23% ухудшение производительности на ubuntu 14.04 с socket.recv

Question

Я запускаю python 2.7.8 и наблюдающ ухудшение производительности 23% на ubuntu 14.04 по сравнению с 10.04 с простым API socket.recv. Я могу поделиться своим кодом, точными номерами производительности и т. Д. Для всех, на кого можно смотреть.

Вот мой сервер:

#!/usr/bin/python   # This is server.py file 

import socket    # Import socket module 
import sys 

s = socket.socket()   # Create a socket object 
host = socket.gethostname() # Get local machine name 
port = 12345    # Reserve a port for your service. 
s.bind((host, port))  # Bind to the port 
f = open ("file", "r") 
fdata = f.read(100000000) 
s.listen(5)     # Now wait for client connection. 
while True: 
    c, addr = s.accept()  # Establish connection with client. 
    print 'Got connection from', addr 
    if sys.argv[1] == '1': 
     c.send('Thank you for connecting') 
    elif sys.argv[1] == '2': 
     c.send(fdata) 
    c.close() 

Вот мой клиент:

#!/usr/bin/python   # This is client.py file 

import socket    # Import socket module 
import sys 
import time 
s = socket.socket()   # Create a socket object 
host = socket.gethostname() # Get local machine name 
port = 12345    # Reserve a port for your service. 
s.connect((host, port)) 

i = 0 
start = time.time() 
while i < int(sys.argv[1]): 
    s.recv(100000000) 
    i = i + 1 
end = time.time() 
print "Time taken is %s" % (end - start) 
s.close 

Когда я бег 10 миллионов ПРИЕМА лет, на убунте 14.04 он занимает 375 секунд, в то время как на Ubuntu 10.04 она занимает только 305 секунд.

Answer 1

Предполагая, что вы используете одно и то же оборудование, у вас все еще есть много изменений между 10.04 и 14.04, то есть разные ядра, разные библиотеки, разные питоны, возможно, другая системная настройка и т. Д. Поэтому не ожидайте, что кто-нибудь укажет на причину за это замедляется ваш очень высокий уровень.

Просто для того, чтобы дать представление о том, где могут возникать такие проблемы с производительностью: изменения в планировщике или процессы, выполняемые в одной и той же системе, могут привести к различной нагрузке на процессор. Если процессор становится слишком горячим, он будет вынужден остыть, работая медленнее, что может привести к большой разнице в производительности. С другой стороны, если процессор становится слишком холостым, он переходит в различные режимы энергосбережения, и пробуждение от них занимает некоторое время, что также влияет на производительность. Другими вещами, которые в значительной степени влияют на производительность, являются кэши процессора, то есть если соответствующий код python полностью вписывается в кеш процессора в 10,04 и теперь просто слишком велик, вы можете получить серьезную разницу в производительности.