測試環境

機器配置

linux container?

• 4C/16G/300GSSD
• 8C/32G/300GSSD

測試對象

版本引擎參數配置

4C/16G	8C/32G
mongodb3.2.6	wiredTiger	cacheSizeGB:12 syncPeriodSecs: 1 collectionConfig: blockCompressor: snappy indexConfig: prefixCompression: true	cacheSizeGB:24 syncPeriodSecs: 1 collectionConfig: blockCompressor: snappy indexConfig: prefixCompression: true
tokumx1.5	tokumx	cacheSize=12G syncdelay=5	cacheSize=24G syncdelay=5
tokumx2.0.2	tokumx	cacheSize=12G checkpointPeriod=10 cleanerIterations=10 directio=false cleanerPeriod=2 syncdelay=5	cacheSize=24G checkpointPeriod=10 cleanerIterations=10 directio=false cleanerPeriod=2 syncdelay=5

測試場景

• 測試單節點環境

100%insert

單節點_50%update50%read

5%update5%insert90%read

100%read

wiredtiger_syncPeriodSecs_60與1比較

sharding集群性能壓測

• 說明

場景1-4每次加載1000W數據，數據大小約13G

場景5加載5000W數據，數據大小約75G

測試方法

• YCSB壓測

測試結果

場景1：單節點_100%insert (load data)

場景2：單節點_50%update50%read

?

場景3：單節點_5%update5%insert90%read

場景4：單節點_100%read

場景5：wiredtiger_syncPeriodSecs_60_1

?

?

?場景6：sharding集群性能測試

?

?

結論

• load性能比較，wiredtiger優勢十分明顯，速度大約是同配置tokumx的5倍，且RT較短
• 只讀性能，wiredTiger性能和tokumx,比較，性能較差，但穩定；
• 復雜情況下，wiredTiger性能較好，可支撐更高并發度的線程調用；
• 如果不基于磁盤和網絡吞吐量考慮，三個以下節點的 sharding 從性能上沒有價值，現階段結果看來，盡可能多的部署 mongos，能有效提升總體的集群利用率。

轉載于:https://www.cnblogs.com/wyett/p/7464332.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mongodb 3.2性能测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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