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随着云计算时代的进一步深入，越来越多的中小企业企业与开发者需要一款简单易用、高能高效的云计算基础设施产品来支撑自身业务运营和创新开发。基于这种需求，华为云焕新推出华为云云服务器实例新品。这边文章由我带大家走一遍华为云云耀云服务器L实例带宽，磁盘，CPU，内存以及控制台监控的测试。

接着上一篇 华为云云耀云服务器L实例评测｜从服务器购买到一站式搭建Presta Shop跨境商城完整教学 继续讲。

🚀一、网络带宽测试

根据自己多年经验，一下就找到了是Nginx作为Presta Shop商城的第一道关卡，然后通过proxy_pass代理到docker挂出来的端口9001上面。现在因为要测试带宽，所以最好得找一个下载文件的场景最合适。我们一步一步来实现这个场景。

🔎1.1 Nginx反向代理到一个资源目录

执行如下命令，并在下图所在的位置放入下面的代码。

vim /etc/nginx/conf.d/default.conf

location /static {root /var/web/data;
}

表示访问路径匹配到static的时候，把根目录重置到/var/web/data这个目录，而不要再代理到9001端口，因为静态文件最好测试下载。这块不懂的同学，可以前去的的文章找找相关知识补一下，如果要做web开发，Nginx是必须要学习的。

🔎1.2 生成一个文件

生成一个20MB大小的文件，可以使用Python的os和random模块来实现。主要是等会儿测试下载这个文件。下面是一个生成的代码，当然你也可以随便找一个文件，我服务器没有比较适合的，写一段代码生成一下也不麻烦：

import os
import randomdef generate_file(file_path, size):with open(file_path, 'wb') as f:f.write(os.urandom(size))file_path = 'path_to_file/file.txt'  # 要生成的文件路径
size = 20 * 1024 * 1024  # 文件大小，单位为字节generate_file(file_path, size)

上述代码中，首先定义了一个generate_file函数，该函数接受两个参数：file_path表示要生成的文件路径，size表示文件大小（单位为字节）。然后运行以上代码即可生成一个20MB大小的文件。效果如下图，把file.txt拷贝到Nginx配置的/var/web/data/static目录

🔎1.3 测试下载

我找了一台阿里云的服务器，执行下面的命令就可以下载文件了，因为上一篇文章我们已经把http端口服务这些配置好了。然后下面的图片展示了下载情况描述。

curl -o /dev/null http://124.70.177.136/static/file.txt

通过下图可以看到Speed大概是435k，这个速度还是不错的，是在标准带宽3M以上。当然实际传输的时候不仅仅说带宽高就快，还有很多因素，比如说网络的通畅度啥的，带宽只是决定了最大的数据传输能力，不过这个表现还是不错了。

这个时候我们看一下控制台实例详情页的监控数据，带宽也是明显发生了变化，这点也是要测试一下的，因为很多时候运维会比较依赖于控制台这个监控，如果这里出现异常，是非常不利于项目运维工作分析的。虽然监控出现了带宽波动，不过好像80KB/s是不是少了点哦。

还有这里的监控有点小bug，这个刷新按钮多点了几次下面很多监控块就出现了无数据的情况，还有就是监控延迟有时候达到了6-7分钟左右，是否还能把这个时间控制的缩短一点。

部分无数据：

全部无数据：

🚀二、磁盘读写测试

🔎2.1 Python文件写读测试

要测试磁盘的读写速度，可以使用Python的time模块来计算读写操作所需的时间，并将字节数转换为MB。我这里用下面的代码生成test_file.bin这个文件，用于测试磁盘的读写速度：

import timedef test_disk_speed(file_path):# 写入测试数据start = time.time()with open(file_path, 'wb') as f:# 写入100MB的数据data = bytearray(102400 * 1024)f.write(data)end = time.time()write_speed = 1 / (end - start)# 读取测试数据start = time.time()with open(file_path, 'rb') as f:data = f.read()end = time.time()read_speed = 1 / (end - start)# 输出结果print(f"写入速度: {write_speed:.2f} MB/s")print(f"读取速度: {read_speed:.2f} MB/s")# 调用函数进行测试
file_path = 'test_file.bin'  # 测试文件路径
test_disk_speed(file_path)

在上述代码中，首先通过open函数打开文件，并使用write方法向文件中写入100MB大小的数据，然后记录写入所需的时间。接着，再次打开文件，使用read方法读取文件内容，并记录读取所需的时间。最后，根据时间计算出写入和读取的速度，并以MB/s为单位进行输出。下面给出华为云云耀云服务器L实例于几乎同配置的阿里云实例进行数据比较。

华为云云耀云服务器L实例：

阿里云同配置实例：

从上面的结果看，华为云云耀云服务器L实例表现稍微好一点，但是这不是绝对的，因为阿里云这个服务器一个是它是很多年前就买好的了，可能底层的磁盘硬件不太一样，另外可能当时还有其他服务在运行，不过至少说明L实例不是很拉垮。

🔎2.2 dd 测试文件读写

🍁2.2.1 文件写测试

这是一个比较常用的标准写测试命令，通过生成1GB的文件来测试文件生成速度。同样是华为云云耀云服务器L实例于几乎同配置的阿里云实例进行数据比较。

time dd if=/dev/zero of=/data/test.dbf bs=1024k count=1024 oflag=direct,nonblock

华为云云耀云服务器L实例：

阿里云同配置实例：

🍁2.2.2 文件写测试

这是一个比较常用的标准读测试命令，通过读取1GB的文件来测试文件生成速度。同样是华为云云耀云服务器L实例于几乎同配置的阿里云实例进行数据比较。

time dd if=/data/test.dbf of=/dev/null bs=1024k count=1024 iflag=direct,nonblock

华为云云耀云服务器L实例：

阿里云同配置实例：

通过dd测试华为云云耀云服务器L实例和阿里云同配置实例比较，速度差不多，但是华为云云耀云服务器L实例不拉垮，一点都不拉垮。

上图是控制台实例监控对于磁盘的监控反馈，还是较为准确的给出了在对应时段的磁盘读写情况。

🚀三、CPU性能测试

这里我们使用SysBench来做CPU性能测试，关于SysBench可以去看看我之前的文章。

🔎3.1 安装SysBench

安装比较简单，执行命令 apt-get insall sysbench，就可以安装成功了，效果见下图。

检测是否安装成功，通过--version命令来查看。

🔎3.2 开始测试

测试案例为，使用4个线程进行计算，计算范围是从1到20000的所有质数。命令如下：

sysbench --test=cpu --num-threads=4 --cpu-max-prime=20000 run

华为云云耀云服务器L实例（双核）：

阿里云同实例（单核）：

在这个质数的测试案例中，L实例耗时将近10秒，阿里云机器26秒，但是阿里云机器配置低一点，总的来说还是表现不错的。

🔎3.3 控制台监控表现

看后台监控，这段事件的CPU监控曲线确实也出现了波动。控制台监控反馈正常。

🚀四、内存性能测试

🔎4.1 读性能测试

通过SysBench执行下面的命令来进行测试，--threads=4指定使用4个线程进行测试，--memory-block-size=1K指定每个块的大小为1KB，--memory-total-size=1G指定总内存大小为10GB，--memory-oper=read指定进行读取操作。

sysbench memory --threads=4 --memory-block-size=1K --memory-total-size=1G --memory-oper=read run

华为云云耀云服务器L实例（2G）：

阿里云同实例（1G）：

🔎4.2 写性能测试

使用以下命令进行写测试：

sysbench --test=memory --memory-block-size=1K --memory-total-size=10G --num-threads=16 run

华为云云耀云服务器L实例（2G）：

阿里云同实例（1G）：

通过上述执行情况来看，华为云云耀云服务器L实例的内存表现也不算差。

🚀五、总结

今天关于带宽，磁盘，CPU，内存以及控制台监控测试就到这里了，很荣幸收到CSDN和华为云邀请参与本次评测，如果后面有机会将分享更多的评测内容。云服务云能力是当今信息化时代不可或缺的东西，云服务的稳定性，安全性，高性能，易用性是所有云服务商共同追求的目标，也是万千开发者、合作商、客户的共同期待。 希望华为云越来越好，希望中国的云事业更上一层楼，我作为一个普通开发者，也将不断参与与见证这一伟大的技术探索与变革。

今天的内容就到这里，我们下期再会。