写在前面：大约4年前在中科院软件所，为评估国产兆芯CPU性能，我接触到一些benchmark，涉及CPU指标的就有ubench、sysbench、c-ray、SPEC和unixbench等。
工具在手，不要动脑，跑起来就行。后来情况变了，每个月都有数个系统性能调优的kpi压在身上，你不光要知道这些性能怎么测，还得分析瓶颈在哪，最后还要不断实验去提升性能。
能力有限，很多就不会去关注，像sysbench也是个老掉牙的benchmark了，诞生到现在有15年历史，一个工具走到现在，还有它使用的场景，那肯定有它的价值。
正巧最近又需要验证虚拟化下CPU的性能，仍然利用sysbench去测试，这次既然测了，就不单单只看跑分，看看数据背后的意义。
一、sysbench测试CPU的过程
使用benchmark前，不妨先看下readme，sysbench在CPU上是这样自我定义的：
| `cpu`: a simple CPU benchmark |
划重点：simple。工具设计之初，就不是为CPU考虑的，它最常使用场景基本在mysql等数据库评测上。所以自评为simple benchmark，必然有原因，这个后面详说。
回归正题，sysbench在大多数Linux下建议yum或apt-get安装，万一需要手动编译，需要注意2点：
如果你的sysbench是运行在64位CPU上，请先确保编译的是64位二进制文件；
万一你的环境是32位CPU，要知道在32位CPU上进行64位操作数的运算，需要使用多条32位的汇编指令来模拟其行为，随之带来的性能开销势必影响到结果。
（1）一般测试方法
事先声明，我用的是sysbench1.0.17版本，自从1.0.8版本后，一改以往使用计算达到10000内素数所用时间为测试结果，?增加了events per second为输出报告。
测试方法大同小异，sysbench + 参数 + 测试项 + 命令，如下图：
以CPU为例（测试在4线程下CPU的运算速度）：
在本例测试中，只是采用最小化参数：--threads，其他常用参数还包括：
根据实际需要，可选择多种参数组合，本文只采用线程作为参数，测试结果如下所示：
测试输出清晰，数据一目了然，benchmark轻度用户重点关注2个数据就好，一是Prime numbers limit，二是events per second。
以上面为例，最终结果就是计算10000个素数，4线程平均每秒完成event个数为549.36，数值越大代表性能越好。
如果只简单衡量云主机CPU性能，以上2个结果足够了，明白了在什么样的基数下测试，并且知道每秒完成的events，可以获得1个基准数据。
（2）sysbench的实现方式
工具run了起来，数据也拿到了，但是离马放南山还早。这时候你还不知道数据准确与否，如果是准确的，是不是你想要的最优结果。
在评估数据之前，先了解下sysbench是怎么去测试CPU的，做到知己知彼后，再去看测试结果，说不定会有更多体会，特别是把测试中观察到的性能问题跟系统原理关联起来。
sysbench作为一个多用途开源benchmark，按照框架设计惯例，其CPU、thread、io、memory和数据库也遵循着松耦合的设计，CPU的源码有独立的模块。
简约不简单的CPU module
采用农村包围城市，先从CPU测试源码入手，源码见/src/tests/cpu/sb_cpu.c
图1：sb_cpu.c 头文件声明
你不熟悉sysbench的代码结构也没关系，仅从sb_cpu.c中简单几行头文件声明，就可以得到很多信息，抛开前面2个config.h、sb_win.h不谈（测试环境在Linux上），真正用到的就2个类库路径里面的头文件：<math.h>、<inntypes.h>和1个内部实现函数声明的"sysbench.h"。
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