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9e55e268
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1月 17, 2020
作者:
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add press doc for cube
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with
81 addition
and
3 deletion
+81
-3
core/cube/cube-api/src/cube_cli.cpp
core/cube/cube-api/src/cube_cli.cpp
+3
-3
core/cube/doc/performance.md
core/cube/doc/performance.md
+3
-0
core/cube/doc/press.md
core/cube/doc/press.md
+75
-0
未找到文件。
core/cube/cube-api/src/cube_cli.cpp
浏览文件 @
9e55e268
...
@@ -104,7 +104,7 @@ int run(int argc, char** argv, int thread_id) {
...
@@ -104,7 +104,7 @@ int run(int argc, char** argv, int thread_id) {
keys
.
push_back
(
key_list
[
index
]);
keys
.
push_back
(
key_list
[
index
]);
index
+=
1
;
index
+=
1
;
int
ret
=
0
;
int
ret
=
0
;
if
(
keys
.
size
()
>
FLAGS_batch
)
{
if
(
keys
.
size
()
>
=
FLAGS_batch
)
{
TIME_FLAG
(
seek_start
);
TIME_FLAG
(
seek_start
);
ret
=
cube
->
seek
(
FLAGS_dict
,
keys
,
&
values
);
ret
=
cube
->
seek
(
FLAGS_dict
,
keys
,
&
values
);
TIME_FLAG
(
seek_end
);
TIME_FLAG
(
seek_end
);
...
@@ -214,8 +214,8 @@ int run_m(int argc, char** argv) {
...
@@ -214,8 +214,8 @@ int run_m(int argc, char** argv) {
<<
" avg = "
<<
std
::
to_string
(
mean_time
)
<<
" avg = "
<<
std
::
to_string
(
mean_time
)
<<
" max = "
<<
std
::
to_string
(
max_time
)
<<
" max = "
<<
std
::
to_string
(
max_time
)
<<
" min = "
<<
std
::
to_string
(
min_time
);
<<
" min = "
<<
std
::
to_string
(
min_time
);
LOG
(
INFO
)
<<
" total_request = "
<<
std
::
to_string
(
request_num
)
LOG
(
INFO
)
<<
" total_request = "
<<
std
::
to_string
(
request_num
)
<<
" speed = "
<<
" speed = "
<<
std
::
to_string
(
1000000
*
thread_num
/
mean_time
)
<<
std
::
to_string
(
1000000
*
thread_num
/
mean_time
)
// mean_time us
<<
" query per second"
;
<<
" query per second"
;
}
}
...
...
core/cube/doc/performance.md
浏览文件 @
9e55e268
...
@@ -2,6 +2,9 @@
...
@@ -2,6 +2,9 @@
## 机器配置
## 机器配置
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz
## 测试方法
请参考
[
压测文档
](
./press.md
)
## 测试数据
## 测试数据
100w条样例kv 数据。 key为uint_64类型,单条value长度 40 Byte (一般实际场景对应一个10维特征向量)。
100w条样例kv 数据。 key为uint_64类型,单条value长度 40 Byte (一般实际场景对应一个10维特征向量)。
...
...
core/cube/doc/press.md
0 → 100644
浏览文件 @
9e55e268
# cube压测文档
参考
[
大规模稀疏参数服务Cube的部署和使用
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/master/doc/DEPLOY.md#2-大规模稀疏参数服务cube的部署和使用
)
文档进行cube的部署。
压测工具链接:
https://paddle-serving.bj.bcebos.com/data/cube/cube-press.tar.gz
将压缩包解压,cube-press目录下包含了单机场景和分布式场景下client端压测所使用的脚本、可执行文件、配置文件、样例数据以及数据生成脚本。
## 单机场景
在单个物理机部署cube服务,使用genernate_input.py脚本生成测数据,执行test.sh脚本启动cube client端向cube server发送请求。
genernate_input.py脚本接受1个参数,示例:
```
bash
python genernate_input.py 1
```
参数表示生成的数据每一行含有多少个key,即test.sh执行的查询操作中的batch_size。
本次测试中使用的数据,key的范围为0~999999,可以根据实际数据进行修改。
test.sh脚本接受3个参数,示例:
```
bash
sh test.sh 1 127.0.0.1:8027 100000
```
第一个参数为并发数,第二个参数为cube server的ip与端口,第三个参数为qps。
输出:
脚本会进行9次压测,每次发送10次请求,每次请求耗时1秒,每次压测会打印出平均延时以及不同分位数的延时。
**注意事项:**
cube压测对于机器的网卡要求较高,高QPS的情况下单个client可能无法承受,可以采用两个或多个client,将查询请求进行平均。
如果执行test.sh出现问题需要停止,可以执行kill_rpc_press.sh
## 分布式场景
编译paddle serving完成后,分布式压测工具的客户端路径为 build/core/cube/cube-api/cube-cli,对应的源代码为core/cube/cube-api/src/cube_cli.cpp
在多台机器上部署cube服务,使用client_cli进行性能测试。
**注意事项:**
cube服务部署时的分片数和副本数会对性能造成影响,相同数据的条件下,分片数和副本数越多,性能越好,实际提升程度与数据相关。
使用方法:
```
shell
./cube-cli
--batch
500
--keys
keys
--dict
dict
--thread_num
1
```
接受的参数:
--batch指定每次请求的batch size。
--keys指定查询用的文件,文件中每一行为1个key。
--dict指定要查询的cube词典名。
--thread_num指定client端线程数
输出:
每个线程的查询的平均时间、最大时间、最小时间
进程中所有线程的查询的平均时间的平均值、最大值、最小值
进程中所有线程的总请求数、QPS
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