jellyfin在centos上如何进行性能测试

Jellyfin 在 CentOS 的性能测试方案

一、测试目标与场景设计

明确目标：评估服务器的并发转码能力、单路转码吞吐/时延、磁盘与网络瓶颈、以及**硬件加速（QSV/NVENC）**带来的收益。
场景覆盖：
- 直链播放（不转码）验证网络与磁盘读能力。
- 单路转码（不同分辨率/码率/编码）验证编解码路径与CPU/GPU占用。
- 多路并发转码（逐步加压）找到系统饱和点与稳定性边界。
- 不同客户端与协议（HLS/DASH/DLNA）下的播放流畅度与首帧时延。

二、环境与工具准备

系统与监控
- 安装常用监控工具：sysstat（提供 iostat/sar）、htop（可选）、以及 Prometheus + Grafana（可选，做长期可视化）。
- 关键命令：top/htop、vmstat、iostat、sar、free 用于实时与历史性能数据采集。
硬件加速检查
- Intel QSV：在宿主机或容器内执行 vainfo 检查 iHD 驱动是否正常；Docker 需映射 /dev/dri 设备以启用 QSV。
- NVIDIA NVENC：安装 nvidia-driver 与 nvidia-container-toolkit，确保容器可访问 /dev/nvidia* 设备。
测试素材
- 准备多码率、多编码的片段（如 H.264/H.265/AV1，不同分辨率 480p/720p/1080p/4K），覆盖 HDR/SDR、不同色深与帧率（如 24/30/60fps）。
基线数据
- 记录空载时的 CPU 空闲率、磁盘 IOPS/吞吐、网络带宽 作为对比基线。

三、执行测试与采集数据

系统资源与 Jellyfin 运行态
- 资源监控：在测试窗口内持续采集 CPU、内存、I/O、网络，如：
  - iostat -x 1（观察 %util、await、r/s、w/s）
  - sar -u/-r/-n DEV 1（历史/实时 CPU、内存、网卡吞吐）
  - top/htop 观察 jellyfin/ffmpeg 进程占用
- Jellyfin 服务与日志：
  - systemctl status jellyfin、journalctl -u jellyfin.service 查看运行与错误日志
  - 通过 API 获取服务器状态：curl http://:8096/api/server/status
转码与并发能力
- 工具一：使用 jellybench_py 进行并行 ffmpeg 转码基准测试（会占用大量资源，建议在空闲时段运行）
  - 要求：Python ≥ 3.11.2、poetry；克隆仓库后 poetry install 进入虚拟环境运行
  - 说明：默认连接 hwa.jellyfin.org 下载测试片段与上传结果（可手动确认不上传），测试可能持续数小时
- 工具二：使用 ab/wrk 模拟多用户并发访问 Web/API，验证并发会话建立、吞吐与响应时延（适合直链/轻转码场景）
网络与播放体验
- 多客户端（Web/Android TV/Kodi/DLNA）播放不同清晰度与协议，记录首帧时间、卡顿次数、码率切换情况
- 若使用 Docker，确保端口映射完整：8096/8920/7359/1900（HTTP/HTTPS/自动发现/DLNA）。

四、结果判读与瓶颈定位

资源瓶颈识别
- CPU 持续接近 100%：软解/软件转码为主，考虑启用 QSV/NVENC 或降低并发
- 磁盘 %util ≈ 100% 且 await 高：存储成为瓶颈，考虑 SSD/NVMe、分层存储或降低并发/码率
- 网卡吞吐接近上限：网络带宽不足，考虑更高带宽或CDN/内网加速
- 内存与 swap 异常：检查缓存/转码临时目录是否占用过多内存或触发换页
硬件加速有效性
- Intel QSV：vainfo 显示 iHD 正常；Jellyfin 控制台选择 Quick Sync 并开启硬件解码/编码，对比开启前后 CPU 占用与并发路数
- NVIDIA NVENC：容器内可见 /dev/nvidia*，Jellyfin 选择 NVENC，对比 NVENC 会话数/功耗/温度 与稳定性
稳定性与错误
- 关注 ffmpeg 报错、超时、花屏、音画不同步，结合 journalctl 与 API 状态定位问题。

五、一键化测试脚本示例

说明：以下脚本用于“轻量级并发访问”测试与资源采集，便于快速得到并发能力与系统负载的关联数据；并行转码基准请使用 jellybench_py 单独运行。
用法：chmod +x bench_jellyfin.sh && ./bench_jellyfin.sh <JELLYFIN_URL> <DURATION_SECONDS>
脚本内容：

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

URL="${1:-http://127.0.0.1:8096}"
DURATION="${2:-60}"
CONCURRENCY="${3:-10}"

LOG_DIR="jellyfin_bench_$(date +%F_%H%M%S)"
mkdir -p "$LOG_DIR"

echo "Starting Jellyfin benchmark for ${DURATION}s with concurrency ${CONCURRENCY} against ${URL}"
echo "Logs in: ${LOG_DIR}"

# 1) System baseline
sar -u 1 "$DURATION" > "${LOG_DIR}/sar_cpu.log" &
sar -r 1 "$DURATION" > "${LOG_DIR}/sar_mem.log" &
sar -n DEV 1 "$DURATION" > "${LOG_DIR}/sar_net.log" &
iostat -x 1 "$DURATION" > "${LOG_DIR}/iostat.log" &

# 2) Jellyfin service status snapshot
systemctl status jellyfin.service > "${LOG_DIR}/jellyfin_status.log" 2>&1
journalctl -u jellyfin.service -S "$(date -d "1 minute ago" +%Y-%m-%d %H:%M:%S)" -U "$(date +%Y-%m-%d %H:%M:%S)" > "${LOG_DIR}/jellyfin_journal.log"

# 3) API health
curl -s -o "${LOG_DIR}/api_status.json" "${URL}/api/server/status"

# 4) Concurrent access with ab (HTTP GET on root)
echo "Running ab for ${DURATION}s, concurrency ${CONCURRENCY}..."
ab -t "$DURATION" -c "$CONCURRENCY" -q "${URL}/" > "${LOG_DIR}/ab.log" 2>&1

echo "Benchmark finished. Logs saved to ${LOG_DIR}"

提示：如需测试转码并发能力，请在确保驱动与权限正确的前提下，单独运行 jellybench_py 并观察 CPU/GPU/磁盘/网络 在测试期间的变化。

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