stress-ng命令详解

stress-ng 是一款功能强大的 Linux 系统压力测试工具，能够模拟多种复杂负载场景，覆盖 CPU、内存、磁盘 I/O、进程调度等核心资源，帮助开发者验证系统在高负载下的稳定性与性能表现。以下是其核心功能、参数解析及实战案例。

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一、工具简介与安装

1. 核心功能

   • 多维度负载模拟：支持超过 80 种负载模式，包括浮点运算、内存分配、文件操作、网络压力等。
   • 精准资源控制：可指定负载施加的 CPU 核心、内存大小、I/O 强度等。
   • 跨平台兼容：支持 x86、ARM 等架构，适用于嵌入式系统到服务器级场景。

2. 安装方法

   • CentOS/RHEL：

     sudo yum install -y epel-release.noarch
     sudo yum install stress-ng
     

   • 手动编译：
     从 GitHub 仓库 获取源码编译，支持自定义功能。

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二、核心参数解析

参数	说明
-c N	启动 N 个 CPU 压力进程（默认使用 sqrt 计算模拟负载）
-m N	启动 N 个内存压力进程，默认分配 256MB/进程（可结合 --vm-bytes 调整）
-i N	启动 N 个 I/O 压力进程，模拟频繁的 sync() 操作
-d N	启动 N 个磁盘压力进程，生成临时文件并循环读写
--cpu-method	指定 CPU 负载算法，如 matrix（矩阵运算）、trig（三角函数）等
--timeout T	指定压测持续时间（单位：秒），如 --timeout 600 表示运行 10 分钟
--taskset M	将压力绑定到指定 CPU 核心（如 --taskset 0,2 表示仅使用 CPU 0 和 2）

常用组合示例：

stress-ng -c 4 -m 2 -i 1 --timeout 300  # 模拟 4 CPU 负载 + 2 内存负载 + 1 I/O 负载，持续 5 分钟

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三、实战案例与监控方法

1. 场景 1：CPU 满载测试

   stress-ng --cpu 4 --cpu-method matrix --timeout 600  # 4 个进程执行矩阵运算，持续 10 分钟 
   

   • 监控命令：

     mpstat -P ALL 2  # 每 2 秒显示各 CPU 核心利用率 
     

   • 结果分析：若所有核心 %usr 接近 100%，表明 CPU 压力生效 。

2. 场景 2：内存与磁盘混合压力

   stress-ng --vm 2 --vm-bytes 1G --hdd 1 --hdd-bytes 5G --timeout 120
   

   • 参数说明：
     • --vm 2：启动 2 个内存进程，每个分配 1GB 内存（默认行为为频繁写入并释放）。
     • --hdd 1：启动 1 个磁盘进程，生成 5GB 临时文件并循环读写 。
   • 监控指标：
     • free -h：观察可用内存变化。
     • iostat -dx 2：监控磁盘吞吐量（wkB/s）和利用率（%util） .

3. 场景 3：指定 CPU 核心压测

   stress-ng --taskset 0,1 --cpu 2 --cpu-load 80  # 在 CPU 0 和 1 上施加 80% 负载 
   

   • 适用场景：测试 CPU 核心隔离或 NUMA 架构性能差异 。

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四、注意事项与优化建议

1. 谨慎使用：

   • 避免在生产环境直接运行，可能导致系统崩溃或数据丢失。
   • 部分测试模式（如内存加压）可能触发 OOM Killer，需提前调整内核参数。

2. 稳定性验证：

   • 日志记录：添加 --log-file 参数保存压测日志，便于后期分析。
   • 超时设置：始终指定 --timeout 防止压测进程失控。

3. 性能调优：

   • 硬件匹配：根据磁盘类型（HDD/SSD）调整 I/O 负载强度。
   • 负载均衡：多节点测试时，结合 --taskset 分配压力

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五、应用场景总结

1. 系统稳定性测试：模拟极端负载，验证服务器长期运行的可靠性。
2. 资源分配验证：测试容器（如 Docker/K8s）的 CPU、内存配额是否生效。
3. 硬件故障排查：结合高负载测试，识别硬件（如内存条、磁盘）潜在缺陷。
4. 性能优化基准：对比优化前后的系统表现（如调整调度算法后的延迟变化）。

通过灵活配置 stress-ng 参数，开发者可以精准模拟各类负载场景，为系统优化与容量规划提供数据支撑。建议结合 sysstat（如 mpstat、iostat）或 htop 等工具实时监控资源使用情况。