实验 03：iperf3 性能基线测试与系统级瓶颈分析¶

实验目标¶

建立科学、可重复的 Wi-Fi 吞吐量基线测试流程。学习如何区分物理层速率 (PHY Rate) 与应用有效吞吐 (Goodput)，掌握测试期间 CPU 软中断、空口重传率、RTT 时延抖动与协议栈瓶颈的联合观测方法。

测试环境与原则¶

拓扑准备：
AP 与 iperf3 Server 通过千兆/2.5G 有线网线直连，避免回程有线瓶颈。
STA 通过被测 Wi-Fi 连接 AP，固定在 5GHz 干净信道（如 Channel 149 80MHz），测试距离 2~3 米，无大功率干扰源。
CPU 调频模式固定：测试前务必将测试机与服务端的 CPU Governor 置为高性能模式，避免频率动态升降造成抖动：
```
sudo cpupower frequency-set -g performance 2>/dev/null || true
```
警惕 USB 降级：若使用 USB 3.0 无线网卡，先用 lsusb -t 确认处于 5000M 模式，防止插在 USB 2.0 口上被硬性限速在 ~300 Mbps。

理论吞吐上限测算 (基于 Airtime 预算模型)¶

绝不能使用 PHY rate × 75% 这种静态估算公式，因为不同聚合度、包长和信道质量下的协议开销占比截然不同。

T_burst = T_AIFS + E[backoff] + T_preamble + T_AMPDU + T_SIFS + T_BA

以 Wi-Fi 6 (802.11ax) 2x2 MIMO 80MHz 频宽、MCS 11（理论物理速率 1201.0 Mbps）、单用户干净信道为例进行推演： 1. 假设硬件达到大聚合：一次 A-MPDU 聚合 64 个以太网帧（约 96 KB 数据），净荷空口发射时长 T_AMPDU ≈ (96000 × 8) / 1201 ≈ 640 μs。 2. 固定空口竞争与确认开销：AIFS (34 μs) + 平均退避 (67.5 μs) + 前导码/信令 (~40 μs) + SIFS (16 μs) + BlockAck (~32 μs) ≈ 190 μs。 3. 空口发射效率上限：640 / (640 + 190) ≈ 77%。 4. 叠加上层开销：扣除以太网/IP/TCP 头部封装开销（约 2%~3%）及 TCP 反向 ACK 竞争时间后，理论应用层 Goodput 上限约为 850 ~ 900 Mbps。

若固件聚合能力不足（例如每个 A-MPDU 仅能聚合 8 帧），净荷发射时间骤降至 80 μs，而协议开销依然是 190 μs，此时空口效率将暴跌至不足 30%（吞吐上限跌至 300 Mbps 以下）。

自动化基线测试脚本¶

保存以下脚本为 wifi_benchmark.sh 并执行。注意：测试带载时延时，Ping 必须与吞吐压测并发运行，否则测出的只是空闲网络下的假时延。

#!/bin/bash
SERVER_IP="192.168.1.100"
IFNAME="wlan0"

echo "=== 1. 链路握手信息 ==="
iw dev $IFNAME link

echo "=== 2. TCP TX (上行吞吐测试 20s) ==="
iperf3 -c $SERVER_IP -t 20 -i 5 --json > /tmp/iperf_tx.json
TX_SPEED=$(jq '.end.sum_received.bits_per_second / 1000000' /tmp/iperf_tx.json)
echo "TCP TX Goodput: $TX_SPEED Mbps"

echo "=== 3. TCP RX (下行吞吐测试 20s) ==="
iperf3 -c $SERVER_IP -R -t 20 -i 5 --json > /tmp/iperf_rx.json
RX_SPEED=$(jq '.end.sum_received.bits_per_second / 1000000' /tmp/iperf_rx.json)
echo "TCP RX Goodput: $RX_SPEED Mbps"

echo "=== 4. UDP 丢包与抖动测试 (发包 100Mbps 20s) ==="
iperf3 -c $SERVER_IP -u -b 100M -t 20 -i 5 --json > /tmp/iperf_udp.json
UDP_LOSS=$(jq '.end.sum.lost_percent' /tmp/iperf_udp.json)
UDP_JITTER=$(jq '.end.sum.jitter_ms' /tmp/iperf_udp.json)
echo "UDP Loss: $UDP_LOSS %, Jitter: $UDP_JITTER ms"

echo "=== 5. 真带载时延测试 (TCP 吞吐高压下并发测量 RTT p50 / p99) ==="
# 1. 后台启动高频 Ping 探测
ping -i 0.05 $SERVER_IP > /tmp/ping_loaded.log &
PING_PID=$!

# 2. 并发启动 10 秒满载 TCP 压测 (打满发送/接收队列)
iperf3 -c $SERVER_IP -t 10 > /dev/null

# 3. 压测结束，立即终止 Ping
kill $PING_PID 2>/dev/null || true

# 4. 从日志中提取 RTT 并计算 p50 与 p99 分位数
awk -F'time=' '/time=/ {print $2}' /tmp/ping_loaded.log | awk '{print $1}' | sort -n | awk '
  BEGIN { c = 0; }
  { rtt[c++] = $1; }
  END {
    if (c > 0) {
      p50 = rtt[int(c * 0.50)];
      p99 = rtt[int(c * 0.99)];
      printf "Loaded Ping 样本数: %d, p50: %.2f ms, p99: %.2f ms\n", c, p50, p99;
    } else {
      print "未能收集到有效 RTT 数据";
    }
  }'

测试过程同步观测维度¶

在一个独立终端窗口运行实时监控：

# 每秒刷新网卡收发包数、丢包数与软中断
watch -n 1 "
echo '--- Network Errors & Drops ---'
ip -s link show $IFNAME | grep -E 'RX:|TX:|errors|dropped'
echo '--- SoftIRQs (NET_RX / NET_TX) ---'
grep -E 'NET_RX|NET_TX' /proc/softirqs
"

基线数据记录表范例模板¶

测试项目	记录 Goodput (Mbps)	协商 PHY Rate	丢包/重传率	RTT p50 / p99	CPU 瓶颈判定
单流 TCP TX	~850	1201 Mbps (MCS 11)	Retry 2.1%	2.3ms / 5.1ms	CPU0 42% (健康)
单流 TCP RX	~860	1201 Mbps (MCS 11)	0%	2.1ms / 4.8ms	CPU0 38% (健康)
多流并发 TCP (4流)	~890	1201 Mbps (MCS 11)	Retry 3.5%	4.2ms / 11.5ms	软中断均衡分布于多核
UDP 100M (下行)	100	1201 Mbps	Loss 0.0%	Jitter 0.2ms	几乎无负荷
重载下 Ping 延迟	吞吐 850M 下	-	-	14.2ms / 42.8ms	排查 BQL / 驱动队列缓存积压

数据性质说明：上表记录均为模板示例数据（用于展示基线报告格式与判定标准）。真实实验应以目标环境实测日志为准，并完整记录测试硬件型号、内核版本与驱动 commit。

常见四大性能陷阱¶

测试服务端性能不足：服务端运行在树莓派或低功耗主机上，自身 CPU 跑满导致测试瓶颈。
TCP 窗口过小：Linux 默认 tcp_rmem 或 tcp_wmem 限制，导致长肥管道（BDP）吞吐打不满。
严重信道拥塞：周边存在大量同信道或邻信道 AP，导致 CCA 物理侦听频繁退避，Airtime 被瓜分。
缓冲膨胀 (Bufferbloat)：高吞吐时 Ping 延迟飙升到几百毫秒，表明驱动层或 qdisc 队列无限制积压，需调优 BQL (Byte Queue Limits) 或 fq_codel。