网络基本功(十六):细说网络性能监测与实例(下)

    网络问题中,性能问题是最复杂的问题之一,解决这样的问题能够透彻的了解整个网络的结构。但通过合适的吞吐量和数据流测试工具,能够帮你快速找到问题所在。本文承接上文,阐述netperf和netstat的用法。

    吞吐量测量:

    (承接上文)

    netperf

    该程序是由HP创造,该程序免费可用,运行于一些Unix平台,有支持文档,也被移植到Windows平台。虽然不像ttcp那样无处不在,但它的测试范围更加广泛。

    与ttcp不同,客户端和服务器端是分开的程序。服务器端是netserver,能够单独启动,或通过inetd启动。客户端是netperf。下例中,服务器和客户端启动于同一台机器:

    1. bsd1# netserver
    2. Starting netserver at port 12865
    3. bsd1# netperf
    4. TCP STREAM TEST to localhost : histogram
    5. Recv Send Send
    6. Socket Socket Message Elapsed
    7. Size Size Size Time Throughput
    8. bytes bytes bytes secs. 10^6bits/sec
    9. 16384 16384 16384 10.00 326.10

    测试的是loop-back接口,报告显示吞吐量为326Mbps。

    下例中,netserver启动于主机:

    1. bsd1# netserver
    2. Starting netserver at port 12865
    3. netperf加上-H选项指定服务器地址:
    4. bsd2# netperf -H 205.153.60.247
    5. TCP STREAM TEST to 205.153.60.247 : histogram
    6. Recv Send Send
    7. Socket Socket Message Elapsed
    8. Size Size Size Time Throughput
    9. bytes bytes bytes secs. 10^6bits/sec
    10. 16384 16384 16384 10.01 6.86

    大致与ttcp所得出的吞吐量相同。netperf还进行了一些额外的测试。以下测试中,还计算了连接的transaction rate:

    1. bsd2# netperf -H 205.153.60.247 -tTCP_RR
    2. TCP REQUEST/RESPONSE TEST to 205.153.60.247 : histogram
    3. Local /Remote
    4. Socket Size Request Resp. Elapsed Trans.
    5. Send Recv Size Size Time Rate
    6. bytes Bytes bytes bytes secs. per sec
    7. 16384 16384 1 1 10.00 655.84
    8. 16384 16384

    该程序包含一些测试脚本。也可以使用netperf做各种流测试。

    iperf

    如果ttcp和netperf都不符合你的要求,那么可以考虑iperf。iperf也可以用于测试UDP带宽,丢失率,和抖动。Java前端让该工具便于使用。该工具同样移植入windows。

    下例是运行iperf服务器端:

    [ 4] local 172.16.2.236 port 3000 connected with 205.153.63.30 port 1133
    [ ID] Interval Transfer Bandwidth
    [ 4] 0.0-10.0 sec 5.6 MBytes 4.5 Mbits/sec
    ^C

    下例是在windows运行客户端:

    注意使用Ctrl-C来终止服务器端。在TCP模式下,iperf相当于ttcp,所以它可盈用户客户端或服务器。

    在研究TCP窗口是否足够大时,使用iperf特别方便。-w选项设置socket buffer大小。对于TCP来说,这就是窗口大小。通过-w选项,用户可以单步调试各种窗口大小来看它们是怎样影响吞吐量的。

    其他工具

    你也许想要考虑一些相关或类似的工具。treno使用的方法类似于traceroute来计算块容量,路径MTU,以及最小RTP。如下例所示:

    1. bsd2# treno 205.153.63.30
    2. MTU=8166 MTU=4352 MTU=2002 MTU=1492 ..........
    3. Replies were from sloan.lander.edu [205.153.63.30]
    4. Equilibrium rate: 0 kbp/s (0 pkts in + 0 lost = 0%) in 0 s
    5. Path properties: min RTT was 13.58 ms, path MTU was 1440 bytes
    6. XXX Calibration checks are still under construction, use v

    通常来说,netperf,iperf和treno提供更加丰富的feature,但ttcp更加容易找到。

    通过netstat进行流量测量:

    在理想的网络环境下,如果把overhead算在内,吞吐量是很接近于带宽的。但是吞吐量往往低于期望值,这种情况下,你会想要知道差异在哪。如之前所提到的,可能与硬件或软件相关。但通常是由于网络上其他数据流的影响。如果你无法确定原因,下一步就是查看你网络上的数据流。

    有三种基本方法可供采用。第一,最快的方法是使用如netstat这样的工具来查看链路行为。或通过抓包来查看数据流。最后,可使用基于SNMP的工具如ntop。

    要得到网络上数据流的快照,使用-i选项。举例来说:

    1. bsd2# netstat -i
    2. Name Mtu Network Address Ipkts Ierrs Opkts Oerrs Coll
    3. lp0* 1500 <Link> 0 0 0 0 0
    4. ep0 1500 <Link> 00.60.97.06.22.22 13971293 0 1223799 1 0
    5. ep0 1500 205.153.63 bsd2 13971293 0 1223799 1 0
    6. tun0* 1500 <Link> 0 0 0 0 0
    7. sl0* 552 <Link> 0 0 0 0 0
    8. ppp0* 1500 <Link> 0 0 0 0 0
    9. lo0 16384 <Link> 234 0 234 0 0
    10. lo0 16384 127 localhost 234 0 234 0 0

    输出显示了自上一次重启以来,各接口所处理的报文数量。在本例中,接口ep0收到13,971,293个没有差错(Ierrs)的报文(Ipkts),发送了1,223,799 个报文(Opkts),有1个差错,没有冲突(Coll)。少量错误通常并不是造成告警的原因,但各错误所占比例应当是维持在较低水平,应该明显低于报文总量的0.1%。冲突可以稍微高一些,但应当少于数据流总量的10%。冲突数量仅包括那些影响接口的。较高数量的冲突喻示着网络负载较高,用户应当考虑分段。冲突只出现在特定媒介上。

    如果你只想要单一接口的输出,可以通过-I选项指定,如:

    1. bsd2# netstat -Iep0
    2. Name Mtu Network Address Ipkts Ierrs Opkts Oerrs Coll
    3. ep0 1500 <Link> 00.60.97.06.22.22 13971838 0 1223818 1 0
    4. ep0 1500 205.153.63 bsd2 13971838 0 1223818 1 0
    1. lnx1# netstat -i
    2. Kernel Interface table
    3. Iface MTU Met RX-OK RX-ERR RX-DRP RX-OVR TX-OK TX-ERR TX-DRP TX-OVR Flg
    4. eth0 1500 0 7366003 0 0 0 93092 0 0 0 BMRU
    5. eth1 1500 0 289211 0 0 0 18581 0 0 0 BRU
    6. lo 3924 0 123 0 0 0 123 0 0 0 LRU

    如上例所示,Linux将丢失报文拆成三个目录:errors, drops,以及overruns。

    不方便的是,netstat的返回值是系统自上一次重启之后的累计值。我们真正关心的是这些数值最近是怎样变化的,因为问题是在发展的,在它增长到足以显现问题之前会花费相当长的时间。

    有时你会对系统做一些压力测试来看错误是否增加,可以使用ping加 –I选项或spray命令。

    首先,运行netstat来得到当前值:

    接下来,发送大量报文到目的地址。本例中,发送了1000个UDP报文:

    1. bsd1# spray -c1000 205.153.63.239
    2. sending 1000 packets of lnth 86 to 205.153.63.239 ...
    3. in 0.09 seconds elapsed time
    4. 464 packets (46.40%) dropped
    5. Sent: 11267 packets/sec, 946.3K bytes/sec
    6. Rcvd: 6039 packets/sec, 507.2K bytes/sec

    注意到该测试超出了网络容量,因为464个报文被丢弃了。这可能意味着网络拥塞。更加可能的是,主机正在尝试与一个慢速设备通信。当spray在相反方向运行时,没有报文丢弃。

    最后,回到netstat来看看是否存在问题:

    1. bsd2# netstat -Iep0
    2. Name Mtu Network Address Ipkts Ierrs Opkts Oerrs Coll
    3. ep0 1500 <Link> 00.60.97.06.22.22 13978964 0 1228156 1 0
    4. ep0 1500 205.153.63 bsd2 13978964 0 1228156 1 0

    本例显示没有问题。

    如果显示有问题,可以通过-s选项来得到。输出数据量可能有点吓人,但可以提供丰富的信息。信息按照协议和错误类型来分段,如bad checksum或报文头不完整。

    在某些系统上,两次-s选项显示非零值的总和,如下所示:

    1. bsd2# netstat -s -s
    2. 255 packets for this host
    3. 114 packets sent from this host
    4. icmp:
    5. ICMP address mask responses are disabled
    6. igmp:
    7. tcp:
    8. 107 packets sent
    9. 81 data packets (8272 bytes)
    10. 26 ack-only packets (25 delayed)
    11. 140 packets received
    12. 77 acks (for 8271 bytes)
    13. 86 packets (153 bytes) received in-sequence
    14. 1 connection accept
    15. 1 connection established (including accepts)
    16. 77 segments updated rtt (of 78 attempts)
    17. 2 correct ACK header predictions
    18. 62 correct data packet header predictions
    19. udp:
    20. 115 datagrams received
    21. 108 broadcast/multicast datagrams dropped due to no socket
    22. 7 delivered
    23. 7 datagrams output

    通过-p选项显示某一协议的汇总信息,下例显示TCP非零值的统计信息:

    1. bsd2# netstat -p tcp -s -s
    2. tcp:
    3. 147 packets sent
    4. 121 data packets (10513 bytes)
    5. 26 ack-only packets (25 delayed)
    6. 205 packets received
    7. 116 acks (for 10512 bytes)
    8. 122 packets (191 bytes) received in-sequence
    9. 1 connection accept
    10. 1 connection established (including accepts)
    11. 116 segments updated rtt (of 117 attempts)
    12. 88 correct data packet header predictions

    解释这一结果是需要一些经验的。一开始可以从大量错误信息开始看起。接下来,识别错误类型。通常,input error是由于硬件故障应期的。 Output error是由本地主机的问题造成。Data corruption,例如错误校验和,通常产生于服务器。冲突往往意味着网络拥塞。当然,这只是一般情况。

    参考