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PaddlePaddle
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2eef5aef
编写于
10月 15, 2019
作者:
W
Wang Guibao
提交者:
GitHub
10月 15, 2019
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Update ELASTIC_CTR.md
上级
494abb00
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
10 addition
and
8 deletion
+10
-8
doc/ELASTIC_CTR.md
doc/ELASTIC_CTR.md
+10
-8
未找到文件。
doc/ELASTIC_CTR.md
浏览文件 @
2eef5aef
...
...
@@ -390,7 +390,7 @@ client端为基于[redisplusplus](https://github.com/sewenew/redis-plus-plus)编
调用方法:
```
bash
$
./get_values
-h
192.168.
48.25
-t
3
-r
10000
-b
1000
$
./get_values
-h
192.168.
1.1
-t
3
-r
10000
-b
1000
```
其中
...
...
@@ -399,17 +399,19 @@ $ ./get_values -h 192.168.48.25 -t 3 -r 10000 -b 1000
\-
r 每线程请求次数
\-
b 每个mget请求的key个数
并发数 (压测线程数) | batch size | 平均响应时间 (us)
-------|------------|-----------
1 | 1000 | 1100
2 | 1000 | 2110
3 | 1000 | 3050
4 | 1000 | 4100
并发数 (压测线程数) | batch size | 平均响应时间 (us) | total qps
-------|------------|-------------|---------------------------
1 | 1000 | 1159 | 862
4 | 1000 | 925 | 1079
8 | 1000 | 931 | 1073
16 | 1000 | 996 | 1034
24 | 1000 | 995 | 1004
32 | 1000 | 1003 | 996
###测试结论
由于Redis高效的时间驱动模型和全内存操作,在单并发时,redis平均响应时间比cube少接近50% (1100us vs. 1680us)
在扩展性方面,redis受制于单线程模型,随并发数增加,响应时间加倍增加
;而cube则平均响应时间基本保持不变,说明cube多线程吞吐具有优异的线性扩展能力
。
在扩展性方面,redis受制于单线程模型,随并发数增加,响应时间加倍增加
,而总吞吐在1000qps左右即不再上涨;而cube则由于多线程吞吐具有优异的线性扩展能力,总的qps随着线程数增加基本线性上涨
。
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