服务器评测

本文目录一览：

• 1、一台服务器的主要性能指标有哪些？
• 2、服务器哪家好？
• 3、服务器最佳门神“云锁”使用评测，“云锁”好用吗
• 4、如何测试服务器的稳定性？

一台服务器的主要性能指标有哪些？

人尽其才、物尽其用”。企业购买服务器当然是为满足特定需要。针对不同需求，我们要关注的性能指标也不同。举例来说，对于数据库服务器，联机事物处理能力是最需着力考察的指标。TPC-C是“事务处理性能委员会”(TPC)负责制订的基准测试指标，考察联机事务处理每分钟吞吐量。而TPC-C测试结果又包括两个指标，一个是流量指标tpmC，这个值越大越好;另一个是性价比指标Price/tpmC，指的是测试系统价格与流量指标的比值，这个值则越小越好。以IBM公司的x366为例子，根据TPC官方网站，TPC-C在线交易基准测试中，x366的流量指标达到了141504tpmC，是4路至强芯片服务器的世界纪录。

再比如说，购买Web服务器时，最重要的性能指标就应该是SPEC web99。SPEC web99为Web用户提供了用于评测系统用作Web服务器能力的最客观、最具代表性的基准; 而如果是选购应用服务器，关注SPEC jbb200和SAP SD这两个指标就能知道大概其了，因为SPEC jbb200是专门用来评估服务器系统运行Java应用程序能力的基准测试，而SAP SD 的测试结果为客户提供了基本的规模建议。

对于大多数人来说，基准测试指标是一个全新的知识空间 – 许多人在购买服务器时习惯于考虑CPU和内存，以为选定了这些，服务器的性能就差不多了。其实，不同的系统设计技术会对服务器的性能产生巨大影响，用诸多量化指标来衡量比较是十分必要和重要的。

用户都希望系统能24×7×365不停机、无故障地运行，这其实是要求服务器的可用性。而可用性和可管理性是息息相关的。服务器的故障处理技术越成熟，为用户提供的可用性就越高，而这个故障处理技术必须要有良好的管理手段和界面来及时表现:一方面可以通过出现故障时自动执行系统或部件切换以避免或减少意外停机，另一方面要让管理员及时察觉及帮助诊断，才能从根本上解决问题。目前这方面做得较好的是IBMx3架构服务器。它带有一种叫“弹出式光通路诊断面板”的技术，只要轻轻，光通路诊断面板就会以从服务器前端弹出，指示器可以帮助管理员快速地定位和替换故障组件，减少服务器的宕机时间。

以基准测试指标为基准，以理性考量为准绳，二者并行互航，您选择的服务器肯定错不了!

附表:部分服务器性能指标

应用

基准测试

简述

测试中主要考察的部件

联机事物处理

TPC-C

TPC-C是一种考察联机事务处理（OLTP）每分钟吞吐量的基准测试。TPC-C模拟的是完整的计算环境，大量用户针对数据库（如SQL、Server Oracle,DB2）执行并发事务操作。许多IT专业人员将TPC-C视为衡量“真实”OLTP系统性能的有效参考基准。

全面考察微处理器，内存子系统，磁盘子系统合一些网络组件

电子商务

SPECweb99 SPECweb99用于评测Web服务器能够支持的最大同时连接数的客户端/服务器基准测试。基准负载是由运行HTTP Server的服务器联网的客户端设备上的客户端软件来实现的。为Web用户提供用于评测系统用作Web服务器能力的最客观、最具代表性的基准。

系统的微处理器、内存体系结构和编译器

SPECjbb200 SPECjbb200（Java业务基准）是SPEC第一个用于评估服务器端Java的性能的基准，为Java用户提供用于评测服务器系统运行Java应用程序能力的最客观、最具代表性的基准

服务器哪家好？

比较好的服务器品牌有：

1.戴尔

戴尔是一家成立于1984年美国的以家用和办公室电脑而闻名的全球大型IT产品及服务提供商，是世界知名个人电脑品牌、笔记本电脑十大品牌之一，总部位于美国得克萨斯州朗德罗克，同时还涉及高端电脑市场，生产销售服务器、数据储存设备和网络设备等产品。

2.慧与HPE

慧与是一家专为IT企业提供技术和解决方案的企业，公司在服务器、存储、有限和无线网络、融合系统、软件、云服务等领域均享有较高声誉，自企业成立以来始终致力于为各种规模企业从传统技术平台过渡到未来的IT系统。

3.浪潮inspur

浪潮是国内起步较早的IT品牌之一，前身为山东电子设备厂，现在已经发展成为业务涵盖云数据中心、云服务大数据、智慧企业、智慧城市的知名云计算和大数据服务商，目前集团拥有浪潮信息、浪潮软件、浪潮国际三家上市公司。

4.ThinkServer

这是一个在2012年6月5日由联想从全球向国内引进的服务器品牌，基于联想价值链而打造的产品，致力于利用卓越品质、创新技术和易用设计来为客户打造稳定卓越的使用体验。

5.华为

华为是一家创立于1987年的全球前沿的信息与通信基础设施和智能终端提供商，全球十大芯片公司之一，在全球拥有19.4万员工，业务覆盖了全球170多个国家和地区，服务了全球30多亿人口，目前公司在全球共持有有效授权专利85000多件。

服务器最佳门神“云锁”使用评测，“云锁”好用吗

以我本人来说云锁到现在已经做的很不错了，主要功能网站防护、流量防护也基本完善，其他模块则都是一些细节问题；

云锁从软件本身到网站，功能和安全狗有很多相似的，毕竟站长需要的安全都是那些，那比拼的就是谁的安全性更高了；

另外在产品精细化和细节处理上，还有很大提高的空间，目前内测的版本使用习惯和功能上还是挺好的，属于实用型。云锁是最新推出的，希望它能不断完善功能，期待它的linux版本，毕竟linux服务器才是主流!

如何测试服务器的稳定性？

服务器稳定性是最重要的，如果在稳定性方面不能够保证业务运行的需要，在高的性能也是无用的。

正规的服务器厂商都会对产品惊醒不同温度和湿度下的运行稳定性测试。重点要考虑的是冗余功能，如：数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等。

一些测试方法主要分以下几种：

压力测试：已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应(如：宕机、应用异常中止等)。

Ramp Up 增量设计：如并发用户为75人，系统注册用户为1500人，以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计，该数值主要参考测试加压机性能，建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。

Ramp Up增量设计目标： 寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置，抓住出现的性能拐点时机，一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数，如早晨的登录，下班后的退出，工资发送时的消息系统等。

另一种极限模拟方式，可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变，在各脚本事务点中设置同集合点名称(如：lr_rendzvous("same");)在场景设计中，使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准，同时释放所有正在Run的Vuser。

稳定性测试：已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景，测试时将每个场景按照一定人数比率一起运行，模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中，系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增涨而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。

根据上述测试中，各事务条件下出现性能拐点的位置，已确定稳定性测试并发用户人数。仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器三方性能)，估算最终并发用户人数。

场景设计思想：

从稳定性测试场景的设计意义，应分多种情况考虑：

针对同一个场景为例，以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想：

1)场景一：已压力测试环境下性能拐点的并发用户为设计测试场景，目的验证极限压力情况下测试服务器各性能指标。

2)场景二：根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受最大压力的50%来确定并发用户数。

测试方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously

2)Duration-Run Indefinitely

3)在Sechedule-勾选Initalize all Vusers before Run

容错性测试：通过模拟一些非正常情况(如：服务器突然断电、网络时断时续、服务器硬盘空间不足等)，验证系统在发生这些情况时是否能够有自动处理机制以保障系统的正常运行或恢复运行措施。如有HA(自动容灾系统)，还可以专门针对这些自动保护系统进行另外的测试。验证其能否有效触发保护措施。

问题排除性测试：通过原有案例或经验判断，针对系统中曾经发生问题或怀疑存在隐患的模块进行验证测试。验证这些模块是否还会发生同样的性能问题。如：上传附件模块的内存泄露问题、地址本模块优化、开启Tivoli性能监控对OA系统性能的影响等等。

测评测试是用于获取系统的关键性能指标点，而进行的相关测试。主要是针对预先没有明确的预期测试结果，而是要通过测试获取在特定压力场景下的性能指标(如：事务响应时间、最大并发用户数等)。

评测事务交易时间：为获取某事务在特定压力下的响应时间而进行的测试活动。通过模拟已知客户高峰期的各压力值或预期所能承受的压力值，获取事务在这种压力下的响应时间。

评测事务最大并发用户数：为获取某事务在特定系统环境下所能承受的最大并发用户数而进行的测试活动。通过模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下事务所能承受的最大并发用户数。判定标准阈值需预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。

评测系统最大并发用户数：为获取整个系统所能够承受的最大并发用户数而进行的的测试活动。通过预先分析项目各主要模块的使用比率和频率，定义各事务在综合场景中所占的比率，以比率方式分配各事务并发用户数。模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下系统所能承受的最大并发用户数。判定标准阀值预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。取值标准以木桶法则为准(并发数最小的事务为整个系统的并发数)。

评测不同数据库数据量对性能的影响：针对不同数据库数据量的测试，将测试结果进行对比，分析发现数据库中各表的数据量对事务性能的影响。得以预先判断系统长时间运行后，或某些模块客户要求数据量较大时可能存在的隐患。

问题定位测试在通过以上测试或用户实际操作已经发现系统中的性能问题或怀疑已存在性能问题。需通过响应的测试场景重现问题或定义问题。如有可能，可以直接找出引起性能问题所在的代码或模块。

该类测试主要还是通过测试出问题的脚本场景，并可以增加发现和检测的工具，如开启Tivoli性能监控、开启HeapDump输出、Linux资源监控命令等。并在场景运行过程中辅以手工测试。

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