SSDベースインスタンスのパフォーマンスホワイトペーパー - Tair (Redis® OSS-Compatible)

このトピックでは、Tair (Enterprise Edition) SSDベースのインスタンスでのパフォーマンステストのテスト環境、テストツール、テスト方法、およびテスト結果について説明します。

テスト環境

項目	説明
リージョンとゾーン	すべてのテストは杭州ゾーンIで実行されます。
インスタンスアーキテクチャ	標準のマスター-レプリカアーキテクチャが使用されます。詳細については、「標準アーキテクチャ」をご参照ください。
ストレステストツールがデプロイされている仮想マシン	ECS. g6e.13xlargeインスタンスタイプのElastic Compute Service (ecs) インスタンスが使用されます。詳細については、「インスタンスファミリーの概要」をご参照ください。
SSDベースのインスタンスタイプ	tair.localssd.c1m4.2xlarge tair.localssd.c1m4.4xlarge tair.localssd.c1m4.8xlarge

パフォーマンステストは、次のシナリオでSSDベースのインスタンスのパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。

メモリサイズがデータ量よりも大きいシナリオ: ほとんどのデータはメモリからアクセスできます。これらのシナリオでは、メモリサイズとデータ量の比率は約7:1です。
データ量がメモリサイズよりも大きいシナリオ: データの一部のみがメモリにキャッシュされます。ほとんどのアクセス要求は、ディスクに対する読み取りおよび書き込み操作を必要とする。これらのシナリオでは、メモリサイズとデータ量の比率は約1:4です。

テストツール

オープンソースYCSBを使用してストレステストを実行できます。 YCSBは、複数の種類のデータベースのパフォーマンスをベンチマークするために使用できるJavaツールです。 YCSBのインストール方法と使用方法の詳細については、「YCSB」をご参照ください。

テストでは、YCSBソースコードが変更され、recordcountパラメーターをLONG型の値に設定し、Redisの文字列関連コマンドをテストできるようになります。変更したソースコードを取得するには、YCSBソースコードパッケージをダウンロードします。

テストコマンド

次のスクリプトは、データ量がメモリサイズよりも大きいシナリオでのパフォーマンスをテストするために使用されます。

#! /bin/bash

ip=192.168.0.23
port=3100
timeout=30000
command_group=string
recordcount=640000000
run_operationcount=20000000
fieldcount=1
fieldlength=100
threads=32
load_sleep_time=600
run_sleep_time=60

echo "##################################### $command_group  ############################################"
#Load
./bin/ycsb load redis -s -P workloads/workloada -p "redis.host=${ip}" -p  "redis.port=${port}" -p "recordcount=${recordcount}" -p "operationcount=${recordcount}" -p "redis.timeout=${timeout}" -p "redis.command_group=${command_group}" -p "fieldcount=${fieldcount}" -p "fieldlength=${fieldlength}" -threads ${threads}
sleep ${load_sleep_time}

#Uniform-Read
./bin/ycsb run redis -s -P workloads/workloadc  -p "redis.host=${ip}" -p  "redis.port=${port}" -p "recordcount=${recordcount}" -p "operationcount=${run_operationcount}" -p "redis.timeout=${timeout}" -p "redis.command_group=${command_group}" -p "fieldcount=${fieldcount}" -p "fieldlength=${fieldlength}" -p "requestdistribution=uniform" -threads ${threads}
sleep ${run_sleep_time}

#Zipfian-Read
./bin/ycsb run redis -s -P workloads/workloadc  -p "redis.host=${ip}" -p  "redis.port=${port}" -p "recordcount=${recordcount}" -p "operationcount=${run_operationcount}" -p "redis.timeout=${timeout}" -p "redis.command_group=${command_group}" -p "fieldcount=${fieldcount}" -p "fieldlength=${fieldlength}" -p "requestdistribution=zipfian" -threads ${threads}
sleep ${run_sleep_time}

#Uniform-50%Read-50%Update
./bin/ycsb run redis -s -P workloads/workloada  -p "redis.host=${ip}" -p  "redis.port=${port}" -p "recordcount=${recordcount}" -p "operationcount=${run_operationcount}" -p "redis.timeout=${timeout}" -p "redis.command_group=${command_group}" -p "fieldcount=${fieldcount}" -p "fieldlength=${fieldlength}" -p "requestdistribution=uniform" -threads ${threads}

表 1. Parameters

パラメーター	説明
ip	TairインスタンスのIPアドレス。
port	Tairインスタンスのサービスポート。
timeout	testコマンドのタイムアウト時間。単位：ms。
command_group	テストするデータのタイプ。このパラメーターをStringに設定します。
recordcount	データロードフェーズ中に準備されたデータの量。
run_operationcount	操作に含まれるデータの量。このパラメーターを設定するときは、次のルールに注意してください。メモリサイズがデータ量よりも大きいシナリオでは、このパラメーターをrecordcountパラメーターの値に設定します。データ量がメモリサイズよりも大きいシナリオでは、このパラメーターをrecordcountパラメーターの値を32で割った値に設定します。
フィールドカウント	フィールドの数。このパラメーターを1に設定します。
フィールド长さ	各フィールドの長さ。このパラメーターを100に設定します。
スレッド	YCSBスレッドの数。インスタンスタイプに基づいてこのパラメーターを設定します。

テスト結果

テストメトリック	説明
QPS	1秒あたりに処理される読み取りおよび書き込み操作の数。
平均レイテンシ	読み取りまたは書き込み操作の平均レイテンシ。単位: µ s。
99パーセンタイル遅延	操作の最速99% のための最も高いレイテンシ。単位: µ s。たとえば、このパラメーターが500 µ sに設定されている場合、99% の操作は500 µ s以内に処理されます。

メモリサイズがデータボリュームよりも大きいシナリオ

インスタンスタイプ	YCSB設定	ワークロード	QPS	平均レイテンシ (µ s)	99パーセンタイル遅延 (µ s)
tair.localssd.c1m4.2xlarge	recordcount=40000000 run_operationcount=40000000 スレッド=64	ロード	59830	1066	2761
		ユニフォーム-読み取り	158221	389	891
		Zipfian-読む	164233	379	873
		Uniform-50% Read-50% アップデート	78099	読む: 651	読む: 2012
		Uniform-50% Read-50% アップデート	78099	更新: 974	更新: 2731
tair.localssd.c1m4.4xlarge	recordcount=80000000 run_operationcount=80000000 スレッド=128	ロード	91991	1388	3077
		ユニフォーム-読み取り	302940	414	921
		Zipfian-読む	305639	410	899
		Uniform-50% Read-50% アップデート	124929	読む: 798	読む: 2231
		Uniform-50% Read-50% アップデート	124929	更新: 1234	更新: 3013
tair.localssd.c1m4.8xlarge	recordcount=160000000 run_operationcount=160000000 スレッド=256	ロード	132865	1924	3323
		ユニフォーム-読み取り	489287	513	1313
		Zipfian-読む	501847	499	1272
		Uniform-50% Read-50% アップデート	187390	読む: 1069	読む: 2749
		Uniform-50% Read-50% アップデート	187390	更新: 1644	更新: 3613

データ量がメモリサイズよりも大きいシナリオ

インスタンスタイプ	YCSB設定	ワークロード	QPS	平均レイテンシ (µ s)	99パーセンタイル遅延 (µ s)
tair.localssd.c1m4.2xlarge	recordcount=1280000000 run_operationcount=1280000000 スレッド=64	ロード	50396	1258	4463
		ユニフォーム-読み取り	74611	842	1745
		Zipfian-読む	106366	588	1406
		Uniform-50% Read-50% アップデート	47833	読む: 1232	読む: 4049
		Uniform-50% Read-50% アップデート	47833	書き込み: 1402	書き込み: 4583
tair.localssd.c1m4.4xlarge	recordcount=2560000000 run_operationcount=2560000000 スレッド=128	ロード	81097	1573	4119
		ユニフォーム-読み取り	118141	1071	3085
		Zipfian-読む	194704	634	1595
		Uniform-50% Read-50% アップデート	75625	読む: 1562	読む: 4999
		Uniform-50% Read-50% アップデート	75625	更新: 1795	更新: 5419
tair.localssd.c1m4.8xlarge	recordcount=5120000000 run_operationcount=5120000000 スレッド=256	ロード	115660	2210	5235
		ユニフォーム-読み取り	202365	1252	3985
		Zipfian-読む	309019	804	2551
		Uniform-50% Read-50% アップデート	122318	読む: 1861	読む: 5603
		Uniform-50% Read-50% アップデート	122318	更新: 2307	更新: 6415

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