问题一：Union MetricStore在性能测试中是如何设置测试环境的？
Union MetricStore在性能测试中是如何设置测试环境的？
参考回答：
在性能测试中，SLS部署了三个不同场景，分别为4、16、64个Shard。开源Prometheus部署在单机上，Thanos和VictoriaMetrics则部署在由5台ECS组成的集群上。
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问题二：sls-pushdown版本在性能测试中有哪些显著优势？
sls-pushdown版本在性能测试中有哪些显著优势？
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sls-pushdown版本在计算下推方面使用了C++实现的Prometheus计算引擎，针对常见Query进行了优化，使得在超大规模时间线下的性能提升非常明显，相比基础版本sls-normal有10倍以上的提升。
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问题三：VictoriaMetrics在性能测试中表现如何？
VictoriaMetrics在性能测试中表现如何？
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VictoriaMetrics由于使用自有逻辑实现了PromQL（兼容性较低），整体性能表现不错，尤其是在时间线较少的情况下延迟很低。但在大规模时间线下的性能相对其他引擎较为一般。
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问题四：Thanos在性能测试中遇到了哪些问题？
Thanos在性能测试中遇到了哪些问题？
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Thanos在性能测试中相对更关注在分布式的解决方案，但在PromQL计算性能方面表现较一般，处理大查询时会出现超时或OOM（内存溢出）的问题。
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问题五：什么是“读扩散”和“写扩散”？
什么是“读扩散”和“写扩散”？
参考回答：
“读扩散”是指牺牲了读的性能，去提升写的性能。相对地，“写扩散”一般指牺牲了写的性能，去提升读的性能。
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