Performance antipatterns are known to degrade the responsiveness of microservice-based systems, but their impact on energy consumption remains largely unexplored. This paper empirically investigates whether widely studied performance antipatterns defined by Smith and Williams also negatively influence power usage. We implement ten antipatterns as isolated microservices and evaluate them under controlled load conditions, collecting synchronized measurements of performance, CPU and DRAM power consumption, and resource utilization across 30 repeated runs per antipattern. The results show that while all antipatterns degrade performance as expected, only a subset exhibit a statistically significant relationship between response time and increased power consumption. Specifically, several antipatterns reach CPU saturation, capping power draw regardless of rising response time, whereas others (\eg Unnecessary Processing, The Ramp) demonstrate energy-performance coupling indicative of inefficiency. Our results show that, while all injected performance antipatterns increase response time as expected, only a subset also behaves as clear energy antipatterns, with several cases reaching a nearly constant CPU power level where additional slowdowns mainly translate into longer execution time rather than higher instantaneous power consumption. The study provides a systematic foundation for identifying performance antipatterns that also behave as energy antipatterns and offers actionable insights for designing more energy-efficient microservices architectures.


翻译:性能反模式已知会降低微服务系统的响应能力,但其对能耗的影响在很大程度上仍未得到探索。本文通过实证研究,检验了Smith和Williams定义的被广泛研究的性能反模式是否同样会对功耗产生负面影响。我们将十种反模式实现为独立的微服务,并在受控负载条件下对其进行评估,针对每种反模式收集了30次重复运行中性能、CPU与DRAM功耗以及资源利用率的同步测量数据。结果表明,虽然所有反模式均如预期那样降低了性能,但仅有一部分反模式在响应时间与功耗增加之间表现出统计显著的相关性。具体而言,若干反模式达到了CPU饱和状态,使得功耗在响应时间持续上升时仍保持上限;而其他反模式(例如Unnecessary Processing、The Ramp)则表现出能耗与性能耦合的低效特征。我们的研究结果显示,尽管所有注入的性能反模式均如预期增加了响应时间,但仅其中一部分同时表现为明确的能耗反模式;在多个案例中,CPU功耗趋于接近恒定水平,此时额外的性能下降主要转化为更长的执行时间,而非更高的瞬时功耗。本研究为识别同时表现为能耗反模式的性能反模式提供了系统化基础,并为设计更高能效的微服务架构提供了可操作的见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于功耗和电磁的侧信道攻击对策综述》
专知会员服务
15+阅读 · 1月25日
大模型报告:模型能力决定下限,场景适配度决定上限
专知会员服务
57+阅读 · 2024年6月3日
清华大学《《SuperBench大模型综合能力评测报告》发布
专知会员服务
47+阅读 · 2024年4月20日
【2020新书】操作反模式: DevOps解决方案, 322页pdf
专知会员服务
36+阅读 · 2020年11月8日
Attention!注意力机制模型最新综述(附下载)
数据派THU
36+阅读 · 2019年4月14日
Attention!注意力机制模型最新综述
中国人工智能学会
18+阅读 · 2019年4月8日
【智能制造】德勤:预测性维护和智能工厂
产业智能官
11+阅读 · 2018年11月27日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
《基于功耗和电磁的侧信道攻击对策综述》
专知会员服务
15+阅读 · 1月25日
大模型报告:模型能力决定下限,场景适配度决定上限
专知会员服务
57+阅读 · 2024年6月3日
清华大学《《SuperBench大模型综合能力评测报告》发布
专知会员服务
47+阅读 · 2024年4月20日
【2020新书】操作反模式: DevOps解决方案, 322页pdf
专知会员服务
36+阅读 · 2020年11月8日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员