InnoDB memcached插件vs原生memcached对比性能测试

MySQL 5.6开始支持InnoDB memcached插件,也就是可以通过SQL高效读写memcached里的缓存内容,也支持用原生的memcache协议读写,并且可以实现缓存数据持久化,以及crash recovery、mysql replication、触发器、存储过程等众多特性,详细介绍可以查看:Benefits of the InnoDB / memcached Combination。看起来非常诱人,那就测试下看看吧,是驴子是马拉出来溜溜便知。

  • 环境准备
测试机 DELL PE R710
CPU E5620  @ 2.40GHz(4 core, 8 threads, L3 Cache 12 MB) * 2
内存 48G(8G * 6)
RAID卡 PERC H700 Integrated, 512MB, BBU, 12.10.1-0001
系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago)
内核 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP
raid级别 raid 5(10K RPM SAS 300G * 6)
文件系统 xfs
硬盘 10K RPM SAS 300G * 6, 1 hotspare
  • 测试方案
方案一 server端运行InnoDB MC,本地/远程调用memslap执行benchmark
方案二 server端运行Native MC,本地/远程调用memslap执行benchmark
  • 测试脚本
cat memslap_run.sh
#!/bin/sh

. ~/.bash_profile > /dev/null 2>&1

cd /home/mc-bench

exec 3>&1 4>&2 1>> memcache_memslap_${RANDOM}.log 2>&1

#不断循环
while [ 1 ]
do
#并发线程数 4 ~ 256
for THREAD in 4 8 16 32 64 128 256
do

#每种并发测试5次
count=1
max=5
while [ $count -le ${max} ]
do
#取样
echo "memstat"
memstat

# --flush 每次测试完毕钱,都先清空数据
# --binary 采用binary模式
# 初始化数据: 5000000, 每个并发线程存取数据量: 100000
# 并发256线程时, 总数据量可达 30,600,000
# 未指定 --test 选项,默认是进行 set 测试
memslap --server=mc_server:11211 --concurrency=${THREAD} --execute-number=100000 --initial-load=5000000 --flush --binary

count=`expr ${count} + 1`

#每次测试完毕后,都休息2分钟,等待服务器恢复空负载
if [ ${count} -lt ${max} ] ; then
 sleep 120
fi
echo ""
echo ""
done
done
done
  • 测试结果

1. 写MC

               线程数
耗时
256 128 64 32 16 8 4
NativeMC(单位:1秒) 104.315 47.646 24.486 12.162 6.351 5.525 5.078
InnoDBMC(单位:100秒) 339.1431 68.11128 27.67265 11.26917 4.968556 2.24988 1.104334

直接以曲线图方式对比:

 

nativemc-vs-innodbmc-benchmark-02-set-result-20130828

nativemc-vs-innodbmc-benchmark-02-set-result-20130828

2. 读MC

        线程数
耗时
4线程并发,2千万记录
本地Native MC 198.5016
本地InnoDB MC 327.239
远程Native MC 846.286
远程InnoDB MC 912.467

曲线图方式对比:

nativemc-vs-innodbmc-benchmark-03-get-result-20130828

nativemc-vs-innodbmc-benchmark-03-get-result-20130828

  • 结论

InnoDB MC看起来很美好,现实很骨感,其并发4线程写数据需呀的耗时,和原生memcached的256线程相当,差的不是一丁半点啊,还有很大优化空间。

而如果是缓存只读,InnoDB MC本地读取的效率大概是原生memcached的2/3,如果是远程读取,则相当于是本地读取效率的1/4 ~ 1/3。

  • 建议应用场景

鉴于上面的测试结果,建议将InnoDB MC这么来用:

1. 数据写入通过触发器(trigger)或者调度器(event scheduler)将待缓存数据同步到InnoDB MC缓存表中;

2. 以memcache API方式,通过本地/远程读取InnoDB MC中的缓存记录;

3. 尽可能减少通过远程方式往InnoDB MC写缓存数据;

InnoDB memcached插件vs原生memcached对比性能测试》上有3条评论

  1. 名剑铸手

    请问,我看网上有这样的测试结果,是怎么得出的?

    Get Statistics
    Type Time(s) Ops TPS(ops/s) Net(M/s) Get_miss Min(us) Max(us) Avg(us) Std_dev Geo_dist
    Global 85 3226683 37960 39.6 0 25 41149 374 233.02 295.70

    Set Statistics
    Type Time(s) Ops TPS(ops/s) Net(M/s) Get_miss Min(us) Max(us) Avg(us) Std_dev Geo_dist
    Global 85 358528 4217 4.4 0 29 41313 406 233.22 335.51

    Total Statistics
    Type Time(s) Ops TPS(ops/s) Net(M/s) Get_miss Min(us) Max(us) Avg(us) Std_dev Geo_dist
    Global 85 3585210 42178 44.0 0 25 41313 377 233.56 299.46

    而且像这样的参数:
    -t, –time=:运行时间,其格式为: s-seconds, m-minutes, h-hours, d-days e.g.: –time=2h.
    -F, –cfg_cmd=:加载配置文件
    我的memslap没有,我的memslap版本是1.0,请问是memslap的版本原因吗?

发表评论

电子邮件地址不会被公开。

Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.