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Kvrocks到GeminiDB Redis的迁移 Kvrocks是一款开源的兼容Redis生态的NoSQL key-value数据库，底层基于RocksDB实现，并提供namespace功能支持数据分区。Kvrocks集群管理功能相对薄弱，自建集群时需要与外部组件配合，Kvrocks支持的redis命令还
配置workload文件。 按照表2 测试模型所示的业务模型，配置workload中的“readproportion”、“insertproportion”、“updateproportion”、“scanproportion”、“readmodifywriteproportion”的值。 按照表3 预
YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2 测试模型所示的业务模型，配置workload中的“readproportio
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
##填写集群三个seed节点的IP，和步骤一填写的值保持一致 listen_address: 192.168.0.175 #各节点的IP地址 rpc_address: 192.168.0.175 #各节点的IP地址 登录Cassandra-1。 执行如下命令，停止所有节点的压缩。 nodetool
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OPS*
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
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
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。 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%
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。 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）
统中最核心的功能是消息的同步、存储和检索。 消息同步：将消息完整的、快速的从发送方发送至接收方。消息同步系统最重要的衡量指标是消息传递的实时性、完整性、顺序性以及支撑的消息规模。 消息存储：即消息的持久化，传统消息系统通常支持消息在接收端的本地存储，数据基本不具备可靠性。现代消息
测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2 测试模型所示的业务模型，配置workload中的“readproportion”、“insertproportion”、“updateproportio
Mongo副本集实例下主备节点的内网IP。 ${password}为GeminiDB Mongo副本集实例的管理员密码。 ${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 workload模型 表2 workload模型 workload模型编号 workload模型
开启内存加速的GeminiDB Redis短时间要处理大量的binlog，会不会占用较多的资源，导致在线业务受损 如果源端MySQL存在较大的DDL操作，会消耗较多的GeminiDB Redis资源，用户可通过观察内存加速的每秒操作数（dbcache_ops_per_sec）。建
LevelDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎，具有很高的随机写，顺序读/写性能，适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构，使用时必须和服务部署在同一台服务器，对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB基础上开发的RocksDB
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
GeminiDB Redis提供的ELB的实现方式是怎样的 GeminiDB Redis采用的是独享型负载均衡器，采用弹性规格，带宽最高支持10Gbps。详细原理参考独享型负载均衡器。 父主题： 数据库连接
Redis，具有很高的迁移效率。 增量迁移解析RocksDB的wal文件，将RocksDB的操作解析出来，然后对其中的key进行分片，多线程进行发送。 使用须知 迁移工具需要部署在源端，对性能有一定消耗，可通过修改配置文件进行一定的控制。 迁移过程读取RocksDB的源数据文件，只读操作，理论上不会有数据受损风险。
满了，导致客户端无法连接的问题。mongod的服务模型是每个网络连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端使用GeminiDB Mongo驱动连接数据库的时候，一定要配置连接池，连接池大小最大不要超过200。
并不是越大越好；使用 Pipeline 对程序性能的提升是有上限的，随着 Pipeline 逐渐增加，提高 Pipeline 的收益逐渐降低；如果一次组装的 Pipeline 数据量过大，一方面会导致客户端等待时间增加，另一方面，如果大的 Pipeline 导致 socket buffer
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