mongodb 3.2性能測試


測試環境

機器配置

linux container 

  • 4C/16G/300GSSD
  • 8C/32G/300GSSD

測試對象

版本 引擎 參數配置

4C/16G

8C/32G
mongodb3.2.6 wiredTiger
  • cacheSizeGB:12
  • syncPeriodSecs: 1
  • collectionConfig:
    blockCompressor: snappy
  • indexConfig:
    prefixCompression: true
  • cacheSizeGB:24
  • syncPeriodSecs: 1
  • collectionConfig:
    blockCompressor: snappy
  • indexConfig:
    prefixCompression: true
tokumx1.5 tokumx

cacheSize=12G

syncdelay=5

cacheSize=24G

syncdelay=5

tokumx2.0.2 tokumx cacheSize=12G
checkpointPeriod=10
cleanerIterations=10
directio=false
cleanerPeriod=2
syncdelay=5

cacheSize=24G
checkpointPeriod=10
cleanerIterations=10
directio=false
cleanerPeriod=2
syncdelay=5

 

測試場景

  • 測試單節點環境
  1. 100%insert
  2. 單節點_50%update50%read
  3. 5%update5%insert90%read
  4. 100%read
  5. wiredtiger_syncPeriodSecs_60與1比較
  6. sharding集群性能壓測
  • 說明
  1. 場景1-4每次加載1000W數據,數據大小約13G
  2. 場景5加載5000W數據,數據大小約75G

測試方法

  • YCSB壓測

測試結果

場景1:單節點_100%insert (load data)

場景2:單節點_50%update50%read

 

場景3:單節點_5%update5%insert90%read

 

場景4:單節點_100%read

 

場景5:wiredtiger_syncPeriodSecs_60_1

 

 

 場景6:sharding集群性能測試

 

 

結論

  • load性能比較,wiredtiger優勢十分明顯,速度大約是同配置tokumx的5倍,且RT較短
  • 只讀性能,wiredTiger性能和tokumx,比較,性能較差,但穩定;
  • 復雜情況下,wiredTiger性能較好,可支撐更高並發度的線程調用;
  • 如果不基於磁盤和網絡吞吐量考慮,三個以下節點的 sharding 從性能上沒有價值,現階段結果看來,盡可能多的部署 mongos,能有效提升總體的集群利用率。


 
 
 


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