评估云服务器网络吞吐能力，核心要看带宽大小、PPS（每秒转发报文数）、并发连接数、测试场景四个维度，单纯追求带宽数字高并不等于实际吞吐能力好。
云服务器网络吞吐能力直接决定业务响应速度，尤其对视频分发、实时音视频、电商大促这类重流量场景而言，选错配置的代价往往不是性能下降那么简单,而是整体架构的返工。
云服务器网络吞吐能力怎么测才靠谱
网上公布的各种云服务器网络吞吐数据，很多是在理想环境里测出来的，你可以把那些数据当作参考上限，但不能当作业务运行的常态值，想要知道真实水平,最好自己动手跑一轮实测。
测试前的准备清单
- 至少准备两台同地域的云服务器，一台当客户端，一台当服务端
- 确认测试机所在物理宿主机没有做网络限速，这点可以在控制台查看带宽规格确认
- 关闭测试机上的防火墙和selinux，避免干扰项
- 使用专有网络内网IP进行测试，走公网测试会叠加公网线路质量变量
- 安装测试工具，业内常用的是
iperf3和netperf
执行TCP吞吐测试的实操步骤
以 iperf3 为例,服务端执行：
iperf3 -s
客户端执行：
iperf3 -c 服务器内网IP -t 60 -P 4
这里 -t 60 表示测试60秒，-P 4 表示使用4个并发流。单流测试考察的是单连接稳定性，多流测试更接近真实业务并发场景,两者都建议跑一遍。
测试时长和数据解读
测试时间不要低于60秒，30秒以内的测试结果波动较大，多轮测试取平均值的参考意义高于单次峰值，如果测试结果与官方标称值有明显差距，多数情况下是实例规格被限定，比如入门级实例的网络突发能力受CPU积分影响,这是一个容易被忽略的坑。
压测并发连接数的关注点
吞吐能力并不等于并发承载能力，部分云服务器在并发连接数超过一定阈值后，吞吐曲线会断崖式下跌，而不是平滑递减，使用 wrk 或 ab 工具对Web服务做压测时，关注每秒请求数和平均延迟两个指标的拐点出现位置，业内专家指出，当PPS达到实例规格上限时，CPU软中断占用会明显上升,此时再追加带宽毫无意义。
评估云服务器网络吞吐的关键指标解析
云厂商的规格表里会列出带宽、PPS、并发连接数三个核心参数,三者的权重在不同业务场景下完全不同。
带宽决定了数据传输速率上限，单位是Mbps或Gbps。PPS决定了小包转发能力，单位是万PPS。并发连接数决定了同一时间能维持多少条连接。
为何PPS指标容易被忽视
多数用户购买云服务器时只盯着带宽大小，很少关注PPS，但网络包处理能力对游戏加速、DNS解析、日志采集这类高频率小数据包场景非常关键，如果实例规格标注的PPS上限较低，即使带宽充足，小包转发也会被限制,表现为请求响应慢但吞吐量数据却不低。
突发带宽与基线带宽的区别
行业共识认为，没有标注突发能力，仅提供基线带宽的实例更稳定，但价格也更高，不少高性能计算实例采用突发带宽机制解决成本与性能的矛盾，可持续时间通常为15分钟到1小时不等，评估时需要确认突发带宽的持续时长和恢复逻辑，如果业务长时间跑满带宽，突发机制会自动降速回基线值,网络吞吐就会出现周期性下降。
表格：三种业务类型对吞吐指标的需求权重
| 业务类型 | 带宽需求 | PPS需求 | 并发连接需求 |
|---|---|---|---|
| 视频推流 | 高 | 中 | 低 |
| 高并发Web |
首发原创文章，作者：王坚，如若转载，请注明出处：https://idctop.com/article/660239.html
