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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 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
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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 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
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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h3.4xlarge.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
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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
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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)
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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
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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。
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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
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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
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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
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