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stress介绍
stress是一款压力测试工具，可以用它来对系统CPU，内存，以及磁盘IO生成负载。
安装stress
apt-get install stress使用stress
直接运行 stress 就会列出关于 stress 的简单说明
root@myy /root $ stress -?
`stress' imposes certain types of compute stress on your system
Usage: stress [OPTION [ARG]] ...
-?, --help show this help statement
--version show version statement
-v, --verbose be verbose
-q, --quiet be quiet
-n, --dry-run show what would have been done
-t, --timeout N timeout after N seconds
--backoff N wait factor of N microseconds before work starts
-c, --cpu N spawn N workers spinning on sqrt()
-i, --io N spawn N workers spinning on sync()
-m, --vm N spawn N workers spinning on malloc()/free()
--vm-bytes B malloc B bytes per vm worker (default is 256MB)
--vm-stride B touch a byte every B bytes (default is 4096)
--vm-hang N sleep N secs before free (default none, 0 is inf)
--vm-keep redirty memory instead of freeing and reallocating
-d, --hdd N spawn N workers spinning on write()/unlink()
--hdd-bytes B write B bytes per hdd worker (default is 1GB)
Example: stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 10s
Note: Numbers may be suffixed with s,m,h,d,y (time) or B,K,M,G (size).
-? 显示帮助信息
-v 显示版本号
-q 不显示运行信息
-n，--dry-run 显示已经完成的指令执行情况
-t --timeout N 指定运行N秒后停止
--backoff N 等待N微妙后开始运行
-c --cpu 产生n个进程 每个进程都反复不停的计算随机数的平方根
-i --io 产生n个进程 每个进程反复调用sync()，sync()用于将内存上的内容写到硬盘上
-m --vm n 产生n个进程,每个进程不断调用内存分配malloc和内存释放free函数
--vm-bytes B 指定malloc时内存的字节数 (默认256MB)
--vm-hang N 指示每个消耗内存的进程在分配到内存后转入休眠状态，与正常的无限分配和释放内存的处理相反，这有利于模拟只有少量内存的机器
-d --hadd n 产生n个执行write和unlink函数的进程
--hadd-bytes B 指定写的字节数，默认是1GB
--hadd-noclean 不要将写入随机ASCII数据的文件Unlink
时间单位可以为秒s，分m，小时h，天d，年y，文件大小单位可以为K，M，G对CPU进行压力测试
使用 stress -c N 会让stress生成N个工作进程进行开方运算，以此对CPU产生负载。
比如你的CPU有四个核，那么可以运行
stress -c 4
这是查看stress进程信息
ps -elf |grep stress |grep -v grep~# ps -elf |grep stress |grep -v grep
0 S root 3540 2975 0 80 0 - 1819 - 15:12 pts/1 00:00:00 stress -c 4
1 R root 3541 3540 96 80 0 - 1819 - 15:12 pts/1 00:00:20 stress -c 4
1 R root 3542 3540 96 80 0 - 1819 - 15:12 pts/1 00:00:20 stress -c 4
1 R root 3543 3540 96 80 0 - 1819 - 15:12 pts/1 00:00:20 stress -c 4
1 R root 3544 3540 96 80 0 - 1819 - 15:12 pts/1 00:00:20 stress -c 4
F ：代表这个程序的旗标 (flag)， 4 代表使用者为 super user
S ：代表这个程序的状态 (STAT)，关于各 STAT 的意义将在内文介绍
UID： 程序被该 UID 所拥有
PID：process ID的缩写，也就进程号
PPID ：process parent ID，父进程ID
C： CPU 使用的资源百分比
PRI ：这个是 Priority (优先执行序) 的缩写
NI ：这个是 Nice 值
ADDR： 这个是 kernel function，指出该程序在内存的那个部分。如果是个 running的程序，一般就是 "-"
SZ ：使用掉的内存大小
WCHAN： 目前这个程序是否正在运作当中，若为 - 表示正在运作
TTY： 登入者的终端机位置
TIME： 使用掉的 CPU 时间。
CMD：所下达的指令为何你会发现一共有5个stress进程，其中有4个进程是 17738 进程派生出来的工作进程。而且每个工作进程占用的CPU利用率都接近100%
对内存进行压力测试
类似的，使用 stress -m N 会让stress生成N个工作进程来占用内存。每个进程默认占用256M内存，但可以通过 --vm-bytes 来进行设置。 例如
stress -m 3 --vm-bytes 300M
会生成3个进程，每个进程占用300M内存
ps -elf |grep stress |grep -v grep
~# ps -elf |grep stress |grep -v grep
0 S root 3572 2975 0 80 0 - 1819 - 15:15 pts/1 00:00:00 stress -m 3 --vm-bytes 300M
1 R root 3573 3572 99 80 0 - 78620 - 15:15 pts/1 00:00:10 stress -m 3 --vm-bytes 300M
1 R root 3574 3572 99 80 0 - 78620 - 15:15 pts/1 00:00:10 stress -m 3 --vm-bytes 300M
1 R root 3575 3572 99 80 0 - 78620 - 15:15 pts/1 00:00:10 stress -m 3 --vm-bytes 300M
而且你会发现，虽然只是对内存进行压力测试，但实际上CPU也是很繁忙的，占有率也接近100%对磁盘进行压力测试
对磁盘压力测试有两个参数：
stress -i N 会产生N个进程，每个进程反复调用sync()将内存上的内容写到硬盘上.
而 stress -d N 会产生N个进程，每个进程往当前目录中写入固定大小的临时文件，然后执行unlink操作删除该临时文件。 临时文件的大小默认为1G，但可以通过 --hdd-bytes 设置临时文件的大小。比如
stress -i 2 -d 4
你会发现压力测试时，当前目录所在可用空间少了2G,如下所示：root@jd-privt-local-vm0:~# df -h .
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1 20G 991M 18G 6% /
root@jd-privt-local-vm0:~# df -h .
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1 20G 2.7G 17G 14% /
同时对多项指标进行压力测试
stress支持同时对多个指标进行压力测试，只需要把上面的参数组合起来就行
stress -c 4 -m 2 -d 1
这个时候你再看stress进程
ps -elf |grep stress |grep -v grep你会发现工作进程一共有7个，也就是说每个进程只负责一项测试。
设置超时时间
通过 -t TIMEOUT 可以让stress只运行一段时间后自动退出。这一般在写脚本的时候会用到。
比如我想要运行上面的测试，但是10秒后自动退出,那么
stress -c 4 -m 2 -d 1 -t 10s
stress: info: [19302] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 2 vm, 1 hdd
stress: info: [19302] successful run completed in 11s发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/207469.html原文链接：https://javaforall.cn
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