网络吞吐量测试工具(专业网络测试工具)

很多用户在采购了艾尔麦Wi-Fi Analyzer后，不知道如何进行基于IPerf的吞吐量测试，现在把这个过程跟大家详细的介绍一下。 Wi-Fi Analyzer工具中的“Throughtput/Iperf”功能，可以帮助用户进行端到端的性能检测，即STA-AP-STA模式。因此，如果要想进行此类测试，需要做如下操作：1、 配置测卡：在微软系统下可以正常关联被测AP(即所谓的Zero-Config设置)2、 在Wi-Fi Analyzer配置中将测试网卡工作设置为“混合模式”3、 选择一台笔记本做无线吞吐量测试远端接收设备，并进行Iperf软件，运行“Iperf –s”4、 在工具选项中，选择“Throughput/Iperf”，选择关联AP并进行相关吞吐量的测试参数设定(包括，上下行、测试时间等)5、 然后选择 “Iperf Performance Test”选项6、 在Server中输入对端STA(站点)IP地址7、 Start开始测试 此外，iperf的命令参数可以通过“iperf –help”查看，另外，还有一个软件也可支持，即jperf，该软件是WIN32系统，有图形操作介面，效果更加。

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很多用户在采购了艾尔麦Wi-Fi Analyzer后，不知道如何进行基于IPerf的吞吐量测试，现在把这个过程跟大家详细的介绍一下。 Wi-Fi Analyzer工具中的“Throughtput/Iperf”功能，可以帮助用户进行端到端的性能检测，即STA-AP-STA模式。因此，如果要想进行此类测试，需要做如下操作: 1、 配置测卡:在微软系统下可以正常关联被测AP(即所谓的Zero-Config设置) 2、 在Wi-Fi Analyzer配置中将测试网卡工作设置为“混合模式” 3、 选择一台笔记本做无线吞吐量测试远端接收设备，并进行Iperf软件，运行“Iperf –s” 4、 在工具选项中，选择“Throughput/Iperf”，选择关联AP并进行相关吞吐量的测试参数设定(包括，上下行、测试时间等) 5、 然后选择 “Iperf Performance Test”选项 6、 在Server中输入对端STA(站点)IP地址 7、 Start开始测试 此外，iperf的命令参数可以通过“iperf –help”查看，另外，还有一个软件也可支持，即jperf，该软件是WIN32系统，有图形操作介面，效果更加。

比较了三种情况下的延迟和吞吐量：双主机，进程间 和 进程内。在所有测试的情况下，Fast RTPS所提供的等待时间更短，吞吐量更高。测试环境系统为：Ubuntu 18.04.2 LTS bionic内核为：Linux 4.15.0-64通用内核机器的规格为：架构：x86_64处理器：8每个核心线程数：2型号名称：Intel（R）Xeon（R）CPU E3-1230 v6 @ 3.50GHzDDS中间件版本：2019年9月17日在主仓库上的最新版本Fast RTPS 1.9.x：010ac53Cyclone DDS ：801c4b1OpenSplice DDS：v6.9对比测试项 （延迟、吞吐量）延迟测试测量延迟方法：在网络计算中，延迟时间定义为 对消息在系统上花费的时间的度量 。也就是说，衡量消息自发送方发送以来经过的时间直到被接收方接收到为止 。为了避免发布者和订阅者所在的系统之间的时钟同步问题，一种近似的延迟方法是通过往返时间。在这种情况下，发布者发送一条消息，并等待订阅者将其发送回（类似于乒乓范式），从而测量发布者的发送操作与发布者的接收操作之间的经过时间。为了获得等待时间的近似值，将测得的往返时间除以2。统一测试环境和配置：为了执行测试，每种消息大小都会发送 10000 条消息，并提取最小和平均测量值。DDS QoS 的配置如下：可靠性(Reliability)：RELIABLE历史记录类型（History kind）：KEEP_LAST历史深度(History depth)：1持久性(Durability)：VOLATILE-本地主机比较-进程内：结论：本地主机和双主机的比较都显示了Fast-RTPS与其他两个实现之间的明显区别。可以看出，Fast-RPTS的平均延迟始终小于其他实现的最小值。重要的是要注意，Fast-RTPS延迟对于更多的有效负载是稳定的，与CycloneDDS或OpenSplice相比，在较大的有效负载中以较小的增加速率增加。在这种情况下，还值得注意的是，尤其是在双主机情况下，Fast-RTPS均值更紧密地遵循最小值，这意味着最小值和最大值之间的差异始终都较小（均值周围的分布较窄）。吞吐量 测试测量吞吐量方法:在网络计算中， 吞吐量定义为每单位时间可以通过系统发送/接收的信息量的度量，即每秒测量多少比特穿越系统的度量 。正常的测量操作是使发布者在一定时间（ burst interval）内发送大量消息。在完成发送之后，如果操作花费的时间少于突发间隔（ burst interval），则发布者将处于休息状态，直到间隔完全过去（否则，发布者将无法休息）。执行此操作，一直到测试时间。在接收方，接收信息，记录接收到第一条消息的时间，并对到达的每条消息进行计数。测试完成后，接收方可以计算接收采样率。知道每个消息的大小（以位为单位），吞吐量就是采样率乘以消息大小的乘积。下图说明了此过程。统一测试环境和配置：通过使用以下工具进行测试比较：为了执行实验，使用了100、200、500、1000、10000、20000、30000、40000和50000条消息的需求。为了执行实验，使用了0、10、20、30、40、50、60、70、80、90和100 ms的突发间隔（burst intervals）。一些内核的缓冲区已配置为以最大化信息流，net.core.rmem_default = 21299200net.core.rmem_max = 21299200net.ipv4.udp_mem = 102400 873800 21299200net.core.netdev_max_backlog = 30000使用以下软件版本进行了测试：Fast-RTPS commit：0bcafbde1c6fa3ef7285819980f932df910dba61CycloneDDS commit： aa5236dea46b82e6db26a0c87b90cedeca465524OpenSplice version：v6.9DDS QoS的配置如下：可靠性(Reliability)：RELIABLE历史记录类型（History kind）：KEEP_ALL持久性(Durability)：VOLATILE结论 ：本地主机比较显示了Fast-RTPS与其他两个实现之间的明显区别。可以看出，Fast-RPTS的吞吐量是每个有效载荷最高的。关于双主机比较，Fast-RTPS和CycloneDDS都显示了几乎等效的吞吐量，最高有效负载为256字节，但是大于256字节后两者之间的差异变得很大，可以看出Fast-RTPS 更出色。（？但是什么在2048->4096->8192会掉下来？）最后：这表明Fast-RTPS是在所有测试情况下最快的消息传递实现。此外，在处理消息传递延迟时，Fast-RTPS是最一致的一种。这一切都意味着，使用Fast-RTPS，经历的延迟是最短的，并且始终保持几乎相同。整理翻译自： https://www.eprosima.com/index.php/resources-all/performance/fast-rtps-vs-cyclone-dds

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测试工具暂时没有，支持楼主.
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