很多人知道 CPU 频率会影响 CPU 性能，也知道频率会动态变化，且知道 Linux 有 performance/powersave 两种频率控制策略。但很少人知道背后的软件原理，更少人知道如何调优策略，和监控实际 CPU 频率。

CPU利用率，这个再常用，且看似简单不过的指标，在超线程、动态调频等技术影响下，其准确性、估算参考价值，均出现了大问题。

由来 时间回到 2017 年，老东家要上 Kubernetes 了，有幸参与和学习（主要是学习）。当时遇到的一了所有 Java 容器化者都遇到的坑：JDK8 不为容器化设计综合症。最简单

前言 话说，一年前项目响应时代的号召，引入了 Istio，从此如刘备得卧龙、凤雏，走上了 Service Mesh 的光辉大道。现到准备益州之战(上线)之时。上线前，还

CPU Benchmark The SysBench system benchmark suite has a simple CPU benchmark tool that calculates prime numbers. For example: # sysbench --num-threads=8 --test=cpu --cpu-max-prime=100000 run sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark Running the test with following options: Number of threads: 8 Doing CPU performance benchmark Threads started! Done. Maximum prime number checked in CPU test: 100000 Test execution summary: total time: 30.4125s total number of events: 10000 total time taken by event execution: 243.

k6 https://github.com/k6io/k6 Locust https://docs.locust.io/en/stable/what-is-locust.html gatling https://gatling.io/docs/current/http/http_request/ artillery https://artillery.io/docs/guides/overview/welcome.html wrk https://github.com/wg/wrk