内容简介：《虚拟机在线迁移实验》一文中，模拟了CPU压力、内存压力、磁盘压力还有各种网络故障，得到了这些条件下虚拟机在线迁移的性能数据。本文，就利用gnuplot给迁移过程中得到的性能数据进行绘图，绘图结果用于写论文。
《虚拟机在线迁移实验》一文中，模拟了CPU压力、内存压力、磁盘压力还有各种网络故障，得到了这些条件下虚拟机在线迁移的性能数据。
《ApacheBenchmark和gnuplot》 一文中，找到了测试Web应用性能的方法，学习了gnuplot的基本用法。
本文，就利用gnuplot给迁移过程中得到的性能数据进行绘图，绘图结果用于写论文。
数据处理
gnuplot的数据是纯文本的，不带单位的，按列分布的。那么首先就要处理下数据，使之符合gnuplot的要求，以CPU数据为例，处理后的数据如下：
#CPU占用率 迁移时间 停机时间 迁出数据量 迁入数据量 0% 18 6.28 283 248 10% 20 6.53 353 341 20% 19 4.52 323 300 30% 20 4.58 354 338 40% 21 4.62 336 347 50% 20 5.41 355 323 60% 19 4.54 303 309 70% 21 5.24 356 355 80% 19 4.41 351 338 90% 17 7.31 328 362 99% 19 5.77 351 348
绘图
设计
绘图，最基本的，要知道绘图的目的，想要显示出哪些信息？然后考虑绘制什么图？柱状图还是折线图？x轴是什么？y轴是什么？要不要第二坐标轴？
另外，就要考虑在一张图里面放入哪些信息，不能太少，显得空旷；不能太多，显得杂乱。
对于迁移过程中的四个指标，我们来分析一下。对于迁移时间和停机时间，可以放到一张图（图1）里面，这里的迁移时间和停机时间都是秒级，所以可以使用同一个坐标轴。对于迁移数据量，也可以放进图1，建立第二坐标轴即可。而对于应用程序性能，这个就麻烦了，等会再讨论。
CPU与迁移性能
1、按照以上设计，新建cpu.plt，内容如下：
# graph title
set title "CPU usage, downtime and migration time"
set key below box 1
# x-axis
set xlabel "CPU usage"
set format x "%g%%"
# y-axis
set ylabel "seconds"
set yrange[0:25]
set ytics 5 nomirror
# y2-axis
set y2label "MB"
set y2range[0:500]
set y2tics 100
set grid
plot "cpu.dat" using 1:2 with linespoints title "migration time",\
"cpu.dat" using 1:3 with linespoints title "downtime",\
"cpu.dat" using 1:4 axis x1y2 with linespoints title "transfered data"
#pause 5
pause mouse
2、 gnuplot cpu.plt ，执行脚本绘制图片
看上去，挺不错的。但是，实际上的downtime应该是毫秒级，不能和migration time共用y轴，否则看不出downtime的变化。所以，最好把迁移数据量拿出来单独绘图，downtime和migration time绘制在同一个图中，使用不同的坐标系。
3、新建cpu1.plt，绘制迁移时间和停机时间
# graph title
set title "CPU usage, downtime and migration time"
set key below box 1
# x-axis
set xlabel "CPU usage (%)"
# y-axis
set ylabel "Time (s)"
set yrange[0:25]
set ytics 5 nomirror
# y2-axis
set y2label "Time (ms)"
set y2range[0:10]
set y2tics 2
set grid
plot "cpu.dat" using 1:2 with linespoints title "migration time (s)",\
"cpu.dat" using 1:3 axis x1y2 with linespoints title "downtime (ms)",
#pause 5
pause mouse
4、新建cpu2.plt，绘制迁移数据量
# graph title
set title "CPU usage and transfered data"
set key below box 1
# x-axis
set xlabel "CPU usage (%)"
# y-axis
set ylabel "Transfered Data (MB)"
set yrange[0:500]
set ytics 50
plot "cpu.dat" using 1:4 with linespoints title "Source Machine",\
"cpu.dat" using 1:5 with linespoints title "Target Machine"
#pause 5
pause mouse
CPU与吞吐量
1、性能测试
ab -g cpu0.dat -t 120 -n 10000000 http://10.0.2.154/ ab -g cpu80.dat -t 120 -n 10000000 http://10.0.2.154/
生成cpu0.dat和cpu80.dat两个文件。
2、处理ab数据，计算吞吐量
#!/bin/bash
for var in {0,80}
do
start_time=`awk '{print $6}' cpu${var}.dat | grep -v 'wait' | sort | uniq -c|head -1|awk '{print $2}'`
awk '{print $6}' cpu${var}.dat | grep -v 'wait' | sort | uniq -c|awk -v t=${start_time} '{print $2-t,$1}' > cpu${var}-t.dat
done
生成cpu0-t.dat和cpu80-t.dat两个文件。
3、填充空缺数据为0
#!/bin/bash
for var in {0,80}
do
array_str=`cat cpu${var}-t.dat | awk '{print $1}'`
array_str2=`cat cpu${var}-t.dat | awk '{print $2}'`
IPS=' '
array=($array_str)
array2=($array_str2)
index=0
count=0
max=121
echo "#cpu${var}" > cpu${var}-tf.dat
while ( [ $index -lt $max ] && [ $count -lt $max ] )
do
if [[ ${array[index]} == $count ]]
then
echo "$count ${array2[index]}" >> cpu${var}-tf.dat
index=`expr $index + 1`
count=`expr $count + 1`
else
echo "$count 0" >> cpu${var}-tf.dat
count=`expr $count + 1`
fi
done
done
4、新建cpu3.plt，绘制吞吐量
# output as png image
#set terminal png size 1000,560
#set output "cpu3.png"
# graph title
set title "CPU usage and throughput"
set key below box 1
# x-axis label
set xlabel "Time (s)"
# y-axis label
set ylabel "Responses per second"
plot "cpu0_tf.dat" using 1:2 with linespoints title "CPU usage 0%",\
"cpu80_tf.dat" using 1:2 with linespoints title "CPU usage 80%"
pause mouse
后记
内存压力、磁盘压力、网络故障等条件下的实验结果绘图，和CPU压力类似，详情参考 live-migration-plot 。
对于吞吐量的绘图，还有很多需要完善。比如说取样，绘制所有CPU占用率下的吞吐量会太乱，取样少了又没有对比，所以2-4条是比较合适的。再比如说时间间隔问题，输入ab测试命令后，输入迁移命令，这中间存在时间间隔。而且通过观察吞吐量曲线，也无法看出从何时开始进行迁移，只能看出停机时间。
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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