Google Git
Sign in
apache / incubator-hugegraph-doc / refs/heads/asf-site / . / cn / docs / performance / api-preformance / index.xml
blob: dbd601a28beb807dc4c8b89106f476075b593ebf [file] [log] [blame]
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>HugeGraph – HugeGraph-API Performance</title><link>/cn/docs/performance/api-preformance/</link><description>Recent content in HugeGraph-API Performance on HugeGraph</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><atom:link href="/cn/docs/performance/api-preformance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Docs: v0.5.6 Stand-alone(RocksDB)</title><link>/cn/docs/performance/api-preformance/hugegraph-api-0.5.6-rocksdb/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/cn/docs/performance/api-preformance/hugegraph-api-0.5.6-rocksdb/</guid><description>
&lt;blockquote>
&lt;p>&lt;strong>Note:&lt;/strong>&lt;/p>
&lt;p>当前的性能指标测试基于很早期的版本。&lt;strong>最新版本&lt;/strong>在性能和功能上都有显著的改进。我们鼓励您参考最新的发布版本，
该版本具有&lt;strong>自主分布式存储&lt;/strong>和&lt;strong>增强的计算推下能力&lt;/strong>。或者，您可以等待社区更新相关测试数据 (也欢迎反馈共建)。&lt;/p>
&lt;/blockquote>
&lt;h3 id="1-测试环境">1 测试环境&lt;/h3>
&lt;p>被压机器信息&lt;/p>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>CPU&lt;/th>
&lt;th>Memory&lt;/th>
&lt;th>网卡&lt;/th>
&lt;th>磁盘&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz&lt;/td>
&lt;td>128G&lt;/td>
&lt;td>10000Mbps&lt;/td>
&lt;td>750GB SSD,2.7T HDD&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;ul>
&lt;li>起压力机器信息：与被压机器同配置&lt;/li>
&lt;li>测试工具：apache-Jmeter-2.5.1&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>注：起压机器和被压机器在同一机房&lt;/p>
&lt;h3 id="2-测试说明">2 测试说明&lt;/h3>
&lt;h4 id="21-名词定义时间的单位均为-ms">2.1 名词定义（时间的单位均为 ms）&lt;/h4>
&lt;ul>
&lt;li>Samples &amp;ndash; 本次场景中一共完成了多少个线程&lt;/li>
&lt;li>Average &amp;ndash; 平均响应时间&lt;/li>
&lt;li>Median &amp;ndash; 统计意义上面的响应时间的中值&lt;/li>
&lt;li>90% Line &amp;ndash; 所有线程中 90% 的线程的响应时间都小于 xx&lt;/li>
&lt;li>Min &amp;ndash; 最小响应时间&lt;/li>
&lt;li>Max &amp;ndash; 最大响应时间&lt;/li>
&lt;li>Error &amp;ndash; 出错率&lt;/li>
&lt;li>Throughput &amp;ndash; 吞吐量&lt;/li>
&lt;li>KB/sec &amp;ndash; 以流量做衡量的吞吐量&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="22-底层存储">2.2 底层存储&lt;/h4>
&lt;p>后端存储使用 RocksDB，HugeGraph 与 RocksDB 都在同一机器上启动，server 相关的配置文件除主机和端口有修改外，其余均保持默认。&lt;/p>
&lt;h3 id="3-性能结果总结">3 性能结果总结&lt;/h3>
&lt;ol>
&lt;li>HugeGraph 单条插入顶点和边的速度在每秒 1w 左右&lt;/li>
&lt;li>顶点和边的批量插入速度远大于单条插入速度&lt;/li>
&lt;li>按 id 查询顶点和边的并发度可达到 13000 以上，且请求的平均延时小于 50ms&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;h3 id="4-测试结果及分析">4 测试结果及分析&lt;/h3>
&lt;h4 id="41-batch-插入">4.1 batch 插入&lt;/h4>
&lt;h5 id="411-压力上限测试">4.1.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数">压力参数&lt;/h6>
&lt;p>持续时间：5min&lt;/p>
&lt;h6 id="顶点的最大插入速度">顶点的最大插入速度：&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/vertex_batch.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 2200，顶点的吞吐量是 2026.8，每秒可处理的数据：2026.8*200=405360/s&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的最大插入速度">边的最大插入速度&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/edge_batch.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-1">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 900，边的吞吐量是 776.9，每秒可处理的数据：776.9*500=388450/s&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="42-single-插入">4.2 single 插入&lt;/h4>
&lt;h5 id="421-压力上限测试">4.2.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法-1">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数-1">压力参数&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>持续时间：5min&lt;/li>
&lt;li>服务异常标志：错误率大于 0.00%&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="顶点的单条插入">顶点的单条插入&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/vertex_single.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-2">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 11500，吞吐量为 10730，顶点的单条插入并发能力为 11500&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的单条插入">边的单条插入&lt;/h6>
&lt;center>
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/edge_single.png" alt="image">
&lt;/center>
&lt;h6 id="结论-3">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 9000，吞吐量是 8418，边的单条插入并发能力为 9000&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="43-按-id-查询">4.3 按 id 查询&lt;/h4>
&lt;h5 id="431-压力上限测试">4.3.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法-2">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数-2">压力参数&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>持续时间：5min&lt;/li>
&lt;li>服务异常标志：错误率大于 0.00%&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="顶点的按-id-查询">顶点的按 id 查询&lt;/h6>
&lt;center>
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/vertex_id_query.png" alt="image">
&lt;/center>
&lt;h6 id="结论-4">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 14000，吞吐量是 12663，顶点的按 id 查询的并发能力为 14000，平均延时为 44ms&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的按-id-查询">边的按 id 查询&lt;/h6>
&lt;center>
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/rocksdb/edge_id_query.png" alt="image">
&lt;/center>
&lt;h6 id="结论-5">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 13000，吞吐量是 12225，边的按 id 查询的并发能力为 13000，平均延时为 12ms&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>Docs: v0.5.6 Cluster(Cassandra)</title><link>/cn/docs/performance/api-preformance/hugegraph-api-0.5.6-cassandra/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/cn/docs/performance/api-preformance/hugegraph-api-0.5.6-cassandra/</guid><description>
&lt;blockquote>
&lt;p>&lt;strong>Note:&lt;/strong>&lt;/p>
&lt;p>当前的性能指标测试基于很早期的版本。&lt;strong>最新版本&lt;/strong>在性能和功能上都有显著的改进。我们鼓励您参考最新的发布版本，
该版本具有&lt;strong>自主分布式存储&lt;/strong>和&lt;strong>增强的计算推下能力&lt;/strong>。或者，您可以等待社区更新相关测试数据 (也欢迎反馈共建)。&lt;/p>
&lt;/blockquote>
&lt;h3 id="1-测试环境">1 测试环境&lt;/h3>
&lt;p>被压机器信息&lt;/p>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th>CPU&lt;/th>
&lt;th>Memory&lt;/th>
&lt;th>网卡&lt;/th>
&lt;th>磁盘&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td>48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz&lt;/td>
&lt;td>128G&lt;/td>
&lt;td>10000Mbps&lt;/td>
&lt;td>750GB SSD,2.7T HDD&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;ul>
&lt;li>起压力机器信息：与被压机器同配置&lt;/li>
&lt;li>测试工具：apache-Jmeter-2.5.1&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>注：起压机器和被压机器在同一机房&lt;/p>
&lt;h3 id="2-测试说明">2 测试说明&lt;/h3>
&lt;h4 id="21-名词定义时间的单位均为-ms">2.1 名词定义（时间的单位均为 ms）&lt;/h4>
&lt;ul>
&lt;li>Samples &amp;ndash; 本次场景中一共完成了多少个线程&lt;/li>
&lt;li>Average &amp;ndash; 平均响应时间&lt;/li>
&lt;li>Median &amp;ndash; 统计意义上面的响应时间的中值&lt;/li>
&lt;li>90% Line &amp;ndash; 所有线程中 90% 的线程的响应时间都小于 xx&lt;/li>
&lt;li>Min &amp;ndash; 最小响应时间&lt;/li>
&lt;li>Max &amp;ndash; 最大响应时间&lt;/li>
&lt;li>Error &amp;ndash; 出错率&lt;/li>
&lt;li>Throughput &amp;ndash; 吞吐量&lt;/li>
&lt;li>KB/sec &amp;ndash; 以流量做衡量的吞吐量&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="22-底层存储">2.2 底层存储&lt;/h4>
&lt;p>后端存储使用 15 节点 Cassandra 集群，HugeGraph 与 Cassandra 集群位于不同的服务器，server 相关的配置文件除主机和端口有修改外，其余均保持默认。&lt;/p>
&lt;h3 id="3-性能结果总结">3 性能结果总结&lt;/h3>
&lt;ol>
&lt;li>HugeGraph 单条插入顶点和边的速度分别为 9000 和 4500&lt;/li>
&lt;li>顶点和边的批量插入速度分别为5w/s和15w/s，远大于单条插入速度&lt;/li>
&lt;li>按 id 查询顶点和边的并发度可达到 12000 以上，且请求的平均延时小于 70ms&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;h3 id="4-测试结果及分析">4 测试结果及分析&lt;/h3>
&lt;h4 id="41-batch-插入">4.1 batch 插入&lt;/h4>
&lt;h5 id="411-压力上限测试">4.1.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数">压力参数&lt;/h6>
&lt;p>持续时间：5min&lt;/p>
&lt;h6 id="顶点的最大插入速度">顶点的最大插入速度：&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/vertex_batch.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 3500，顶点的吞吐量是 261，每秒可处理的数据：261*200=52200/s&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的最大插入速度">边的最大插入速度&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/edge_batch.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-1">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 1000，边的吞吐量是 323，每秒可处理的数据：323*500=161500/s&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="42-single-插入">4.2 single 插入&lt;/h4>
&lt;h5 id="421-压力上限测试">4.2.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法-1">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数-1">压力参数&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>持续时间：5min&lt;/li>
&lt;li>服务异常标志：错误率大于 0.00%&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="顶点的单条插入">顶点的单条插入&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/vertex_single.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-2">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 9000，吞吐量为 8400，顶点的单条插入并发能力为 9000&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的单条插入">边的单条插入&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/edge_single.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-3">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 4500，吞吐量是 4160，边的单条插入并发能力为 4500&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h4 id="43-按-id-查询">4.3 按 id 查询&lt;/h4>
&lt;h5 id="431-压力上限测试">4.3.1 压力上限测试&lt;/h5>
&lt;h6 id="测试方法-2">测试方法&lt;/h6>
&lt;p>不断提升并发量，测试 server 仍能正常提供服务的压力上限&lt;/p>
&lt;h6 id="压力参数-2">压力参数&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>持续时间：5min&lt;/li>
&lt;li>服务异常标志：错误率大于 0.00%&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="顶点的按-id-查询">顶点的按 id 查询&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/vertex_id_query.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-4">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 14500，吞吐量是 13576，顶点的按 id 查询的并发能力为 14500，平均延时为 11ms&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h6 id="边的按-id-查询">边的按 id 查询&lt;/h6>
&lt;div style="text-align: center;">
&lt;img src="/docs/images/API-perf/v0.5.6/cassandra/edge_id_query.png" alt="image">
&lt;/div>
&lt;h6 id="结论-5">结论：&lt;/h6>
&lt;ul>
&lt;li>并发 12000，吞吐量是 10688，边的按 id 查询的并发能力为 12000，平均延时为 63ms&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>