转载自：http://imysql.cn/2013/08/15/innodb-memcached-vs-native-memcached-benchmark.shtml
MySQL 5.6开始支持InnoDB memcached插件，也就是可以通过SQL高效读写memcached里的缓存内容，也支持用原生的memcache协议读写，并且可以实现缓存数据 持久化，以及crash recovery、mysql replication、触发器、存储过程等众多特性，详细介绍可以查看：Benefits of the InnoDB / memcached Combination。看起来非常诱人，那就测试下看看吧，是驴子是马拉出来溜溜便知。
环境准备
测试机 |
DELL PE R710 |
CPU |
E5620 @ 2.40GHz(4 core, 8 threads, L3 Cache 12 MB) * 2 |
内存 |
48G(8G * 6) |
RAID卡 |
PERC H700 Integrated, 512MB, BBU, 12.10.1-0001 |
系统 |
Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) |
内核 |
2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP |
raid级别 |
raid 5(10K RPM SAS 300G * 6) |
文件系统 |
xfs |
硬盘 |
10K RPM SAS 300G * 6, 1 hotspare |
测试方案
方案一 |
server端运行InnoDB MC，本地/远程调用memslap执行benchmark |
方案二 |
server端运行Native MC，本地/远程调用memslap执行benchmark |
测试脚本
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1
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cat
memslap_run.sh
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1
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#!/bin/sh
. ~/.bash_profile > /dev/null 2>&1
cd /home/mc-bench
exec 3>&1 4>&2 1>> memcache_memslap_${RANDOM}.log 2>&1
#不断循环
while [ 1 ]
do
#并发线程数 4 ~ 256
for THREAD in 4 8 16 32 64 128 256
do
#每种并发测试5次
count=1
max=5
while [ $count -le ${max} ]
do
#取样
echo "memstat"
memstat
# --flush 每次测试完毕钱，都先清空数据
# --binary 采用binary模式
# 初始化数据: 5000000, 每个并发线程存取数据量: 100000
# 并发256线程时, 总数据量可达 30,600,000
# 未指定 --test 选项，默认是进行 set 测试
memslap --server=mc_server:11211 --concurrency=${THREAD} --execute-number=100000 --initial-load=5000000 --flush --binary
count=`expr ${count} + 1`
#每次测试完毕后，都休息2分钟，等待服务器恢复空负载
if [ ${count} -lt ${max} ] ; then
sleep 120
fi
echo ""
echo ""
done
done
done
|
测试结果
1. 写MC
线程数 |
256 |
128 |
64 |
32 |
16 |
8 |
4 |
NativeMC(单位：1秒） |
104.315 |
47.646 |
24.486 |
12.162 |
6.351 |
5.525 |
5.078 |
InnoDBMC(单位：100秒) |
339.1431 |
68.11128 |
27.67265 |
11.26917 |
4.968556 |
2.24988 |
1.104334 |
直接以曲线图方式对比：
nativemc-vs-innodbmc-benchmark-02-set-result-20130828
2. 读MC
线程数 |
4线程并发，2千万记录 |
本地Native MC |
198.5016 |
本地InnoDB MC |
327.239 |
远程Native MC |
846.286 |
远程InnoDB MC |
912.467 |
曲线图方式对比：
nativemc-vs-innodbmc-benchmark-03-get-result-20130828
结论
InnoDB MC看起来很美好，现实很骨感，其并发4线程写数据需呀的耗时，和原生memcached的256线程相当，差的不是一丁半点啊，还有很大优化空间。
而如果是缓存只读，InnoDB MC本地读取的效率大概是原生memcached的2/3，如果是远程读取，则相当于是本地读取效率的1/4 ~ 1/3。
建议应用场景
鉴于上面的测试结果，建议将InnoDB MC这么来用：
1. 数据写入通过触发器(trigger)或者调度器(event scheduler)将待缓存数据同步到InnoDB MC缓存表中；
2. 以memcache API方式，通过本地/远程读取InnoDB MC中的缓存记录；
3. 尽可能减少通过远程方式往InnoDB MC写缓存数据；
本文转自UltraSQL51CTO博客，原文链接： http://blog.51cto.com/ultrasql/1641009，如需转载请自行联系原作者
