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Linux zram 中 lz4 与 zstd 压缩算法性能基准测试:CPU 开销、I/O 吞吐量与命中率评估

在 Linux zram 交换设备中基准测试 lz4 与 zstd 压缩,评估 CPU 开销、I/O 吞吐量及内存受限工作负载的命中率。

在 Linux 系统尤其是内存受限的环境中,zram 作为一种压缩内存块设备,能够有效扩展可用内存空间,避免频繁的磁盘 I/O 操作。通过在 RAM 中创建虚拟交换分区,zram 将不活跃的页面压缩存储,从而提升系统整体响应速度。对于内存紧张的工作负载,如嵌入式设备或云服务器,zram 的压缩算法选择至关重要。本文聚焦于 lz4 和 zstd 两种主流算法的性能基准测试,分析其在 CPU 开销、I/O 吞吐量以及缓存命中率方面的表现,并提供可落地的配置参数和优化清单。

zram 的核心优势在于其零磁盘延迟的内存压缩机制。当系统内存压力增大时,内核会将匿名页或缓存页压缩后存入 zram 设备中。lz4 和 zstd 是 zram 支持的两种热门压缩算法,前者以速度著称,后者注重压缩比。观点上,对于追求低延迟的高性能场景,lz4 更优;而在内存节省优先的受限环境中,zstd 能提供更高的空间效率。根据实测数据,在 Intel i7-8700K 处理器和 4GB zram 分区环境下,lz4 的压缩速度可达 700-900 MB/s,解压速度高达 2000-2200 MB/s,而 zstd 分别为 200-300 MB/s 和 500-800 MB/s。这些指标直接影响 I/O 吞吐量:在随机数据写入测试中,lz4 的吞吐量约为 124 MB/s,zstd 则为 86 MB/s,lz4 在高频访问场景下表现出色。

进一步考察 CPU 开销,lz4 的低计算复杂度使其在解压阶段仅占用约 5-10% 的 CPU 资源,而 zstd 可能上升至 15-20%,特别是在多核并行压缩时。这种差异在内存受限工作负载中尤为明显。以 stress-ng 工具模拟内存压力测试为例,当系统负载达 80% 时,zstd 的压缩比可达 70-80%,节省内存空间比 lz4 的 55-65% 高出约 15-20%。然而,这也导致 zstd 的页面命中率在初始阶段较低,因为更高的压缩开销可能延迟页面回收。证据显示,在 bonnie++ 文件系统基准测试中,zstd 的顺序读取吞吐量为 750 MB/s,略低于 lz4 的 920 MB/s,但其整体内存利用率提升了 35%,在长时间运行的批处理任务中,zstd 的缓存命中率可稳定在 85% 以上,而 lz4 为 75%。

为了量化这些性能差异,我们可以使用标准基准测试方法。首先,加载 zram 模块:modprobe zram num_devices=1。然后设置设备大小,例如 echo 4G > /sys/block/zram0/disksize,并格式化为 swap:mkswap /dev/zram0;swapon /dev/zram0。切换算法:echo lz4 > /sys/block/zram0/comp_algorithm(或 zstd)。使用 dd 进行 I/O 吞吐量测试:dd if=/dev/urandom of=/swapfile bs=1M count=1000 oflag=direct,记录 MB/s 值。对于 CPU 开销,结合 perf 工具监控:perf stat -e cycles,instructions dd ...。缓存命中率可通过 cat /sys/block/zram0/statistics 中的 orig_data_size 和 compr_data_size 计算压缩比,并用 vmstat 观察 si/so(swap in/out)指标。在内存受限模拟中,stress --vm 4 --vm-bytes 2G -t 300s 可有效评估 hit rates。

落地配置参数需根据硬件调整。推荐清单:1. 对于低端 CPU(<4 核,<2GHz),优先 lz4,设置 mem_limit 为 disksize 的 1.5 倍:echo 6G> /sys/block/zram0/mem_limit,避免 OOM。2. 高端服务器选用 zstd,启用多算法支持(内核 CONFIG_ZRAM_MULTI_COMP=y),配置 echo "lz4:1 zstd:2" > /sys/block/zram0/comp_algorithm,实现动态切换。3. swappiness 调至 60-80:echo 70 > /proc/sys/vm/swappiness,促进 zram 使用。4. 监控要点:定期 cat /sys/block/zram0/mm_stat 观察 allocated_pages 和 compr_data_size;若 CPU >80%,回滚至 lz4。风险控制:zstd 在极端负载下可能增加 10-15% 功耗,建议结合 writeback 功能(echo 1 > /sys/block/zram0/writeback_limit_enable)将冷数据溢出到磁盘。

在实际部署中,这些参数可显著提升性能。例如,在 8GB 内存的虚拟机中,使用 zstd 的 zram 可将有效内存扩展至 12GB 以上,hit rate 达 90%,而 lz4 适合实时数据库,I/O 延迟降低 20%。最终,选择取决于工作负载:I/O 密集型选 lz4,内存密集型选 zstd。通过上述基准和配置,系统管理员能优化内存受限环境下的稳定性。

资料来源:基于 Linux 内核文档和 CSDN 性能测试文章,如《Linux 内核 zram 压缩算法动态切换实战》和《Linux 内核 zram 性能测试:dd 与 bonnie++ 全流程实践指南》。

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