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  • 测试数据 不同测试模型下,不同规格且预置相当数据量,测试的OPS*数据(表格中黑色字体),详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 实例类型 数据量 业务性能-吞吐量(QPS) 业务性能-P99时延ms 单行写 单行读 范围读 单行写 单行读 范围读 GeminiDB HBase实例 20亿 142154 95254 589050 3.5 8.5 19 开源HBase实例 20亿 139723 18931 63350 3.9 301 834 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 测试模型编号:测试模型编号对应的测试模型,请参见表2 测试模型。 父主题: 性能白皮书
  • 性能测试数据 不同测试模型下,不同规格且预置相当数据量,测试的OPS*数据(表格中黑色字体),详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB 200GB 400GB 读多写少场景 workload-read-mostly 15627 44612 90713 169037 读写均衡场景 workload-read-write-combination 19565 46240 95065 158793 读改写均衡场景 workload-read-modify-write 11768 29488 59332 96964 读更新写混合场景 workload-mixed-operational-analytical 17534 40214 80661 137616 写多读少场景 workload-insert-mostly 23830 44548 67290 111540 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 测试模型编号:测试模型编号对应的测试模型,请参见表2 测试模型。 父主题: 性能白皮书
  • 查询性能测试数据 不同业务模型和实例规格下,查询性能测试数据不同,详情请参见如下表格。 不同业务模型说明请参见表1。 测试实例类型:集群,规格:4U16GB,测试并发数:20,执行100万次,计算平均值 表3 测试数据 测试模型 OPS(单位:queries/sec) 平均时延(单位:ms) 最小时延(单位:ms) 最大时延(单位:ms) high-cpu-all 710.81 28.12 9.35 714.11 single-groupby-1-8-1 1308.56 13.74 2.56 148.96 single-groupby-1-1-1 6393.67 3.10 1.43 45.02 cpu-max-all-1 850.51 23.49 6.16 715.23
  • 测试数据 不同测试模型下,不同规格且预置相当数据量,测试的OPS*数据(表格中黑色字体),详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 预置数据量 200GB 500GB 1000GB 2000GB 测试模型编号 workload-read-mostly 10690 23872 59169 104149 workload-write-mostly 13987 35183 71469 130171 workload-read-write-combination 11694 30528 66517 119160 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 测试模型编号:测试模型编号对应的测试模型,请参见表2 测试模型。 父主题: 性能白皮书
  • 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区1+可用区2+可用区3(跨3个可用区部署) 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称E CS ):规格选择h3.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS 7.5 64位版本。 被测试实例的配置:每个实例均包含3个节点。 被测试实例的规格:覆盖以下规格类型,详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 4U16GB cluster2 8U32GB cluster3 16U64GB cluster4 32U128GB
  • 测试模型 workload模型 表2 测试模型 测试模型编号 测试模型 workload-read-mostly 95% read, 5% update workload-read-write-combination 50% update, 50% read workload-read-modify-write 50% read, 50% readmodifywrite workload-mixed-operational-analytical 65% read, 25% update, 10% insert workload-insert-mostly 90% insert, 10% read 数据模型 fieldlength=100, fieldcount=10 预置数据量 本次性能测试中,针对每种规格的实例,测试了如下预置数据量的性能。 预置数据具体如下表所示: 表3 预置数据量 编号 规格 预置数据量 cluster1 4U16GB 50GB cluster2 8U32GB 100GB cluster3 16U64GB 200GB cluster4 32U128GB 400GB
  • 测试工具 本次测试采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark,具体使用方法请参见memtier_benchmark。下面就使用到的memtier_benchmark的部分功能进行简单介绍。 Usage: memtier_benchmark [options] A memcache/redis NoSQL traffic generator and performance benchmarking tool. Connection and General Options: -s, --server=ADDR Server address (default: localhost) -p, --port=PORT Server port (default: 6379) -a, --authenticate=PASSWORD Authenticate to redis using PASSWORD -o, --out-file=FILE Name of output file (default: stdout) Test Options: -n, --requests=NUMBER Number of total requests per client (default: 10000) -c, --clients=NUMBER Number of clients per thread (default: 50) -t, --threads=NUMBER Number of threads (default: 4) --ratio=RATIO Set:Get ratio (default: 1:10) --pipeline=NUMBER Number of concurrent pipelined requests (default: 1) --distinct-client-seed Use a different random seed for each client --randomize Random seed based on timestamp (default is constant value) Object Options: -d --data-size=SIZE Object data size (default: 32) -R --random-data Indicate that data should be randomized Key Options: --key-prefix=PREFIX Prefix for keys (default: memtier-) --key-minimum=NUMBER Key ID minimum value (default: 0) --key-maximum=NUMBER Key ID maximum value (default: 10000000)
  • 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区1 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择c6.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS 7.5 64位版本。 被测试实例的配置:每个实例均包含3个节点。 被测试实例的规格:覆盖以下规格类型,详见表1。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 4U*3节点 cluster2 8U*3节点
  • 测试模型 workload模型 表3 workload模型 workload模型编号 测试模型 100% Write 100%写操作(string set)。 100% Read 100%读操作(string get),采用均匀随机访问模型,按照严苛场景测试读性能。 50% Read+50% Write 50%读操作(string get)+ 50%写操作(string set)。 数据模型 表4 数据模型 数据模型编号 数据模型 value length 随机生成value,长度为100字节。 测试场景 表5 测试场景 测试场景 测试场景描述 总数据量小于内存 数据可以全部缓存进内存。 总数据量大于内存 部分数据可以缓存进内存,部分数据需要访问DFV存储池。
  • 测试步骤 以4U*3节点数据库实例为例: 1.首先进行总数据量小于内存大小场景下的写入,读取,以及同时写入和读取操作,并记录各操作的QPS、Avg Latency、P99 Latency。各个workload模型的性能指标的方法如下所示: 测试模型:100% Write模型 使用30个线程,每个线程创建3个client连接,即总共建立的90个连接并发写入60,000,000次长度为100字节的数据,其中数据为各client采用不同seed在[1, 60,000,000]范围内随机生成。基于key的给定范围,本次写入总数据大小小于数据库集群的内存容量。 ./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 1000000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=60000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:0 --out-file=./output_filename
  • 测试数据 本章介绍 GaussDB (for Redis)性能测试结果,根据上述测试方法操作,展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据,如需更高的并发能力,可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。 总数据量大于内存场景下的测试数据请参见表2。 表1 总数据量小于内存场景测试数据 实例规格 测试模型 Workload模型 QPS(次/秒) Average Latency(毫秒) P99 Latency(毫秒) 4U*3节点 value_length=100字节 clients=90 100% Write 125590 0.66 1.85 value_length=100字节 clients=105 100% Read 139741 0.62 1.51 value_length=100字节 clients=90 50% Read+50% Write 125620 Read:0.56 Read:1.32 Write:0.55 Write:1.30 8U*3节点 value_length=100字节 clients=128 100% Write 216392 0.62 1.92 value_length=100字节 clients=128 100% Read 202970 0.62 1.89 value_length=100字节 clients=128 50% Read+50% Write 212052 Read:0.63 Read:1.94 Write:0.63 Write:1.92 表2 总数据量大于内存场景测试数据 实例规格 测试模型 Workload模型 QPS(次/秒) Average Latency(毫秒) P99 Latency(毫秒) 4U*3节点 value_length=100字节 clients=75 100% Write 123942 0.62 1.30 value_length=100字节 clients=96 100% Read 125351 0.63 1.54 value_length=100字节 clients=96 50% Read+50% Write 122485 Read:0.64 Read:1.65 Write:0.64 Write:1.61 8U*3节点 value_length=100字节 clients=120 100% Write 196596 0.62 2.02 value_length=100字节 clients=120 100% Read 187716 0.62 1.90 value_length=100字节 clients=120 50% Read+50% Write 197097 Read:0.62 Read:1.94 Write:0.62 Write:1.94 注:clients是连接数,对应memtier命令中t和c字段的乘积。 父主题: 性能白皮书