2018云计算最新评测：CPU稳定性背后的真相

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写在前面

作为公有云的资深用户，测试过多家云平台数十个实例之后，我们一直在思考两个问题：客户最需要云厂商提供的核心能力是什么？应该如何评估一家云厂商的产品技术能力？

接下来的几篇文章中，潮云实验室将结合长期的测试数据，帮助大家选择最合适的云服务器，同时探讨几家主流云厂商的产品差异和背后的设计理念。今天，我们先从计算入手。

跑分不是唯一标准

很长一段时间，跑分似乎成为衡量性能的唯一标准，但是从实际体验来看，单纯依赖跑分去选择产品，是非常片面的决断。

首先，有些跑分工具本身就有问题。比如，近期就有爆出Unixbench跑Pipe-basedContext Switching用例时，虚拟机的得分甚至超过同等级物理机的情况（目前已经有补丁修复）。

其次，跑分往往只能测出一段时间内的性能值，但不能体现产品长期的稳定性。

计算能力：主频, IPC, 稳定性

先来看一个简单的公式：

CPU的计算性能=主频× IPC(Instruction Per Clock 即每周期执行指令数)。

所以，提升CPU处理性能的途径，可以是提升主频，也可以提升IPC。

主频：高主频肯定能带来计算性能的增长，但是高主频的CPU往往价格昂贵，另外随着主频的提升，功耗会成指数级增长，这部分运营成本(opex)当然最后也会算给客户。

IPC：要提升IPC，可以通过提高指令执行的并行度来实现，主要有两个途径：一是提高微架构的并行度，二是采用多核架构。在微架构并行度一致的情况下，关注多核架构。采用多核架构，可以减缓由于主频提高而功耗急剧上升的坡度。如果功耗相同，毫无疑问多核CPU的性能会比单核CPU要高。

我们结合价格数据来看看，以下为华为云部分产品的价格和性能对比：

1. 从提高主频的角度来看，对比计算性能，C3.large.2比S3.large.2提高了36%，但是价格却高了44%。

2. 从提升IPC的角度来看，S3.xlarge.2比S3.large.2计算性能高一倍，价格也正好高一倍。

有兴趣的也可以去对比一下其他产品，都是类似的。

如果单纯要提升计算性能，采用提升IPC的方式，更具性价比。

稳定性：相对于前两个，稳定性很难在产品页面被参数化描述，但是却是企业场景里很重要的一点，我们来重点聊聊关于CPU稳定性的那些你还不了解的事。

稳定性和vCPU绑定

很多人有这样的疑问：为什么我购买的服务器CPU性能波动那么大？今天我们就来详细说说背后的主要原因：vCPU的绑定。

先来看看什么是vCPU绑定。

假设用户购买一个2 vCPU的虚拟机，我们来看看绑定和不绑定的区别：

在绑定的情况下，通过设置处理器亲和性（Processor Affinity），这两个vCPU会映射到预定core的两个超线程HT(Hyper-Threading)上。

有人会问为什么是同一个core的两个HT，而不是两个位于不同core的HT呢？这是为了独占该core的所有资源，避免其他用户的干扰。

而不绑定的情况下，这两个vCPU会随机落到不同core的任一超线程上，往往分布在两个不同的物理core。

绑定的时候，单个core采用超线程技术能同时执行两个线程，但它并不象两个真正的CPU core那样，有些资源是需要共享的, 比如图中的L1指令和数据缓存，L2缓存。当两个线程都同时需要某一个资源时，其中一个要暂时停止，并让出资源，直到这些资源闲置后才能继续。因此超线程的性能并不等于两颗CPU core的性能。如果CPU core不分超线程，能跑出100%的能力的话，加了超线程大概能到115%-130%的能力。所以2个vCPU的性能大概等于115%-130%的单物理CPU core能力，但是该core所有资源被用户独占，业务运行稳定。

在不绑定时，每个vCPU往往单独分配去一个CPU core，这种情况下，大部分core内资源是和其他用户共享的，如图：

我们分为两种情况讨论一下：

1. 服务器空闲，即另一个超线程空闲。这时候2个vCPU的性能能真正达到200%单物理CPU core的能力（资源被独立占用，无争抢），且较平稳。

2. 服务器忙碌，你的vCPU会受到其他用户机的负载水平影响，双方产生资源争抢，表现为业务性能不稳定。

显然，使用不绑定的策略虽然能带来性能上的提升，但是和云服务的稳定性和隔离性的要求背道而驰，这相当于把自己业务稳定的主动权交给了其他用户！

那么问题来了，怎样确定云服务器有没有绑定vCPU！？

判断依据如下：如果测试单vCPU性能时接近物理CPU性能，而测试双vCPU性能时，两个vCPU性能都有一定程度的下降，那么这款实例是对vCPU进行绑定的。反之，如果两个vCPU性能仍然都接近物理CPU性能，那么一定没有绑定。

vCPU不绑定情况下性能测试

为了进一步论证，我们选取了一台腾讯云HS20专用宿主机(56核)，来模仿vCPU不绑定情况下多租户“拥挤”的使用场景。

把该物理机分成7台8核32G的虚拟机，其中一台为被测机，另外6台为干扰机。

在不同的干扰压力下(无压力，N个进程跑super_pi压力等)的业务性能,测试结果如下(以mysql_read性能为例)：

完整的mysql_read，mysql_write，mysql_read_write性能对比图如下：

可以看到，随着干扰进程数的增加，

1. QPS明显呈下降趋势, read性能下降34%, write性能下降35%,read_write性能下降30%。

2. 平均延时明显上升，read延时上升50%，write延时上升37%，read_write延时上升42%。

实验显示，vCPU没有绑定情况下，被测虚拟机受同机其他虚拟机的干扰非常大。

主流云厂商部分实例vCPU绑定盘点

用前文提到的测试方法，大致测了一下主流云服务器厂商的部分实例的vCPU绑定情况，结果如下：

可以看到，AWS和阿里云的企业级产品已经进行vCPU绑定，这些产品当然会有更好的稳定性体验。

腾讯云、华为云的几款实例及阿里云T5，AWS T2等非企业级实例，均未进行绑定，潮云实验室后续将对这几款产品进行进一步的性能测试。

小结

简单总结一下，要获得更好的计算性能，核数比主频更具性价比。

对于企业级用户来说，优先选择vCPU绑定的实例，计算性能更稳定、可预期。

不绑定vCPU在闲时可获得更高的性能，但隔离性差，不可预期，有一定业务风险。

在最终选型上，还是要根据自己的业务形态来选择合适的实例。

同时，我们也需要有清醒的认识，对云服务器来说性能测试和实际应用会有偏差，比如vCPU的绑定与否就会影响性能测试结果。

对于云计算产品，我们需要考量的还有很多。

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