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虚拟机在线迁移实验结果绘图

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1. 前言

《虚拟机在线迁移实验》一文中，模拟了CPU压力、内存压力、磁盘压力还有各种网络故障，得到了这些条件下虚拟机在线迁移的性能数据。
《ApacheBenchmark和gnuplot》一文中，找到了测试Web应用性能的方法，学习了gnuplot的基本用法。

本文，就利用gnuplot给迁移过程中得到的性能数据进行绘图，绘图结果用于写论文。

2. 数据处理

gnuplot的数据是纯文本的，不带单位的，按列分布的。那么首先就要处理下数据，使之符合gnuplot的要求，以CPU数据为例，处理后的数据如下：

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#CPU占用率  迁移时间    停机时间    迁出数据量   迁入数据量
0%  18  6.28    283 248
10% 20  6.53    353 341
20% 19  4.52    323 300
30% 20  4.58    354 338
40% 21  4.62    336 347
50% 20  5.41    355 323
60% 19  4.54    303 309
70% 21  5.24    356 355
80% 19  4.41    351 338
90% 17  7.31    328 362
99% 19  5.77    351 348

3. 绘图

3.1. 设计

绘图，最基本的，要知道绘图的目的，想要显示出哪些信息？然后考虑绘制什么图？柱状图还是折线图？x轴是什么？y轴是什么？要不要第二坐标轴？
另外，就要考虑在一张图里面放入哪些信息，不能太少，显得空旷；不能太多，显得杂乱。
对于迁移过程中的四个指标，我们来分析一下。对于迁移时间和停机时间，可以放到一张图（图1）里面，这里的迁移时间和停机时间都是秒级，所以可以使用同一个坐标轴。对于迁移数据量，也可以放进图1，建立第二坐标轴即可。而对于应用程序性能，这个就麻烦了，等会再讨论。

3.2. CPU与迁移性能

1、按照以上设计，新建cpu.plt，内容如下：

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# graph title
set title "CPU usage, downtime and migration time"
set key below box 1

# x-axis
set xlabel "CPU usage"
set format x "%g%%"

# y-axis
set ylabel "seconds"
set yrange[0:25]
set ytics 5 nomirror

# y2-axis
set y2label "MB"
set y2range[0:500]
set y2tics 100
set grid

plot "cpu.dat" using 1:2 with linespoints title "migration time",\
    "cpu.dat" using 1:3 with linespoints title "downtime",\
    "cpu.dat" using 1:4 axis x1y2 with linespoints title "transfered data"

#pause 5
pause mouse

2、gnuplot cpu.plt，执行脚本绘制图片

看上去，挺不错的。但是，实际上的downtime应该是毫秒级，不能和migration time共用y轴，否则看不出downtime的变化。所以，最好把迁移数据量拿出来单独绘图，downtime和migration time绘制在同一个图中，使用不同的坐标系。

3、新建cpu1.plt，绘制迁移时间和停机时间

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# graph title
set title "CPU usage, downtime and migration time"
set key below box 1

# x-axis
set xlabel "CPU usage (%)"

# y-axis
set ylabel "Time (s)"
set yrange[0:25]
set ytics 5 nomirror

# y2-axis
set y2label "Time (ms)"
set y2range[0:10]
set y2tics 2
set grid

plot "cpu.dat" using 1:2 with linespoints title "migration time (s)",\
    "cpu.dat" using 1:3 axis x1y2 with linespoints title "downtime (ms)",

#pause 5
pause mouse

4、新建cpu2.plt，绘制迁移数据量

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# graph title
set title "CPU usage and transfered data"
set key below box 1

# x-axis
set xlabel "CPU usage (%)"

# y-axis
set ylabel "Transfered Data (MB)"
set yrange[0:500]
set ytics 50

plot "cpu.dat" using 1:4 with linespoints title "Source Machine",\
    "cpu.dat" using 1:5 with linespoints title "Target Machine"

#pause 5
pause mouse

3.3. CPU与吞吐量

1、性能测试

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ab -g cpu0.dat -t 120 -n 10000000 http://10.0.2.154/
ab -g cpu80.dat -t 120 -n 10000000 http://10.0.2.154/

生成cpu0.dat和cpu80.dat两个文件。

2、处理ab数据，计算吞吐量

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#!/bin/bash
for var in {0,80}
do
    start_time=`awk '{print $6}' cpu${var}.dat | grep -v 'wait' | sort | uniq -c|head -1|awk '{print $2}'`
    awk '{print $6}' cpu${var}.dat | grep -v 'wait' | sort | uniq -c|awk -v t=${start_time} '{print $2-t,$1}' > cpu${var}-t.dat
done

生成cpu0-t.dat和cpu80-t.dat两个文件。

3、填充空缺数据为0

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#!/bin/bash

for var in {0,80}
do
    array_str=`cat cpu${var}-t.dat | awk '{print $1}'`
    array_str2=`cat cpu${var}-t.dat | awk '{print $2}'`
    IPS=' '
    array=($array_str)
    array2=($array_str2)

    index=0
    count=0
    max=121
    echo "#cpu${var}" > cpu${var}-tf.dat
    while ( [ $index -lt $max ] && [ $count -lt $max ] )
    do
        if [[ ${array[index]} == $count ]]
        then
            echo "$count ${array2[index]}" >> cpu${var}-tf.dat
            index=`expr $index + 1`
            count=`expr $count + 1`
        else
            echo "$count 0"  >> cpu${var}-tf.dat
            count=`expr $count + 1`
        fi
    done
done

4、新建cpu3.plt，绘制吞吐量

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# output as png image
#set terminal png  size 1000,560
#set output "cpu3.png"
# graph title
set title "CPU usage and throughput"
set key below box 1

# x-axis label
set xlabel "Time (s)"
# y-axis label
set ylabel "Responses per second"

plot "cpu0_tf.dat" using 1:2 with linespoints title "CPU usage 0%",\
    "cpu80_tf.dat" using 1:2 with linespoints title "CPU usage 80%"

pause mouse

4. 后记

内存压力、磁盘压力、网络故障等条件下的实验结果绘图，和CPU压力类似，详情参考live-migration-plot。

对于吞吐量的绘图，还有很多需要完善。比如说取样，绘制所有CPU占用率下的吞吐量会太乱，取样少了又没有对比，所以2-4条是比较合适的。再比如说时间间隔问题，输入ab测试命令后，输入迁移命令，这中间存在时间间隔。而且通过观察吞吐量曲线，也无法看出从何时开始进行迁移，只能看出停机时间。