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性能测试方法 测试目的 广告RTA业务对广告主的技术要求较高,对于广告主来说,一方面需要满足媒体侧的快速响应要求,另一方面还要求数据存储成本可控。近年来,越来越多的RTA业务使用云数据库GeminiDB Redis作为KV特征库,性能与成本双赢。 本章节基于真实RTA业务做压力测试,评估GeminiDB
性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区一 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择通用计算型s3.2xlarge
性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 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ECS):规格选择h3
性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法,具体包括测试环境,测试工具,测试指标,测试模型,以及测试步骤。 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
性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区一 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择内存优化型m6.2xlarge.8,8
81019 业务模型编号 s6 29286 64882 97377 121071 *OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 *业务模型编号:业务模型编号对应的业务模型,请参见表2。 不同业务模型和实例规格下,针对弱一致性,预置1亿行数据量,测试的OP
性能测试结果 本章介绍GeminiDB 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。
06 表2 单节点类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能(单位:rows/sec) 4U8GB 10 50113 8U16GB 10 108781 16U32GB 20 158744 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。
性能测试结果 基于上述样本,预先注入1TB+数据并进行压力测试,测试结果如下: 数据压缩率: 写入1.1TB数据(约38亿条),压缩后数据占用约为155GB,数据压缩比约为13.8%; 性能表现: 维持业务总QPS达到约160w,此时读请求总流量约为1.5Gb/s,实例CPU利用率在60%-70%。
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
测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口,进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 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h3.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS
测试方法 本章节基于GeminiDB (兼容DynamoDB API),进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 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h3.4xlarge
游戏全服 游戏业务场景丰富,对Redis丰富的数据类型和性能有强诉求,例如:好友关系、IM聊天、抢红包、全局排行榜等。 针对游戏业务,GeminiDB提供全服解决方案: 高弹性:为适应游戏运营生命周期,GeminiDB资源可随时灵活扩容、缩容,扩容仅需1秒,且业务无感知。值得一提的是
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
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。 表2 测试模型 测试模型编号 测试模型 读多写少场景 workload-read-mostly 95% read, 5% update
如何在线弹性扩容,支持业务扩展 云数据库 GeminiDB云原生的计算存储分离架构,使得计算节点无状态,非常有利于业务扩展。 业务扩展面临计算节点、存储空间的两方面的扩容。 云数据库 GeminiDB共享存储,存储按需计费,一键扩容,不中断业务,最大支持96TB存储容量。 计算节点提供快速的双向扩展:
数据中心正常运行时,可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域,因为配置了异地双活,您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复,保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题: 异地双活
该方案相对于Hash类型的优化主要体现在可以直接为各field设置过期时间,使业务侧使用起来简单又高效。可以看到exHash类型相关的命令和Hash类型是类似的,使用起来学习成本很低,业务侧改造成本相对也比较低。 广告频控业务代码示例 import redis import datetime
GeminiDB Redis存储扩容需要多久,对业务有影响吗? GeminiDB Redis存储扩容仅需秒级完成,扩容期间业务零感知。 磁盘扩容或者缩容具体操作请参考容量变更。 自动扩容具体操作请参考自动扩容实例磁盘。 父主题: 数据库使用
Redis提供的FastLoad企业级特性,依托RTA业务场景大数据平台的高并发处理能力和自身存储引擎的数据编排能力,将海量数据通过专属高速持久化通道直接传入存储引擎,数据导入速度提升5-10倍,并降低对在线业务的影响。 提供百万级并发和亚毫秒级延迟,无惧业务洪峰 云数据库 GeminiDB Re