memcacheredistair性能对比测试报告材料.docx
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memcacheredistair性能对比测试报告材料
memcache、redis、tair性能对比测试报告
第1章限制条件
前一周所做的分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair,还包括了基于MongoDB的分布式技术。
测试中,考虑到各自功能的差异化特点,其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比,所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范,其原因如下:
1)Ehcache是组件级别的缓存,要搭建一个独立的缓存服务器,需要用到ehcacheserver模块,这是个war包,能运行在web容器中,决定整个缓存服务器性能的好坏因素太多,比如web服务器,集群方式等。
跟memcache、redis、tair没有对比性。
2)MongoDB是面向文档的数据库,跟缓存没有可比性。
第2章测试场景概述
性能测试包括单机环境和分布式环境,主要针对memcache、redis、tair各缓存服务器在缓存了不同级别的数据下,多个线程并发操作向缓存set/get缓存数据,考虑到网络方面的负载,又将每次set/get操作的缓存数据的大小分为三个不同的级别:
1KB,10KB,100KB,通过对上述的条件进行排列,取得以下的测试场景。
第3章单机环境测试
3.1.测试场景:
1.当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
2.在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
3.并发200个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
4.并发200个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。
3.2.测试环境
机器
操作系统
软件版本
数量
Memcached
10.19.90.74:
11211
1.4.15
1
redis
10.19.90.77:
6379
redis-2.6.14
1
tair
Config_server
10.19.90.75:
5198
Data_server
10.19.90.76:
5191
2013-10-24
2
3.3.测试结果
1.当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcached
905次/秒
390.717次/秒
406次/秒
redis
1179次/秒
451.04次/秒
88次/秒
tair
634次/秒
350次/秒
271次/秒
2.在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KM)
memcache
850次/秒
201次/秒
393次/秒
redis
1260次/秒
452次/秒
96次/秒
tair
285次/秒
285次/秒
230次/秒
3.在场景一完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcache
9510次/秒
7500次/秒
3470次/秒
redis
10835次/秒
5651次/秒
--超时
tair
8857次/秒
3940次/秒
1890次/秒
4.在场景三完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcache
10239次/秒
6758次/秒
3483次/秒
redis
11430次/秒
5392次/秒
983次/秒
tair
9932次/秒
4392次/秒
1012次/秒
第4章分布式环境测试
4.1.测试场景:
1.当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
2.在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
3.在场景一完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
4.在场景三完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。
4.2.分布式环境
memcache
机器
操作系统
软件版本
数量
10.19.90.74:
11211
1.4.15
1
10.19.90.75:
11211
1.4.15
1
10.19.90.76:
11211
1.4.15
1
10.19.90.77:
11211
1.4.15
1
tairconfigserver
机器
操作系统
软件版本
数量
10.19.90.75:
5198
2013-10-24
1
tairdataserver
机器
操作系统
软件版本
数量
10.19.90.74:
5191
2013-10-24
1
10.19.90.75:
5191
2013-10-24
1
10.19.90.76:
5191
2013-10-24
1
10.19.90.77:
5191
2013-10-24
1
redis
机器
操作系统
软件版本
数量
10.19.90.74:
6379
redis-2.6.14
1
10.19.90.75:
6379
redis-2.6.14
1
10.19.90.76:
6379
redis-2.6.14
1
10.19.90.77:
6379
redis-2.6.14
1
4.3.测试结果
1.当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcache
850次/秒
472次/秒
259次/秒
redis
979次/秒
426次/秒
178次/秒
tair
697次/秒
363次/秒
184次/秒
2.在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KM)
memcache
840次/秒
345次/秒
385次/秒
redis
978次/秒
590次/秒
436次/秒
tair
701次/秒
307次/秒
283次/秒
3.在场景一完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcache
25783次/秒
22893次/秒
19826次/秒
redis
28457次/秒
15279次/秒
2826次/秒
tair
17382次/秒
14890次/秒
4930次/秒
4.在场景三完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。
缓存服务器
第一次(缓存对象1KB)
第二次(缓存对象10KB)
第二次(缓存对象100KB)
memcache
25783次/秒
20893次/秒
9676次/秒
redis
39991次/秒
18735次/秒
2794次/秒
tair
15432次/秒
13723次/秒
3214次/秒
- 配套讲稿:
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