷新，共 10 次）。关注 HITS/MISSES/DIRTIES、BUFFERS_MB/CACHED_MB，命中率近似为 HITS/(HITS+MISSES)。
- 按进程查看缓存命中：使用 cachetop（同样来自 bcc）。示例：sudo cachetop，按 READ_HIT%/WRITE_HIT% 排序定位热点进程。
- 查看文件/目录是否在缓存：使用 pcstat。示例：pcstat /var/lib/dpkg/status 或 pcstat /usr/bin/*，关注 Cached/Percent 列判断是否已完全缓存。
- 基础资源与 I/O：用 free -h 观察 available 与 buff/cache；用 iotop 观察进程级磁盘 I/O；用 nmon 做整体资源面板监控。
基准测试与“清缓存”方法
- 磁盘直读性能（区分“有缓存/无缓存”）：使用 hdparm。示例：sudo hdparm -Tt /dev/sdX，分别记录 Timing cached 与 Timing buffered disk reads，前者反映内核缓存，后者更接近磁盘真实带宽。
- 灵活可控的 I/O 场景：使用 fio。示例（随机读，4KB，队列深度 32，运行 60 秒）：
```
sudo apt-get install -y fio
cat > fio-randread.fio <<'EOF'
[global]
ioengine=libaio
direct=1
runtime=60
time_based
numjobs=1
size=1G
[randread]
rw=randread
bs=4k
iodepth=32
EOF
fio fio-randread.fio
```
- 清缓存以获得“冷”结果（仅在测试环境执行，避免生产风险）：
```
sudo sync
echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches
```
- 判定要点：第二次读取同一数据若 HITS 接近 100% 且吞吐显著提升，说明 Page Cache 生效；对比“清缓存前后”的 hdparm/fio 指标，量化缓存带来的加速比。

三 APT 软件包缓存测试

缓存占用与命中
- 查看缓存目录大小：du -sh /var/cache/apt/archives/。
- 统计缓存中包数量：apt-cache pkgnames | wc -l。
- 清理策略：sudo apt-get clean（清空所有包缓存）、sudo apt-get autoclean（仅清理过期索引/旧包）。
命中与网络影响
- 模拟升级并观察命中提示：apt-get update && apt-get upgrade -s | grep -i "hit"（命中提示通常包含 Hit 字样）。
- 镜像与网络：更换 /etc/apt/sources.list 中的镜像源，比较不同源的下载耗时与命中提示；必要时用 tcpdump/wireshark 观察是否仍有大量数据从远端下载，从而判断本地/上游缓存的有效性。
- 影响与取舍：合理的 APT 缓存 能显著减少重复下载、加快安装/更新并降低外网带宽占用，但会占用磁盘空间；应结合空间与更新频率设置合适的保留策略。

四 Redis 缓存服务性能测试

场景与工具
- 若需评估 Redis 等外部缓存的性能，可使用 Memtier-benchmark 发起不同数据结构、并发与读写比例的压测，获取 QPS/延迟/P95-P99 等关键指标。

快速示例（在同一 VPC 内，避免跨域网络干扰）

# 安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y memtier_benchmark

# 运行：100 并发连接，每个连接 10 个 pipelined 请求，测试 60 秒
# --ratio 1:1 表示读写各半；可按需改为 1:0 或 0:1
memtier_benchmark \
  --server=your.redis.host \
  --port=6379 \
  --clients=100 \
  --requests=0 \
  --pipeline=10 \
  --duration=60 \
  --ratio=1:1 \
  --key-pattern=S:RANDOM \
  --key-minimum=1 \
  --key-maximum=1000000

建议对比不同规格（如 内存型/混存型）、不同分片数与客户端并发，观察吞吐与延迟随负载的变化趋势。

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