性能决定体验：如何科学测试亚马逊服务器并选择最优实例

当你通过我们亚马逊服务器开通拿到账号后，面对数百种实例，怎么知道哪一台真正适合你的应用？看官方文档里的参数是一回事，实际跑起来的感受是另一回事。这篇文章，我们带你做一次科学的服务器性能基准测试，让服务器购买的决策从“凭感觉”变成“看数据”。

测试的核心在三个维度：CPU 计算能力、内存带宽和延迟、磁盘和网络 I/O。我们最常用的工具是 UnixBench、sysbench 和 fio。UnixBench 能综合评估系统运行各种应用时的性能，给出一个指数分值。但它只能代表纯计算力。你的应用可能是 PHP，也可能是 Java 或 Python，对计算特性的需求不同。对于 Web 类应用，我们更推荐直接用你的真实代码或模拟脚本进行压测。可以使用 Apache Bench（ab）或 wrk 工具，对你的应用发起并发请求，观察平均响应时间、每秒请求数（QPS）和错误率。

我们实际测试过，同样是 2 核 4G 的规格，上一代的 t3a.medium 和基于 ARM 的 t4g.medium，在跑一个 PHP 编写的典型电商页面时（包含少量数据库查询），t4g 的 QPS 会比 t3a 高出约 15%，而单位成本便宜了 20%。这就是 ARM 架构 Graviton2 处理器带来的代际红利。如果你的应用运行在解释型语言或容器中，并且没有特定于 x86 的二进制依赖，我们强烈建议优先测试 ARM 实例。我们作为AWS代理，一般都会提醒客户试用 t4g，因为成本优势太显著了。

磁盘 I/O 是另一个常被忽略的瓶颈。特别是对于数据库。EBS 卷有 gp2 和 gp3 等类型，gp3 允许你独立配置 IOPS 和吞吐量，最高可达 16000 IOPS 和 1000 MB/s 吞吐量。很多客户直接用默认的 gp3 而不调参数，默认基准是 3000 IOPS，对于高并发写入的数据库可能不够。你可以用 fio 工具模拟随机读写来测试：fio --name=randwrite --ioengine=libaio --iodepth=16 --rw=randwrite --bs=4k --numjobs=4 --size=4G --runtime=60 --group_reporting。如果测试出来 IOPS 被死死压在 3000，并且应用日志显示 I/O 等待，你就知道该去控制台把 IOPS 调高了。或者，直接选用已经预先优化好 I/O 的实例类型，如带本地 NVMe SSD 的存储优化型实例 i4i，这是对 I/O 有极致要求的业务的终级选择。

网络性能也需要衡量。实例类型的网络带宽有明确说明，从“最多 5 Gbps”到“25 Gbps”甚至更高。但真正重要的是你的应用是否能充分利用这些带宽。你可以用 iperf3 在同等配置的跨可用区实例间打流测试。对于需要高吞吐的集群应用，确保实例支持增强型网络是必须的。

做完测试，我们通常会花一点时间为客户整理一份《选型对比报告》，把不同实例针对他真实业务的性能数据和成本做一张综合表。下面就是我们提供给某客户的一个简化版，帮助他最终决定从 c5.large 迁移到性价比更高的 m6g.large。

表中的成本是按需价格，如果你通过我们代理商购买了 Savings Plans，实际开销会更低。这种基于真实流量的横向对比，能让你在服务器购买时，摆脱对数字参数的执念，回归到对你业务最有意义的响应时间和成本效率上。毕竟，再漂亮的参数，如果不能为你的用户带来更快的页面加载，就是无效的成本。

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