1. 本次测试旨在评估台湾机房云主机在游戏(实时对战)与数据库(OLTP)两类负载下的表现。
2. 测试环境采用三台云主机:A(标准型)、B(高IO型)、C(高带宽型)。
3. 网络链路与线路:BGP多线直连、带宽上限1000Mbps,启用云厂商基础防护(简单DDoS检测)。
4. 测试工具:iperf3、ping、wrk(HTTP TPS)、Sysbench(事务与IOPS)、tcptraceroute。
5. 数据采样周期:每项负载持续测试10分钟,取中位数与99百分位延迟做对比。
2. 配置示例(真实案例参考):
- 实例A(标准型):2 vCPU / 4 GB RAM / 普通SSD 80 GB / 带宽 200 Mbps。
- 实例B(高IO):4 vCPU / 8 GB RAM / NVMe 200 GB / 带宽 500 Mbps(适合DB)。
- 实例C(高带宽):8 vCPU / 16 GB RAM / NVMe 500 GB / 带宽 1000 Mbps(适合游戏)。
- 操作系统与优化:Ubuntu 20.04,内核调优(net.core.somaxconn=1024、tcp_tw_reuse=1)、开启写入缓存开启与IO调度器切换为noop。
3. 游戏测试使用自建FPS对战模拟器与100并发玩家连接:
- 延迟测试(avg / p99 / 丢包):参见下表。
- 并发稳定性:实例C在100并发下CPU均值70%,网络出口利用率峰值约85%。
- 丢包率控制:启用QoS与流量整形后,p99延迟下降约18%。
- 实战建议:游戏服应优先选择高带宽+低抖动的实例,并启用CDN加速静态资源与边缘UDP转发。
| 实例 | avg RTT(ms) | p99 RTT(ms) | 丢包率(%) | 带宽利用峰值 |
|---|---|---|---|---|
| A | 28 | 65 | 0.12 | 60% |
| B | 22 | 48 | 0.05 | 45% |
| C | 12 | 30 | 0.02 | 85% |
4. 使用Sysbench进行OLTP读写混合测试(混合比例70%读/30%写):
- TPS(事务每秒)与平均延迟如下表所示。
- IOPS:实例B的NVMe实际测得随机写IOPS约45k,随机读IOPS约120k。
- 事务一致性与锁等待:在并发200时,A出现锁等待较多,B表现稳定。
- 优化点:增加内存缓存(Redis/ProxySQL)、开启数据库连接池并调整innodb_flush_log_at_trx_commit。
| 实例 | TPS | avg 延迟(ms) | 95延迟(ms) | 磁盘 IOPS |
|---|---|---|---|---|
| A | 820 | 15.6 | 48 | 6k |
| B | 3200 | 4.2 | 12 | 45k |
| C | 2100 | 7.8 | 22 | 28k |
5. CDN接入后静态资源命中率对游戏补丁下载与图像缩略图显著提升:
- 命中率提升到92%以上,跨区访问延迟降低约40%。
- DDoS防御测试(模拟SYN/UDP放大):基础防护在小流量攻击可抵御,但中大型攻击建议使用云WAF与按需清洗服务。
- 真实案例:某电商在双11期间使用多区域CDN+云清洗,成功将一次200Gbps攻击回源压力降至可接受范围内。
- 建议:部署带有速率限制、黑洞路由策略与自动流量剖分的防护链路。
6. 结论与最佳实践建议如下:
- 游戏服务器:优先选择低延迟高带宽实例(例如C),并在全球边缘部署CDN/UDP转发。
- 数据库服务:IOPS与内存比关键,选择NVMe与更大内存(例如B),并做主从分离与读写分离。
- 运维策略:启用监控(Prometheus+Grafana)、自动扩容策略与流量告警。
- 安全策略:结合清洗、WAF与速率限制,定期演练DDoS响应方案。
- 进一步测试:建议在生产前进行长期稳定性(72小时以上)与突发并发拉升测试。