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@ -590,7 +590,7 @@ GC是KV分离中的一个非常重要的问题，虽然KV分离的功能显著 |
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+ **注意：** 两个文件的`benchmark`测出的性能都是实机性能，会受到机型配置影响，且在同一台主机运行时也会受到实时性能影响。下图是一张成功运行`db_bench_new.cc`的截图，以此为演示样例，本小组进行性能测试的虚拟机配置也如图中信息所示： |
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+ 为了尽可能保证测试的准确性，下文所展示的性能测试的结果均是在相同条件下重复运行几十次`benchmark`后取平均值所得。 |
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@ -614,11 +614,11 @@ GC是KV分离中的一个非常重要的问题，虽然KV分离的功能显著 |
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`LevelDB`自带的`db_bench`可以统括地展示数据库的整体性能。这张图是仅仅实现了字段设计的数据库性能： |
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下面这张图是实现了完整的KV分离功能的数据库的性能： |
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可以明显地看出来，写入数据的性能(`fillseq, fillrandom`)提升了将近两倍，而合并(compact)的耗时缩短了十倍以上。这与上一部分中我们的预期基本吻合，说明从这个角度看KV分离是成功地提升了数据库的性能。 |
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@ -634,7 +634,7 @@ GC是KV分离中的一个非常重要的问题，虽然KV分离的功能显著 |
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为了直观展现KV分离的性能，这里选择用测得的在不同的`value_size`情况下，`Put()`操作的吞吐量的差异，绘图表现。这里要说明的是，测试脚本`test_bench.cc`里通过`Put()`实现的是随机写功能，因此可以直观反映数据库写性能的提高： |
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类似地，使用`test_bench.cc`可以测得`Put()`的延迟，以及其他操作的吞吐量和延迟。这里不一一作图展示。 |
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@ -650,7 +650,7 @@ GC是KV分离中的一个非常重要的问题，虽然KV分离的功能显著 |
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在这次性能测试中，我们设定的`value_size`的随机范围是`500~2048`，预设的KV分离阈值是1000，正好可以模拟实际应用情况。同时，我们还是设定了对于全部数据都使用KV分离和完全不使用KV分离的两种数据库作为对照组。 |
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Latency等数据不便于在图中展示，这里省略。 |
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@ -662,7 +662,7 @@ Latency等数据不便于在图中展示，这里省略。 |
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通过调整`value_size`，我发现写放大与`value_size`有一定相关性，且实现KV分离的数据库写放大明显减少。 |
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##### Part. E 其他指标 |
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ArcueidType
4 months ago