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HBase BlockCache系列 - 性能对比测试报告

[日期:2016-05-09] 来源:有态度的HBase  作者: [字体: ]

HBase BlockCache系列文章到了终结篇,几个主角的是是非非也该有个了断了,在SlabCache被早早地淘汰之后,站在华山之巅的也就仅剩LRU君(LRUBlockCache)和CBC君(CombinedBlockCache)。谁赢谁输,我说了不算,你说了也不算,那就来让数据说话。这篇文章主要对比LRU君和CBC君(offheap模式)分别在四种场景下几种指标(GC、Throughput、Latency、CPU、IO等)的表现情况。四种场景分别是缓存全部命中、少大部分缓存命中、少量缓存命中、缓存基本未命中。

需要注意的是,本文的所有数据都来自社区文档,在这里分享也只是给大家一个参考,更加详细的测试数据可以阅读文章 《Comparing BlockCache Deploys》 和 HBASE-11323 附件报告。

说明:本文所有图都以时间为横坐标,纵坐标为对应指标。每张图都会分别显示LRU君和CBC君的四种场景数据,总计八种场景,下面数据表示LRU君的四种场景分布在时间段21:36:39~22:36:40,CBC君的四种场景分布在时间段23:02:16~00:02:17,看图的时候需要特别注意。

LRU君:
Tue Jul 22 21:36:39 PDT 2014 run size=32, clients=25 ; lrubc time=1200 缓存全部命中
Tue Jul 22 21:56:39 PDT 2014 run size=72, clients=25 ; lrubc time=1200 大量缓存命中
Tue Jul 22 22:16:40 PDT 2014 run size=144, clients=25 ; lrubc time=1200 少量缓存命中
Tue Jul 22 22:36:40 PDT 2014 run size=1000, clients=25 ; lrubc time=1200 缓存基本未命中
CBC君:
Tue Jul 22 23:02:16 PDT 2014 run size=32, clients=25 ; bucket time=1200 缓存全部命中
Tue Jul 22 23:22:16 PDT 2014 run size=72, clients=25 ; bucket time=1200 大量缓存命中
Tue Jul 22 23:42:17 PDT 2014 run size=144, clients=25 ; bucket time=1200 少量缓存命中
Wed Jul 23 00:02:17 PDT 2014 run size=1000, clients=25 ; bucket time=1200 缓存基本未命中

GC

GC指标是HBase运维最关心的指标,出现一次长时间的GC就会导致这段时间内业务方的所有读写请求失败,如果业务方没有很好的容错,就会出现丢数据的情况出现。根据下图可知,只有在‘缓存全部命中’的场景下,LRU君总GC时间25ms比CBC君的75ms短;其他三种场景下,LRU君表现都没有CBC君好,总GC时间基本均是CBC君的3倍左右。

HBase

Thoughput

吞吐量可能是所有HBase用户初次使用最关心的问题,这基本反映了HBase的读写性能。下图是随机读测试的吞吐量曲线,在‘缓存全部命中’以及‘大量缓存命中’这两种场景下,LRU君可谓是完胜CBC君,特别是在‘缓存全部命中’的场景下,LRU君的吞吐量甚至是CBC君的两倍;而在‘少量缓存命中’以及‘缓存基本未命中’这两种场景下,两者的表现基本相当;

Latency

读写延迟是另一个用户很关心的指标,下图表示在所有四种情况下LRU君和CBC君都在伯仲之间,LRU君略胜一筹。


IO

接下来两张图是资源使用图,运维同学可能会比较关心。从IO使用情况来看,两者在四种场景下也基本相同。

CPU

再来看看CPU使用情况, 在‘缓存全部命中’以及‘大量缓存命中’这两种场景下,LRU君依然完胜CBC君,特别是在‘缓存全部命中’的场景下,CBC君差不多做了两倍于LRU君的工作;而在‘少量缓存命中’以及‘缓存基本未命中’这两种场景下,两者的表现基本相当;

结论

看完了所有比较重要的指标对比数据,我们可以得出以下两点:

1. 在’缓存全部命中’场景下,LRU君可谓完胜CBC君。因此如果总数据量相比JVM内存容量很小的时候,选择LRU君;

2. 在所有其他存在缓存未命中情况的场景下, LRU君的GC性能几乎只有CBC君的1/3,而吞吐量、读写延迟、IO、CPU等指标两者基本相当,因此建议选择CBC。

至此,HBase BlockCache系列文章就结束了,如果大家还有什么交流讨论或者补充的,可以留言或者发邮件至[email protected]





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