虚拟机基准测试

　　在对虚拟机进行处理速度测试时，不同云方案间的差别将变得更为明显。各大供应商试图帮助我们创建独立单位以完成CPU性能测试，但他们给出的指导机制显然太过粗糙。我利用自己的云资源处理DaCapo提供的Java程序，这种测试方案非常适合以Java应用程序开发作为主要工作内容的用户。DaCapo套件会对多种不同作业类型进行测试，其中包括在Java当中创建图像以及启动Tomcat服务器。即使是不涉及Java开发的用户，也可以通过这种方式对具体云服务方案的处理能力进行宏观审视——毕竟不同基准测试对于设备资源的压力指向类型也有所区别。

　　最终测得的差异居然如此显著，我们甚至在同样的虚拟机上也无法跑出同样的测试结果。这是因为不同的云设备组合会利用不同类型的虚拟化层处理各类设备驱动。这种有趣的方式会将“区别”累积起来，并最终产生完全出乎意料的实际结果。

　　首先来看Lucene，一款用于对大量文本文档进行检索的工具。在索引创建测试当中，SoftLayer的基础虚拟机能够轻松拿出两倍于Amazon基础实例的性能表现。不过在索引机制创建完成后，SoftLayer的虚拟机在索引内容搜索环节下的性能优势就只剩下30%了。

　　这样的结果甚至经常会出现在同一套云方案中的虚拟机身上。以谷歌为例，其云服务提供的计算设备往往无法按照用户预期进行运作。高性能CPU虚拟机的基准测试运行速度往往只比标准虚拟机略快一点、有时候甚至完全一致。而在Tomcat模拟当中，高性能虚拟机的速度又达到了标准版本的两倍。但更令人费用的是，高性能版本在Avrora基准测试中反倒比标准版本慢出近三倍。

　　在这一系列对谷歌虚拟机的测试当中，一分钱一分货的道理虽然仍基本靠谱，但程度却远不及大家的想象——有时候甚至完全相反。添加更多CPU能够在一部分多线程测试当中取得正面效果，但有时候反而会让其它测试的结果变得更差劲。同理，添加内存容量同样基本有效，但提升效果并不稳定。以上各类提升手段对于实际测试速度的影响让人觉得有点摸不着头脑。大部分测试在反复进行时都能得出基本一致的结果，但仍有一部分(例如XALAN解析器)会给出差异巨大的测试结论。

　　综上所述，这意味着大家需要具备丰富的专业知识并通过大量实验来找到以下问题的答案：一套虚拟机的实际价值究竟如何?喜欢精打细算的朋友需要在付费之前，认真考量不同虚拟机在基准测试当中的实际表现。很明显，SoftLayer虚拟机在处理Lucene索引创建任务时表现最出色，但在搜索时的优势则没那么明显。这种差异意味着每个人都应该对自己的实例进行计时运行测试，并以此为依据进行服务方案采购。大家不能想当然地认为每小时要价3美分的云设备就要比要4美分的更划算——这个问题没那么单纯。