LevelDB性能测试|Golang调用LevelDB 不同方式使用压力测试 用ssdb,TCP连接方式调用,底层存储levelDB 直接调用Cgo的levelDB (必须保证串行) 直接调用Golang的LevelDB (必须保证串行) 开始: go test -v -test.run="DB.*" -test.bench="DB.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s go test -v -test.run="Raws

最近了解了一下LevelDB,发觉这个嵌入式的K-V数据性能不错,所以顺便想在使用层面了解一下.由于LevelDB也有针对.net的实现,所以就针对了LevelDB.NET进行了一个简单的读写压力测试.为了更客观的体现测试结构所以添加了大量的数据,和GET操作的时候随机已经有的KEY进行. Set操作 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 public static void WriteTest(object state)   

很多情况下大家在对于理论深信不疑,理论是有前提条件的,不是所有的情况下都是正确的.恰逢公司有服务器,故进行了磁盘性能测试,当然测试的结果也只是顺序I/O性能测试(dd机制决定的). 前提条件:(DELL R630 物理机测试,内存64G)RAID5 5块盘(600G SAS)+ 1块(GHS)RAID10 6块盘(600G SAS)+ 0块(GHS)*测试的时候为了保证测试结果的真实性,请确保测试文件的大小要远远大于内存容量. 一.磁盘写性能测试#dd if=/dev/zero of=/yc/i

LevelDB是一个可持久化的KV数据库引擎,由Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开发并开源.无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容,非常值得细细品味.本文将从整体特性.架构和使用等几方面做一个解释,试图通过本文的介绍让大家对LevelDB有个整体的认识并能够使用. 设计思路 做存储的同学都很清楚,对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写大很多.比如对于15000转的SAS盘,4K写IO, 顺序写在200MB/s左右,而随机写性能可能只有1MB/s左右.而

LevelDB学习笔记 (3): 长文解析memtable.跳表和内存池Arena 1. MemTable的基本信息 我们前面说过leveldb的所有数据都会先写入memtable中,在leveldb中每个 LevelDB 实例最多会维护两个 MemTable: mem_ 和 imm_.mem_ 可以读写,imm_ 只读.分别对应了memtable和immutable table. 1.1 首先去看一下db/memtable.h 下面是基本的构造信息 class MemTable { publi

<判断用户是否存在,如不存在则新建> user=`grep '^admin:' /etc/passwd`if [ -z "$user" ];then groupadd adminuseradd -d /home/admin -s /bin/bash -g admin adminecho '123456' | passwd --stdin adminecho '123456' | passwd --stdin rootfi <增加文件系统空间> umount /h

参数翻译 可测试目标: file_path 文件abc.file #<physical drive number> #1为第一块物理磁盘[谨慎,别拿系统盘测试,一般用于准备投入的数据磁盘测试] <partition_drive_letter>: 盘符c: 可用的选项: -ag 以轮询方式将进程和CPU Group绑定,默认从Group 0开始,然后group 1,依次进行.[我的理解是超过64个逻辑核才会出现group1,而且Win2008, Vista, 2003 XP都不支持P

dd命令详解及利用dd测试磁盘性能   linux下dd命令详解 名称: dd 使用权限: 所有使用者 manpage 定义: convert and copy a file 使用方式: dd [option] dd --help info dd dd --version 输入或输出 dd if=[STDIN] of=[STDOUT] 强迫输入或输出的Size为多少Bytes bs: dd -ibs=[BYTE] -obs=[SIZE] 语法:dd [选项] if =输入文件(或设备名称). o

翻译自 : Linux I/O Performance Tests using dd 基本说明 dd 可以用来做简单的低级别复制文件. 这样做, 一般都是可一直直接访问设备文件. 需要说明的是, 错误的使用 dd 会 造成数据的丢失. 强烈推介用以下描述的步骤来完成性能测试. 再强调一遍: 错误的使用dd, 会造成数据的丢失! 写性能测试 现代操作系统不是直接把数据写入 RAID 系统或者磁盘内, 当前未被使用的临时内存(temporary memory),会用来缓存读写数据. 所以, 如果要去

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

原创 2017-01-12 朱朋博 金笑雨 企事录 2016年底,VMware终于宣布,从vSphere 6.5开始支持512e扇区格式了. 这当然是好事.不过,不黑不舒服斯基说:原来以前的版本连512e都不支持?现在也还不支持4Kn啊…… 有图有真相,不黑不是你大叔则翻出2013年的一个合作伙伴文档作为黑历史,说:瞧,晚了整三年!间隔一个大版本啊…… Vmware曾宣称计划在2013年支持512e,在2015年支持4Kn 泥垢了,别站着说话不腰疼.作为公认业内第一的hypervisor,或者说

精通软件性能测试与LoadRunner实战 性能技巧查询 软件性能测试过程详解与案例剖析----读 性能测试理论 性能测试进阶指南-------loadrunner 9.1实战 这是一本比loadrunner中文文档更好的一份中文文档:应用级中文文档 性能测试进阶指南-------loadrunner 11实战 性能测试诊断分析与优化指南(告诉我们如何提高软件的性能) 对apache .tomcat.weblogic等最常用的中间件做了简单分析以及如何监控分析:对数据库如何监控分析,应用代码的性

环境篇:呕心沥血@线上调优 为什么出这篇文章? 近期有很多公司开始引入大数据,由于各方资源有限,并不能合理分配服务器资源,和服务器选型,小叶这里将工作中的总结出来,给新入行的小伙伴带个方向,不敢说一定对,但是本人亲自测试,发现集群使用率稳定提高了3分之1,最高可达到2分之1,有不对的地方欢迎留言指出. 注:可能有些服务没有设计,使用到的小伙伴可以参照这种方式去规划. 0 资源:集群服务安排 服务名称 子服务 CM-64G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G Nam

随着技术的不断进步,计算机的速度越来越快.但是磁盘IO速度往往让欲哭无泪,和内存中的读取速度有着指数级的差距:然而由于互联网的普及,网民数量不断增加,对系统的性能带来了巨大的挑战,系统性能往往是无数技术人不断追求的方向. CPU,内存,IO三者之间速度差异很大.对于高并发,低延迟的系统来说,磁盘IO往往最先成为系统的瓶颈:为了减少其影响,往往会引入缓存来提升性能.但是由于内存空间有限,往往只能保存部分数据:并且数据需要持久化,所以磁盘IO仍然不可避免. 无论是从HDD(机械硬盘)到SSD(固态硬

使用 dd 命令进行硬盘 I/O 性能检测 作者: Vivek Gite 译者: LCTT DongShuaike | 2015-08-28 07:30   评论: 1 收藏: 6 如何使用dd命令测试我的硬盘性能?如何在linux操作系统下检测硬盘的读写速度? 你可以使用以下命令在一个Linux或类Unix操作系统上进行简单的I/O性能测试. dd命令 :它被用来在Linux和类Unix系统下对硬盘设备进行写性能的检测. hparm命令:它用来在基于 Linux 的系统上获取或设置硬盘参数,包

(一)基本集群配置 共8个配置文件 hadoop-env.sh yarn-env.sh mapred-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml slaves ssh免密登录 修改JAVA_HOME为绝对路径 hadoop-env.sh yarn-env.sh mapred-env.sh core-site.xml (NameNode地址,Hadoop运行产生文件存储地址) core-cite.xml  # 设

测试环境简单说明 Windows下测试 硬件环境如下: 处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4460 CPU @ 3.20GHz 内 存:8GB 硬 盘:希捷 ST1000DM003 操作系统:Windows 10 企业版 编译说明: 两个都是使用VS2015编译的64位Release版本.运行时库采用动态多线程版本(MD) Linux下测试 硬件环境如下: 处理器:Intel(R) Core(TM) i7-4500U CPU @ 1.80GHz 内 存:8GB 硬 盘:金士顿64

前言 golang读取文件的方式主要有4种: 使用File自带的Read方法 使用bufio库的Read方法 使用io/ioutil库的ReadAll() 使用io/ioutil库的ReadFile() 关于前3种方式的速度比较,我最早是在 GoLang几种读文件方式的比较 看过,但在该blog的评论区有人(study_c)提出了质疑,并提供了测试代码.根据该代码的测试,结果应该是 bufio > ioutil.ReadAll > File自带Read 在我反复跑study_c测试代码过程中发

简要说明 本次环境与http://www.cnblogs.com/oloroso/p/6306352.html中的一致. 依然是增删查改各测试10000次,每个测试重复5次取平均值. 1.不使用jemalloc和tbb测试 三个数据库除了rocksdb之外,默认都不使用jemalloc和tbb. 设置rocksdb的编译参数为make static_lib -e DISABLE_JEMALLOC=1 -j8,以便不启用jemalloc. 三个测试代码的编译命令如下: g++ rocksdb_te

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正