引言：被忽视的关键性能指标
购买网络设备时，我们很容易被所谓的高吞吐带宽参数所吸引，但设备上线后却常常不尽如人意，很多时候，10G吞吐的设备实际只能跑1G。
问题的根源，在于我们忽视了两个影响性能的关键指标：PPS（Packets Per Second）和CPS（Connections Per Second）。
PPS和CPS分别代表了设备每秒处理的数据包数和连接数，它们不仅影响着网络设备的实际性能，并且对于正确选购和配置设备至关重要。
什么是PPS和CPS？如何对它们进行测量？设备厂商又为什么通常更倾向于强调吞吐带宽，而非它们二者呢？在本文中，我们将为您一一解答。
PPS与CPS：解读性能的双重维度
为了更确切、更深入地了解网络设备的性能，我们需要认识并理解两个关键指标：PPS和CPS。
PPS（Packets Per Second）
●指标解释：PPS指网络设备每秒能处理的数据包数量，不同类型和大小的数据包对设备的处理负荷有不同的影响。因此，PPS是一个衡量网络设备在不同流量条件下性能的重要指标。
●应用场景：在高速网络环境中，如数据中心、ISP网络等，高PPS性能意味着网络设备能够有效处理大量的小数据包，这对于维持高速网络的稳定性至关重要。
CPS（Connections Per Second）
●指标解释：CPS指网络设备每秒能够建立的新连接数，通常用于衡量网络设备，如防火墙、负载均衡、网关等处理新网络连接的能力。
●应用场景：在需要管理大量新连接的环境中，如大型网站、云服务和应用服务器，高CPS意味着设备能够更快地处理新的网络连接请求，从而提高资源利用效率和用户体验。
总的来说，PPS关注于数据包的处理，而CPS关注于连接的建立，两者都是网络性能的关键方面，但侧重点不同。这两个指标在网络设备性能评估中相辅相成，共同决定了设备在不同流量条件下的表现。
厂商的取舍：市场与技术的综合考量
尽管PPS和CPS是网络设备性能的关键指标，但设备厂商通常还是更愿意强调吞吐带宽，其背后，涉及到多方面的市场策略和技术考量。
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市场营销策略
对于普通用户而言，吞吐带宽是一个更直观、易于理解的性能指标，提供高吞吐带宽数字能够简单明了地传达设备的高性能。此外，大带宽数字在市场上更具吸引力，容易引起客户的注意。
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技术复杂性考虑
PPS和CPS的性能受到多种因素的影响，如数据包大小、连接类型和流量模式等。并且，不同测试条件和方法可能导致PPS和CPS的测量结果差异较大。因此，提供一个具体的、标准化的PPS或CPS值可能会变得十分复杂。
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客户需求差异
一般用户多数更关心设备的整体带宽性能，对于PPS和CPS这类专业指标，通常只有具有特定需求的客户（如大型数据中心、高频交易平台等）才会理解和关注。
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其他的考量
某些设备的PPS和CPS性能可能并不突出（特别是低成本或入门级设备），因此，厂商可能更愿意强调吞吐带宽，以防止负面印象的产生。
综合考虑上述因素，厂商更愿意将焦点放在吞吐带宽上，而不是PPS和CPS。这既简化了用户对设备性能的理解，又能符合市场需求和技术复杂性的考量。但作为用户，特别是懂技术、对设备性能有一定要求的用户来说，一定要牢记这些指标，知道用它来评估自己所购买设备的能力。
PPS和CPS的常见测试工具
那么问题来了，除了设备厂家公布，我们是否可以自己做一些测试来确定设备的这两个关键指标呢？
以下是一些常用的开源测试工具：
Iperf/Jperf：
主要用于测试网络带宽，也可以间接评估PPS性能。通过测量TCP或UDP模式下的数据传输率来实现。
下载地址：
https://iperf.fr/iperf-download.php
hping3：
灵活的命令行网络工具，不仅用于防火墙测试，还可用于进行CPS测试。
下载地址：
https://pkgs.org/download/hping3
Trex：
高性能的流量生成工具，能够模拟多种网络流量，包括大量数据包的生成，用于PPS测试。
下载地址：
https://trex-tgn.cisco.com
Netperf：
一种网络性能测试工具，用于测量各种类型网络连接的性能。
下载地址：
https://pkgs.org/download/netperf
此外，作为一项用于网络设备性能测试的标准，RFC 2544*虽然主要关注吞吐量和延迟，但其中的一些测试方法和原则同样适用于PPS和CPS的测试。参考RFC 2544的标准，结合上述工具，可以更全面地评估网络设备的性能。
*https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2544
通过使用这些工具和方法，我们可以在购买网络设备前，自行进行PPS和CPS的测试，以确保所选设备符合其特定的性能需求。
设备间PPS和CPS差异的深层分析
同样是网络设备，为什么不同的设备间，PPS和CPS这两个指标会有很大的差异呢？在探讨设备之间PPS和CPS差异的根本原因时，我们需要关注两个关键方面：数据处理分担机制和不同网络流量类型的影响。
数据处理分担机制
数据处理分担机制是影响设备性能的核心因素之一。良好的数据处理分担机制可以有效提高设备的PPS和CPS性能，而不同设备在这方面的设计和实现差异会导致性能上的明显差异。
● 负载均衡：在网络设备中，通常会有多个处理单元或线程来处理传入的数据包。负载均衡机制决定了这些数据包如何在不同的处理单元间分配。如果负载合理，数据包可以均匀分配给每个处理单元，从而提高整体处理能力。
● 处理队列和缓冲区管理：数据包在被处理前，通常会在队列中等待。队列的管理方式，包括缓冲区的大小和处理优先级，会影响到数据包的处理速率。
● 硬件加速与软件优化：某些网络设备使用专用硬件（如ASICs）来加速数据包的处理；一些设备则使用经过精心优化的软件架构，能够更有效地利用硬件资源来提高性能（比如Panabit
）。
网络流量类型的影响
不同的网络流量类型会对设备的PPS和CPS性能产生差异性的影响。
● 小流量影响：大量小流量数据可能导致更频繁的连接建立和数据包处理，对设备的CPS性能提出更高的要求。
● 突发流量的挑战：对于具有突发流量特征的应用，设备需要能够快速适应并处理短时间内大量的连接请求，也会直接影响到CPS性能。
● 数据包大小的影响：不同流量可能涉及不同大小的数据包，这对于设备的PPS性能有着重要影响，小尺寸数据包的高流量会对PPS性能提出更高要求。
因此，作为用户在设备选择过程中，除了考虑技术规格和性能参数外，更需要深入了解设备的数据处理机制，以及它在处理不同流量类型时的适应能力，确保所选设备在各种场景下都能稳定、高效地运行。
你学会了吗？