寫在前面，竊以為衡量伺服器的標準不僅僅只限於伺服器的效能，更重要的是價效比。舉個例子，最近dmzj的土豆田（伺服器）一直在反覆的刨地（維護公升級），但如果按照阿里的伺服器配置，明顯的會有大材小用的感覺。因為dmzj的使用者本來就不多，會造成大量的伺服器資源，開發成本，硬體成本的浪費。說白了就是夠用就行，合適的才是最好的。
伺服器的效能指標有很多，我們先介紹一些基本概念，再來看看衡量伺服器效能的正確姿勢：
關於吞吐量的定義有很多，指的是在一次效能測試過程中網路上傳輸的資料量的總和，也可以通俗的理解為固定時間間隔內的處理完畢事務的個數。
一次事務的處理時間。通常指從乙個請求發出，到伺服器進行處理後返回，再到接收完畢應答資料的時間間隔，單位一般是毫秒
指同時訪問伺服器站點的連線數
在這裡我們對測試工具不做介紹，網上有各式各樣的工具，自己搜吧。在這兒主要討論一下測試時需要注意的幾點：
測試資料不應取平均值。不限於伺服器測試，平均值在各個領域都不靠譜，就像我和馬雲的平均工資，北京和底特律的平均房價，都是一些毫無意義的資料。在伺服器效能測試時一定不要被平均值所迷惑，往往計量單位是毫秒級的，如參考平均值測試結果產生兩位數的倍數偏差是很正常的。正確的做法是用百分比分布統計，也就是英文中的tp – top percentile ，tp50的意思在，50%的請求都小於某個值，tp90表示90%的請求小於某個時間。比如：我們有一組資料：[ 10ms, 1s, 200ms, 100ms]，我們把其從小到大排個序：[10ms, 100ms, 200ms, 1s]，於是我們知道，tp50，就是50%的請求ceil(4*0.5)=2時間是小於100ms的，tp90就是90%的請求ceil(4*0.9)=4時間小於1s。於是：tp50就是100ms，tp90就是1s。
對於互動式應用來說，吞吐量指標反映的是伺服器承受的壓力，在容量規劃的測試中，吞吐量是乙個重點關注的指標，因為它能夠說明系統級別的負載能力，另外，在效能調優過程中，吞吐量指標也有重要的價值。但是如果只看吞吐量不看響應時間，那麼吞吐量是毫無意義的。因為哪怕你的吞吐量再大，但需要舉個例子，10s的響應時間，這個系統明顯是不合格的，吞吐量也毫無意義。當併發量（吞吐量）**的時候，系統會變得越來越不穩定，響應時間的波動也會越來越大，響應時間也會變得越來越慢，而吞吐率也越來越上不去（如下圖所示），包括cpu的使用率情況也會如此。所以，當系統變得不穩定的時候，吞吐量已經沒有意義了。吞吐量有意義的時候僅當系統穩定的時候。所以，吞吐量的值必需有響應時間來卡。比如：tp99小於100ms的時候，系統可以承載的最大併發數是1000qps。這意味著，我們要不斷的在不同的併發數上測試，以找到軟體的最穩定時的最大吞吐量。
應當保證成功率。如果請求不成功，那麼任何測試都是毫無意義的。
效能結果分析需要綜合硬體，作業系統，應用程式等多方面定位。
硬體
關於硬體，竊以為，考慮價效比後，選擇最合適的就好，可以避免資源和經費的浪費。
2.作業系統
不同的作業系統在核心實現上可能各不相同，因而對執行在上面的應用程式來說可能影響比較大。
筆者並沒有做過分析不同作業系統對伺服器效能的影響，因為只用過linux開發伺服器程式。linux作業系統在這十幾年發展的異常迅猛，目前大部分的伺服器都是執行在linux作業系統上的。linux目前具有最好的生態系統，伺服器端的各種軟體都為它而設計，預設都認為你是在 linux 上跑，你要是整乙個非 linux 的伺服器，你得有足夠的心理準備，因為出現任何問題，你可能未必能找到能幫你解決問題的人。
3.程式**
應用程式本身實現比如程式中需要頻繁申請記憶體，使用bzero和memset對伺服器效能影響差距可能會很大。
另外程式中的一些查詢操作，採用不同的資料結構，可以實現時間和空間上的相互轉化，從而影響伺服器的效能。
確保採用的是高效能io模型。
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之後依據提示，step by step 安裝 安裝好了ubuntu 系統後！然後作為乙個伺服器，就必須要說明一點設定ip 作為虛擬機器的話，直接橋接即可！然後 1 在linux下ping 本地 win下的 ip 能ping 通 win下檢視你ip ipconfig all 2 在win下ping l...