导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行了对比测试...一、性能测试报告与分析 测试1-3是在TS90服务器上的测试结果，测试4对比数据库在TS80和TS90上性能。...1、各数据库的峰值吞吐量对比 结果分析： 1) 在典型业务模式下(SELECT:UPDATE=95:5)，MySQL和MongoDB差不多，QPS的峰值能到每秒28万左右，Redis为9.6万； 2)...3、典型业务模式，不同并发压力的数据库性能 注：横轴为并发数；左侧曲线图的纵轴为QPS，右侧曲线图的纵轴为延迟时间。...4、TS80和TS90服务器性能对比 结果分析： 1) 典型业务压力下，MySQL和MongoDB在TS90的吞吐量是TS80的2倍，Redis变化不大； 2) 对于写入测试，MongoDB在TS90
三者对比： 由于Realm单次事务操作一万次耗时过长，图表中显示起来也就没有了意义，因此下面图中Realm的耗时是按照事务批量操作耗时来记录的，实际上WCDB的插入操作是优于Realm的。...从结果来看，Realm似乎必须用事务，单条插入的性能会差很多，但是用事务来批量操作就会好一些。...[4] realm之于iOS https://zhuanlan.zhihu.com/p/23556740 [5] Core Data, FMDB, Realm 性能测试 http://suree.org...Tencent/wcdb/wiki [7] WCDB 官方iOS使用说明 https://github.com/Tencent/wcdb/wiki/iOS+macOS使用教程 [8] WCDB 官方与FMDB性能对比...https://github.com/Tencent/wcdb/wiki/性能数据与Benchmark 查看作者首页
最近收到一项任务，就是对比主流开源性能测试框架，我搜了一些，列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。...命令行/web Python脚本 中 中 优 差 优 930,000 优 FunTester Java&Groovy 命令行/服务接口 参数/脚本 是 中 优 优 优 342,000 优 由于要做一些性能测试对比...，相对比较来说，其中几个性能测试框架并不适合我现在的需求，所以先放弃了几个。...Gatling（加特林） 简介 加特林是一种开源性能测试工具。该工具允许开发人员构建和执行测试，并轻松地在本地或云中管理他们的测试。...，在下一期的性能测试框架实测对比当中，我也会测试locust的性能。
由于项目里存在反射的性能瓶颈，使用的是ReflectASM高性能反射库来优化。 因此，在空闲时间研究了下的这个库，并做了简单的Beachmark。 <!...这三种也恰恰是实际使用中最多的，且在特殊场景下也容易产生性能问题。...所以，只要使用得当，性能媲美原生调用是没有什么问题的。...如果被反射调用的类的函数很多，则这个遍历操作带来的性能损失不能忽略。...如果不这样做，这个ReflectASM用的没有任何意义，性能还不如java的原生反射。
今天填一下之前的坑，前文性能测试误差对比研究（一）中，我对几种比较常见的性能测试误差来源，进行了对比测试。效果还是不错的，基本的结论都是非常清晰的。...今天我继续分享剩下几种性能测试误差来源对性能测试误差影响，以及定量测试其中的影响程度。...测试脚本 由于「FunTester」已经优化了性能测试框架软启动的问题，总体测试的时间会比较长，所以我这里简单实现了一个简化统计，在测试过程中表现还是很不错的。...总体讲在多线程，低请求次数中，QPS的误差还是比较大的，在性能测试中，应当增加请求次数来平衡这个误差。...日志打印 下面分享一下性能测试中对日志记录对性能测试的影响，这里我用的log4j2日志组件，没有使用异步日志打印，所以影响应该会相比异步打印稍大一些。
Flink 与 Storm 两个框架对比： 流计算框架Flink与Storm 的性能对比 Storm Flink 状态管理 无状态，需用户自行进行状态管理 有状态 窗口支持 对事件窗口支持较弱，缓存整个窗口的所有...2.测试目标 评估不同场景、不同数据压力下 Flink 和 Storm 两个实时计算框架目前的性能表现，获取其详 细性能数据并找到处理性能的极限；了解不同配置对 Flink 性能影响的程度，分析各种配置的...用户作业耗时较长的场景 如果用户的处理逻辑较为复杂，或是访问了数据库等外部组件，其执行时间会增大，作业的性 能会受到影响。因此，我们测试了用户作业耗时较长的场景下两个框架的调度性能。...与 At Most Once 吞吐量对比 ?...8.参考内容 分布式流处理框架——功能对比和性能评估 intel-hadoop/HiBench: HiBench is a big data benchmark suite Yahoo的流计算引擎基准测试
本文的目标是使用最常见的 Kubernetes 存储方案，进行基本的性能对比。...核心团队还在进行后端的优化，未来几个月里会对性能做出很大提升。...并非为结构化数据设计，例如 SQL 数据库。然而可以使用 GlusterFS 为数据库提供备份和恢复支持。 Ceph Rook 我在 OpenStack 私有云上尝试过安装和运行 Ceph。...性能结果 注意：每种存储的结果并不能作为独立的评估结果，但是其比较情况是可以参考的。有很多种对比测试的方法，这是最简单的一种。...结论 本文展示了一个简单的存储对比，使用未经性能优化的多种存储提供的存储卷进行测试和比较。建议关注本文所述方法，不建议直接采用结果进行判断。
本期内容承接上期性能测试误差对比研究（二）及时上上期性能测试误差对比研究（一），脚本采用与(二)相同，原因不赘述了。今天终于要把坑填完了，想想都有点小兴奋。...所以这次我们重点关注对性能的影响，其实也就是测试线程安全的性能如何，当然都是在线程数相对比较低的时候实现的，因为毕竟只是得到结论，只需要知道一个大概的影响趋势即可。...先说一个结论：此类安全类的性能远远超出被测服务的性能的，所以影响不是很大，重点是比较安全类在不同场景下误差影响量化，对以后的测试中使用给出一些建议。...结论比较明显了，线程安全类的操作对性能测试结果的影响非常小，大家可以放心使用，哈哈。...关于性能测试中的多线程技术，我改天找个机会再单独说一说。
stars: 12.3K)是一个基于go语言开发的, 在原生go-sql-driver/mysql(stars: 12.4K)上拓展的库.图片他们是目前业界用的较多的3个组件, 故此对这几个组件进行一个简单的性能测试...9750H CPU @ 2.60GHz版本: mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.20, for macos10.12 (x86_64) 数据量: 2W, 目前仅测试select查询性能...NOT NULL AUTO_INCREMENT,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;性能测试...sqlx相差10~20%, gorm的性能最差， 比原生差10～50%$ GORM_DIALECT=mysql go test -bench=....(1) interface{}问题GORM中许多函数入参的数据类型都是interface{}，底层又用reflect支持了多种类型，这种实现会导致两个问题：reflect导致的底层的性能不高（这点还能接受
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...为了进一步测试 Flink 的性能，测试人员设置了一系列不同的场景，并逐步测试。 最初的性能测评专注于在相对较低的吞吐量下，测量端到端的延迟，即 使在极限状态下，也不关注容错性。...为了看看在没有网络瓶颈问题时 Flink 的性能如何，我们将数据生成器移到 Flink 应用程序的内部。...将数据生成器整合到 Flink 应用程序中，可以测试性能极限，但这种 做法并不现实，因为现实世界中的数据必须从应用程序的外部流入。
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...为了进一步测试 Flink 的性能，测试人员设置了一系列不同的场景，并逐步测试。 最初的性能测评专注于在相对较低的吞吐量下，测量端到端的延迟，即 使在极限状态下，也不关注容错性。...由于最初的测试结果显示 Spark Streaming 的性能欠佳，因此这次的测试对 象只有 Storm 和 Flink，它们在最初的测试中有着类似的表现。...为了看看在没有网络瓶颈问题时 Flink 的性能如何，我们将数据生成器移到 Flink 应用程序的内部。
else { return em.merge(entity); } } 从上面可以看出来是一条条save进去的并且save里面还会去判断这个主键是否为空也就是说n条循环n条if判断，那样性能肯定是衰减得非常多的拉...结论 我在网上看到加入以下这些参数可以变成批量的，但是笔者试过根本没用，可能想要解决这个问题，需要重写他的saveAll()方法然后分片去插入或者更新这样性能会好很多。...spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true 当然今天我仅仅是用jpa的性能跟
Gradle显然也对自己的性能很有信息，官网也专门留了一个地方，对Gradle和Maven进行了全方位的性能对比，对比结果很显然，Gradle在各种方面都超越了Maven。...当然如果大家想看更详细的对比，可以直接查看官网的详细说明。...各场景下的性能对比 Java类库场景 为了测试对典型Java类库项目的影响，我们将Apache Commons Lang 3项目从Maven迁移到了Gradle（使用Java库插件）。 ?...性能对比总结 在所有场景下，Gradle都至少比Maven快2倍 当增量构建时，Gradle比Maven快7-85倍，子项目越多，Gradle快的越多 当Gradle的构建缓存可以解析任务输出的时候，Gradle...所有这些特性结合在一起，造成了Gradle和Maven巨大的性能差异。
Clickhouse简介和性能对比 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。...常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB...OLAP场景的关键特征 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列...其他列式数据库管理系统中，几乎没有一个支持分布式的查询处理 支持sql 大部分情况下是与SQL标准兼容的。 支持的查询包括 GROUP BY，ORDER BY，IN，JOIN以及非相关子查询。...性能对比 官方的性能测试对比报告参见：https://clickhouse.yandex/benchmark.html 知乎上的一篇OLAP引擎比较：https://zhuanlan.zhihu.com
前情回顾 性能测试误差分析文字版-上 性能测试误差分析文字版-下 性能测试误差对比研究（一） 性能测试误差对比研究（二） 性能测试误差对比研究（三） 脚本采用与[性能测试误差对比研究（二）](https...看来异常处理对于性能的影响还是偏小的，平时能遇到的异常可能比较少。之前我还担心，现在觉得的确是多虑了。 这个系列终于完结了！！！
又做了一些具体的框架改进，如下列文章所示： 性能测试误差分析文字版-上 性能测试误差分析文字版-下 性能测试误差统计实践 今天分享一下在性能测试统计中，各种参数和性能指数对性能测试误差的影响，以及各种减少误差方法效果...，以便知道以后的性能测试改如何改进。...{ new FunTester(StringUtil.getString(10), times) } } } 下面开始针对之前提到的误差来源进行对比分析了...在我自己测试空转的过程中也很难在ms级别统计代码运行，所以我也放弃了对代码运行时间的对比。 线程数 首先来研究一下，线程数对性能测试误差的影响。...下面我们来看看响应时间的离散程度对性能测试误差的影响。 我引入一个随机的(0,1]的随机数来模拟响应时间的离散系数。
oltp_read_only场景为例，下图所示perf热点分析对比： ?...，客户端在查询后立即执行，因此数据库对每次查询都是立即返回，不会做batch，数据库返回数据次数增加，增多对小数据的加密，增加加密次数，因此性能差异明显体现。...对比OpenSSL和yaSSL的数据（仅测试3个SSL影响较大的场景），总体上看OpenSSL比yaSSL性能高一点。oltp_select_point场景有点异常，性能低很多。...查看perf对比数据： ? 很明显加密后出现一个热点。...对比OpenSSL与yaSSL的情况，总体上OpenSSL相对yaSSL来说都有较大幅度的性能提升。
测试结论 通过测试结论发现，设置越大的object size对检索读取文件性能有一定的影响，目前可以看出默认4M性能最优。
异步非阻塞的优势体现在I/O操作方面，无论是文件I/O、网络I/O，还是数据库读写，都可能存在阻塞的情况。...我们的测试内容有三： 首先分别创建基于WebMVC和WebFlux的Web服务，来对比观察异步非阻塞能带来多大的性能提升，我们模拟一个简单的带有延迟的场景，然后启动服务使用gatling进行测试，并进行分析...由于现在微服务架构应用越来越广泛，我们基于第一步的测试项目进一步观察调用存在延迟的服务的情况下的测试数据，其实主要是针对客户端的测试：阻塞的RestTemplate和非阻塞的WebClient； 针对MongoDB的同步和异步数据库驱动进行性能测试和分析...（6）Spring WebFlux性能测试——响应式Spring的道法术器 由于工作线程数扩大一倍，因此请求排队的情况缓解一半，具体可以对比一下数据： “最大线程数200用户5000”的“95%响应时长...能够以少量而稳定的线程处理更高吞吐量的请求，尤其是当请求处理过程如果因为业务复杂或IO阻塞等导致处理时长较长时，对比更加显著。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
