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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。
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 16U64GB 测试工具 本次测试采用开源社区的YCSB 0.17.0版本的测试工具，连接GeminiDB HBase兼容版实例进行测试，并进行了高并发下的问题修复。
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。
性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。
测试方法 本章节基于GeminiDB DynamoDB，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。
/output_filename 测试模型：100% Read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个连接并发均匀随机读取60,000,000次数据，读取key范围在[1, 60,000,000]内。 .
${threadNum}为运行测试的并发线程数，本次测试的并发数为128。
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。
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。
性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群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） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511.06
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
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。
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。
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
测试结果 性能结果 表6 性能数据 qps_avg统计 节点规格 客户端并发数 预置数据量 _read95_update5 _update50_read50 _read65_update25_insert10 _insert90_read10 开源Cassandra集群性能数据 4U6GB
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。
同步状态正向迁移速度太快，报错：ERR server reply timeout, some responses may lose, but requests have been executed 修改参数parallel，可调整全量过程传输RDB的并发度，默认为32。
GeminiDB Cassandra应用场景 GeminiDB Cassandra能够支持高并发低时延的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合消息、订单查询、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。 图1 在线应用场景 方案优势 高可用：单点故障不影响业务。
同步状态正向迁移速度太慢 修改redis-shake参数source.rdb.parallel，可调整迁移并发度，默认为0，按db和分片数确定。 父主题： 数据迁移
游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以快速灵活添加计算节点以应对高并发场景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。 数据恢复快：表级时间点恢复，支持游戏快速回档。
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