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
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
- 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;
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