性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一、实验

1.环境

2.TCP网络吞吐量的微观基准测试

二、问题

1.iperf参数有哪些

2.iperf如何二进制安装


一、实验

1.环境

(1)主机

表1-1 主机

主机 架构 组件 IP 备注
prometheus

监测

系统

prometheus、node_exporter  192.168.204.18
grafana 监测GUI grafana 192.168.204.19
agent 

监测

主机

node_exporter 192.168.204.20

2.使用 iperf3进行TCP网络吞吐量的微观基准测试

(1)prometheus服务器安装iperf3

① 查找

[root@prometheus ~]# yum search iperf

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

②安装

[root@prometheus ~]# yum install iperf3

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

③查看版本

[root@prometheus ~]# iperf3 -v

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

④ 帮助命令

[root@prometheus ~]# iperf3 -h

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

(2)agent 服务器安装iperf3

① 查找

[root@agent ~]# yum search iperf

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

②安装

[root@agent ~]# yum install iperf3

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维③查看版本

[root@agent ~]# iperf3 -v

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

  (3) prometheus服务器执行iperf命令

[root@prometheus ~]#   iperf3 -s -d 

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

(4)agent服务器执行iperf命令

测试基准执行10秒(-t 10),并产生每秒的平均数(-i 1)

iperf3 -c 192.168.204.18 -i 1 -t 10

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

(5)观察prometheus服务器iperf命令的监听变化

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

(6)监听结束,关闭

性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试,性能分析与调优,linux,网络,性能优化,运维

二、问题

1.iperf参数有哪些

(1)主要参数

-s 以server模式启动。#iperf -s
-c host以client模式启动。host是server端地址。#iperf -c serverip

(2)通用参数

-f [kmKM] 分别表示以Kbits, Mbits, KBytes, MBytes显示报告,默认以Mbits为单位,#iperf -c 192.168.204.18 -f K
-i sec 以秒为单位显示报告间隔,#iperf -c 192.168.204.18 -i 2
-l 缓冲区大小,默认是8KB,#iperf -c 192.168.204.18 -l 64
-m 显示tcp最大mtu值
-o 将报告和错误信息输出到文件#iperf -c 192.168.204.18 -o ciperflog.txt
-p 指定服务器端使用的端口或客户端所连接的端口#iperf -s -p 5001;iperf -c 192.168.204.18 -p 5001
-u 使用udp协议
-w 指定TCP窗口大小,默认是8KB
-B 绑定一个主机地址或接口(当主机有多个地址或接口时使用该参数)
-C 兼容旧版本(当server端和client端版本不一样时使用)
-M 设定TCP数据包的最大mtu值
-N 设定TCP不延时
-V 传输ipv6数据包

(3)server专用参数

-D 以服务方式运行。#iperf -s -D
-R 停止iperf服务。针对-D,#iperf -s -R
client端专用参数:
-d 同时进行双向传输测试
-n 指定传输的字节数,#iperf -c 192.168.204.18 -n 1024000
-r 单独进行双向传输测试
-t 测试时间,默认20秒,#iperf -c 192.168.204.18 -t 5
-F 指定需要传输的文件
-T 指定ttl值

(4)使用

1)服务器端 执行
  iperf -s -d 
  
2)客户端执行
  iperf -c 192.168.204.18 -t 10 -i 1 -d -m

2.iperf如何二进制安装

(1)iperf官网下载

http://sourceforge.net/projects/iperf/

(2)安装文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-777813.html

1)下载后解压
tar xvf iperf-xxxx.tar.gz
cd c-xxxx
./configure
make
make install

2)如果编译失败可重新编译:
make distclean
./configure
make&&make install

到了这里,关于性能分析与调优: Linux 使用 iperf3 进行TCP网络吞吐量测试的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【kafka性能测试脚本详解、性能测试、性能分析与性能调优】

    Apache Kafka 官方提供了两个客户端性能测试脚本,它们的存放位置如下: 生产者性能测试脚本:$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 消费者性能测试脚本:$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh 支持测试的性能指标包括:吞吐量(throughput)、最大时延(max-latenc

    2024年02月04日
    浏览(64)
  • FlinkSQL【分组聚合-多维分析-性能调优】应用实例分析

    FlinkSQL处理如下实时数据需求: 实时聚合不同 类型/账号/发布时间 的各个指标数据,比如: 初始化/初始化后删除/初始化后取消/推送/成功/失败 的指标数据。要求实时产出指标数据,数据源是mysql cdc binlog数据。 其他配置 flink集群参数 检查点配置 job运行资源 管理节点(JM)

    2024年01月17日
    浏览(61)
  • redis性能测试及瓶颈分析调优

    一、简介 Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API mysql与redis的区别: 类型上mysql是关系型数据库,而redis是缓存数据库; 作用上mysql用于持久化的存储数

    2024年02月06日
    浏览(58)
  • 性能测试监控指标及分析调优指南

      一、哪些因素会成为系统的瓶颈   CPU: 如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率75%比较合适

    2024年02月16日
    浏览(63)
  • 大厂性能测试监控指标及分析调优指南

    CPU: 如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率75%比较合适。 内存: Java内存一般是通过jvm内存进

    2024年02月04日
    浏览(76)
  • 性能测试监控指标及分析调优 | 京东云技术团队

    1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jv

    2024年02月06日
    浏览(77)
  • 【jvm系列-13】jvm性能调优篇---参数设置以及日志分析

    JVM系列整体栏目 内容 链接地址 【一】初识虚拟机与java虚拟机 https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/129544460 【二】jvm的类加载子系统以及jclasslib的基本使用 https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/129610963 【三】运行时私有区域之虚拟机栈、程序计数器、本地方法栈 https

    2024年02月06日
    浏览(89)
  • 【性能调优】local模式下flink处理离线任务能力分析

    本文相关讨论 flink内存对任务性能的影响:通过了解内存模型,了解这些模型都负责那些工作,比如用户代码使用堆,数据通讯使用直接内存等,以便能够根据任务特点针对性调整任务内存; 并发与带宽之间的关系,local模式下怎么根据带宽,设置最佳线程数; 内存监控相关

    2024年01月18日
    浏览(68)
  • Linux性能分析工具perf和火焰图使用方法

    perf是linux上的性能分析工具,perf可以对event进行统计得到event的发生次数,或者对event进行采样,得到每次event发生时的相关数据(cpu、进程id、运行栈等),利用这些数据来对程序性能进行分析。 perf可以统计或采样的event有很多,如果我们要分析cpu,那么我们可以使用cpu-cycles、

    2024年01月16日
    浏览(61)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包