MySQL中文网 – 叶金荣的技术和生活小叶子她爹,装过Linux,写过PHP,优化过MySQL,目前围绕运维领域打杂菜单跳至内容首页关于我访问旧站Nginx HttpMemcModule和直接访问memcached效率对比测试2条回复测试环境：测试客户机A： HP DL380G4，2个双核CPU，4G Ram，2块10k RPM SAS盘做raid 1，ext3Nginx所在服务器B：DELL R710，E5620 * 2，32G Ram，6块盘15K RPM SAS盘做raid 1+0，xfsMemcached所在服务器C：DELL R710，E5620 * 2，32G Ram，6块盘15K RPM SAS盘做raid 5，ext4Nginx设置：keepalive 8192Php fpm设置：listen.backlog = -1memcached启动参数：memcached -d -m 24576 -p 12000 -c 10240内核参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0net.ipv4.tcp_timestamps = 1测试方案：使用php连接本地nginx代理，存取远程memcached数据；使用php直接连接远程memcached服务器；从测试客户端用ab发起并发测试；并发线程从64开始，直到2048，分别是64的N倍；每种并发模式都进行5轮测试，最后取平均值；存储在memcached中的key长度96个字符，value长度400字符，总是随机生成；测试结果：Php程序通过HttpMemcMC访问memcache和直接访问memcached的效率并没有太多损失；采用php直接访问memcached，失败的次数相比通过HttpMemcMC有较大增加，应该是HttpMemcMC在keepalive方面更有优势；后续会在进行一次测试，调整nginx、php及内核相关参数，再做对比；本次测试没有和正常的http请求混在一起对比，测试结果不具备绝对参考价值；结果结果更新：net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.ipv4.tcp_timestamps = 1补充小结：1. 可以发现，HttpMemc的平均效率只有NativeMC 72.62%；2. 调整内核tcp参数对提升tcp效率非常有帮助，Failed requests次数完全为0；3. 由于可以提高memcached连接复用率以及对程序透明的好处，即便HttpMemc性能不如NativeMC，损失并不是非常厉害，仍然是可以接受的；本条目发布于2013/09/14。属于数据库分类。作者是yejr。[MySQL FAQ]系列 — slow log中出现大量的binlog dump记录发表回复# User@Host: repl[repl] @ slave [10.x.x.x]# Query_time: 9.000833 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 1SET timestamp=1377237368;# administrator command: Binlog Dump;经过排查，最后确认是特定版本存在这个现象，目前发现官方 5.1.49 存在，估计整个官方 5.1.x 都会有这个现象。修改 my.cnf 配置文件，增加或修改下面这个选项：手册上关于这个选项的解释如下：本条目发布于2013/08/23。属于数据库分类，被贴了 binlog、FAQ、MySQL、slowlog 标签。作者是yejr。InnoDB memcached插件vs原生memcached对比性能测试发表回复环境准备测试机DELL PE R710CPUE5620  @ 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 SMPraid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#!/bin/sh. ~/.bash_profile > /dev/null 2>&1cd /home/mc-benchexec 3>&1 4>&2 1>> memcache_memslap_${RANDOM}.log 2>&1#不断循环while [ 1 ]do#并发线程数 4 ~ 256for THREAD in 4 8 16 32 64 128 256do#每种并发测试5次count=1max=5while [ $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
               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
        线程数
耗时
4线程并发，2千万记录
本地Nativ