通过上节《memcached演练(1) 搭建memcached服务》,已经成功在linux虚拟机上安装了memcached服务,并设置了自启动。
STAT version 1.4.29 Mem: 1891
主要内容
使用telnet命令行工具,操作memcached服务
使用java spymemcached工具访问memcached服务
监控插入不同数据量的数据,响应时间
监控memcached主机繁忙&清闲对比情况
调整memcached的内存指标,插入相同的数据量的数据,什么情况下性能最高
1.使用telnet命令行工具,操作memcached服务
1.1 验证set&add添加命令
[hadoop@hadoop1 ~]$ ps -ef |grep memcached nobody 2047 1 1 07:27 ? 00:08:59 /usr/local/memcached/bin/memcached -d -p 11211 -u nobody -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid hadoop 9037 6485 0 16:59 pts/0 00:00:00 grep memcached #连接 [hadoop@hadoop1 ~]$ telnet 127.0.0.1 11211 Trying 127.0.0.1... Connected to 127.0.0.1. Escape character is '^]'. #获取key1的值 get key1 VALUE key1 0 4 abcd END #调用set命令,为一个已存在的key赋值成功 set key1 0 0 4 1234 STORED get key1 VALUE key1 0 4 1234 END #调用set命令,为一个已存在的key赋值失败 add key1 0 0 4 abcd NOT_STORED get key1 VALUE key1 0 4 1234 END
结论:add和set命令虽然都可以添加数据,但两者使用上存在区别,set可以为已存在的key赋值,而add命令不可以。
1.2 验证get&gets获取命令
#获取1个键值 get key1 VALUE key1 0 4 1234 END #获取1个键值 get key2 VALUE key2 0 4 word END #同时获取2个键值 get key1 key2 VALUE key1 0 4 1234 VALUE key2 0 4 word END --------------------------------------------- gets key1 VALUE key1 0 4 7695009 1234 END gets key2 VALUE key2 0 4 7695010 word END gets key1 key2 VALUE key1 0 4 7695009 1234 VALUE key2 0 4 7695010 word END #gets命令返回比get命令,多了1个"不知名数字" #修改key1的值 set key1 0 0 5 world STORED #确认变化 get key1 VALUE key1 0 5 world END #不知名数字从7695009变为7695011 gets key1 VALUE key1 0 5 7695011 world END #key2值没有变化,所以不知名数字也没有变 gets key2 VALUE key2 0 4 7695010 word END #再次修改key1的值 set key1 0 0 3 old STORED #用增加了1 gets key1 VALUE key1 0 3 7695012 old END
结论gets命令比get命令,多返回的数字,类似数据库中的“变更版本号似的”,而且这个版本号是在各键值之间共享。
1.3测试下incr &decr命令
#某key不存在情况 incr seq 1 NOT_FOUND set seq 0 0 1 1 STORED get seq 1 VALUE seq 0 1 1 END incr seq 1 2 ... get seq VALUE seq 0 1 4 END gets seq VALUE seq 0 1 7695016 4 END incr seq 1 5 #调用incr 命令,增加变更版本号 gets seq VALUE seq 0 1 7695017 5 END incr seq 10 15 decr seq 1 14 #不允许为负数 decr seq -1 CLIENT_ERROR invalid numeric delta argument decr seq 10 4 #最小值为0 decr seq 10 0 #有最大值限制 decr seq 10000000000000000000000 CLIENT_ERROR invalid numeric delta argument set seq2 0 0 1 a STORED #如果键值非数字,会报错 incr seq2 1 CLIENT_ERROR cannot increment or decrement non-numeric value
通过实验验证:incr&decr命令,影响key的长度;最小值为0;增量可变化;必须作用在数字上;命令参数不允许为负数值。
1.4更新命令 append&preppend&replace
set updkey 0 0 5 world STORED get updkey VALUE updkey 0 5 world END #在后面添加字符 append updkey 0 0 5 hello STORED get updkey VALUE updkey 0 10 worldhello #在前面添加字符 prepend updkey 0 0 10 1234567890 STORED gets updkey VALUE updkey 0 20 7695030 1234567890worldhello END #更改有效时间为1 prepend updkey 0 1 1 #一段时间后,还存在(说明更新操作不会影响有效时间) get updkey VALUE updkey 0 22 1u1234567890worldhello END #什么都不添加 prepend updkey 0 0 0 STORED #虽然没有变更值,但变更版本号也发生了变化 gets updkey VALUE updkey 0 22 7695037 1u1234567890worldhello #replace命令 replace updkey 0 10 1 m STORED get updkey VALUE updkey 0 1 m END #replace命令变更了有效时间 gets updkey END
结论:prepend 与append命令作用类似,一个在从前面添加字符,一个在后面追加字符。每一次行为,都会影响版本号;不会影响原来的有效时间;replace命令,不仅可以修改数据,而且可以变更有效时间。
还有其他一些指令,就不玩了。
2.使用java spymemcached工具访问memcached服务
2.1 引入依赖
<dependency> <groupId>net.spy</groupId> <artifactId>spymemcached</artifactId> <version>2.11.5</version> </dependency>
2.2 客户端工具类
package com.nap.memcachedexample.service; import net.spy.memcached.MemcachedClient; import java.io.IOException; import java.net.InetSocketAddress; /** * Created by Administrator on 2016/8/7. */ public class MemcachedUtil { private static MemcachedClient cachedClient = null; static { try { cachedClient = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("192.168.163.146",11211)); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public static MemcachedClient getSpyMemcachedClient(){ return cachedClient; } }
2.2 测试对象
Employee.java package com.nap; import org.apache.commons.lang.builder.ToStringBuilder; import java.io.Serializable; import java.util.*; public class Employee implements Serializable{ private long empNo; private String name; private Date birthDate; private int age; private double salary; private List<String> favoriteFoods; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Date getBirthDate() { return birthDate; } public long getEmpNo() { return empNo; } public void setEmpNo(long empNo) { this.empNo = empNo; } public void setBirthDate(Date birthDate) { this.birthDate = birthDate; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } public double getSalary() { return salary; } public void setSalary(double salary) { this.salary = salary; } public List<String> getFavoriteFoods() { return favoriteFoods; } public void setFavoriteFoods(List<String> favoriteFoods) { this.favoriteFoods = favoriteFoods; } public String toString(){ return ToStringBuilder.reflectionToString(this); } } -------------------------------------------------------------------------------------- EmployeeFactory.java package com.nap; import com.nap.memcachedexample.service.MemcachedUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; import net.spy.memcached.internal.OperationFuture; import org.apache.commons.lang.RandomStringUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class EmployeeFactory { static MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient(); public static final String EMPNOSEQ = "empnoseq"; static{ Object cacheSeq = mcc.get("empnoseq"); if(cacheSeq==null){ OperationFuture<Boolean> seqFuture = mcc.set(EMPNOSEQ, 900, "0"); try { if(seqFuture.get()){ System.out.println("set status: ok"); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 构造测试对象(一个对象大约40B) * @return */ public static Employee newEmployee(){ long empNo = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient().incr("empnoseq",1); Calendar cal = Calendar.getInstance(); Employee emp = new Employee(); emp.setEmpNo(empNo); emp.setAge(new Random().nextInt(80)); emp.setName(RandomStringUtils.randomAlphabetic(15)); cal.set(Calendar.MONTH, new Random().nextInt(30)); cal.set(Calendar.DAY_OF_YEAR, new Random().nextInt(366)); emp.setBirthDate(cal.getTime()); emp.setSalary(new Random().nextFloat()); List<String> foods = new ArrayList<String>(); for(int j=0;j< new Random().nextInt(10);j++){ foods.add("foods_"+RandomStringUtils.randomAlphabetic(10)); } emp.setFavoriteFoods(foods); return emp; } }
package com.nap; import com.nap.memcachedexample.service.MemcachedUtil; import junit.framework.TestCase; import net.spy.memcached.MemcachedClient; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class SpyMemcachedClientTest extends TestCase { //测试set public void testAddBean() throws ExecutionException, InterruptedException { MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient(); Employee emp = EmployeeFactory.newEmployee(); System.out.println(emp); String key = "emp_" + emp.getEmpNo(); System.out.println(key); mcc.set(key, 19000, emp); // Shutdowns the memcached client mcc.shutdown(); } //测试get public void testGetBean() throws ExecutionException, InterruptedException { MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient(); Object o = mcc.get("emp_1"); System.out.println(o); // Shutdowns the memcached client mcc.shutdown(); } }
telnet输出结果
get emp_1 VALUE emp_1 1 345 srcom.nap.Employee favoriteFoodstLjava/util/List;LnametLjava/lang/String;xpetLjava/util/Date;L ?佚U
通过结果分析,通过客户端已经成功保存了。
3.监控插入不同数据量的数据,响应时间
存储单位转换器
package com.nap; public enum SizeConverter { /** 转换任意单位的大小, 返回结果会包含两位小数但不包含单位. */ Arbitrary { @Override public String convert(float size) { while (size > 1024) { size /= 1024; } return String.format(FORMAT_F, size); } }, // ----------------------------------------------------------------------- // 有单位 /** 转换单位为B的大小, 返回结果会包含两位小数以及单位. 如: 1024B->1KB, (1024*1024)B->1MB */ B { @Override public String convert(float B) { return converter(0, B); } }, /** 转换单位为B的大小, 返回结果会包含两位小数以及单位. */ KB { @Override public String convert(float KB) { return converter(1, KB); } }, /** 转换单位为MB的大小, 返回结果会包含两位小数以及单位. */ MB { @Override public String convert(float MB) { return converter(2, MB); } }, /** 转换单位为GB的大小, 返回结果会包含两位小数以及单位. */ GB { @Override public String convert(float GB) { return converter(3, GB); } }, /** 转换单位为TB的大小, 返回结果会包含两位小数以及单位. */ TB { @Override public String convert(float TB) { return converter(4, TB); } }, // ----------------------------------------------------------------------- // trim没单位 /** 转换任意单位的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 不包含单位. */ ArbitraryTrim { @Override public String convert(float size) { while (size > 1024) { size /= 1024; } int sizeInt = (int) size; boolean isfloat = size - sizeInt > 0.0F; if (isfloat) { return String.format(FORMAT_F, size); } return String.format(FORMAT_D, sizeInt); } }, // ----------------------------------------------------------------------- // trim有单位 /** 转换单位为B的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 会包含单位. */ BTrim { @Override public String convert(float B) { return trimConverter(0, B); } }, /** 转换单位为KB的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 会包含单位. */ KBTrim { @Override public String convert(float KB) { return trimConverter(1, KB); } }, /** 转换单位为MB的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 会包含单位. */ MBTrim { @Override public String convert(float MB) { return trimConverter(2, MB); } }, /** 转换单位为GB的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 会包含单位. */ GBTrim { @Override public String convert(float GB) { return trimConverter(3, GB); } }, /** 转换单位为TB的大小, 返回结果小数部分为0时将去除两位小数, 会包含单位. */ TBTrim { @Override public String convert(float TB) { return trimConverter(4, TB); } }; /*** * <p> 将指定的大小转换到1024范围内的大小. 注意该方法的最大单位为PB, 最小单位为B, * 任何超出该范围的单位最终会显示为**. </p> * * @param size 要转换的大小, 注意是浮点数, 不要以×××的方式传入, 容易造成溢出. * (如: 1024*1024*1024*1024*1024会溢出, 使结果为0, 因为它先将结果以int相乘后再转换为float; * 而1024.0F*1024.0F*1024.0F*1024.0F*1024.0F就不会溢出) * @return */ abstract public String convert(float size); // ----------------------------------------------------------------------- // 单位转换 private static final String[] UNITS = new String[] { "B", "KB", "MB", "GB", "TB", "PB", "**" }; private static final int LAST_IDX = UNITS.length-1; private static final String FORMAT_F = "%1$-1.2f"; private static final String FORMAT_F_UNIT = "%1$-1.2f%2$s"; private static final String FORMAT_D = "%1$-1d"; private static final String FORMAT_D_UNIT = "%1$-1d%2$s"; // ----------------------------------------------------------------------- private static String converter(int unit, float size) { int unitIdx = unit; while (size > 1024) { unitIdx++; size /= 1024; } int idx = unitIdx < LAST_IDX ? unitIdx : LAST_IDX; return String.format(FORMAT_F_UNIT, size, UNITS[idx]); } private static String trimConverter(int unit, float size) { int unitIdx = unit; while (size > 1024) { unitIdx++; size /= 1024; } int sizeInt = (int) size; boolean isfloat = size - sizeInt > 0.0F; int idx = unitIdx < LAST_IDX ? unitIdx : LAST_IDX; if (isfloat) { return String.format(FORMAT_F_UNIT, size, UNITS[idx]); } return String.format(FORMAT_D_UNIT, sizeInt, UNITS[idx]); } // ----------------------------------------------------------------------- public static String convertBytes(float B, boolean trim) { return trim ? trimConvert(0, B, true) : convert(0, B, true); } public static String convertKB(float KB, boolean trim) { return trim ? trimConvert(1, KB, true) : convert(1, KB, true); } public static String convertMB(float MB, boolean trim) { return trim ? trimConvert(2, MB, true) : convert(2, MB, true); } /*** * <p> 存储大小单位间的转换. 注意该方法的最大单位为PB, 最小单位为B, * 任何超出该范围的单位最终会显示为**. </p> * * @param unit 从哪个单位开始 * @param size 存储大小, 注意是float, 不要以×××的形式传入, 否则会溢出(如:1024*1024这种, * 它是先将1024*1024作为int相乘再转换为float的, 如果值过大的话就会溢出了, * 所以这么写1024.0F*1024.0F) * @param withUnit 返回的结果字符串是否带有对应的单位 * @return */ private static String convert(int unit, float size, boolean withUnit) { int unitIdx = unit; while (size > 1024) { unitIdx++; size /= 1024; } if (withUnit) { int idx = unitIdx < LAST_IDX ? unitIdx : LAST_IDX; return String.format(FORMAT_F_UNIT, size, UNITS[idx]); } return String.format(FORMAT_F, size); } /*** * <p> 存储大小单位间的转换, 如果转换后小数部分为0, 则去除小数部分. * 注意该方法的最大单位为PB, 最小单位为B, 任何超出该范围的单位最终会显示为**. </p> * * @param unit 从哪个单位开始 * @param size 存储大小, 注意是float, 不要以×××的形式传入, 否则会溢出(如:1024*1024这种, * 它是先将1024*1024作为int相乘再转换为float的, 如果值过大的话就会溢出了, * 所以这么写1024.0F*1024.0F) * @param withUnit 返回的结果字符串是否带有对应的单位 * @return */ private static String trimConvert(int unit, float size, boolean withUnit) { int unitIdx = unit; while (size > 1024) { unitIdx++; size /= 1024; } int sizeInt = (int) size; boolean isfloat = size - sizeInt > 0.0F; if (withUnit) { int idx = unitIdx < LAST_IDX ? unitIdx : LAST_IDX; if (isfloat) { return String.format(FORMAT_F_UNIT, size, UNITS[idx]); } return String.format(FORMAT_D_UNIT, sizeInt, UNITS[idx]); } if (isfloat) { return String.format(FORMAT_F, size); } return String.format(FORMAT_D, sizeInt); } public static void main(String[] args) { System.out.println(SizeConverter.BTrim.convert(1029000f)); } }
public class SpyMemcachedClientTest extends TestCase{ //逻辑非常简单,仅仅批量插入数量数据,经过估算一个Employee 对象,一般为40B。 public void testBatchAddBean() throws ExecutionException, InterruptedException { MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient(); long startTime=System.currentTimeMillis(); int size=10000000; for (int i=0;i<size;i++){ Employee emp = EmployeeFactory.newEmployee(); System.out.println(emp); mcc.set("emp_" + emp.getEmpNo(), 19000, emp); } long endTime=System.currentTimeMillis(); System.out.println("保存对象"+size+"数据大小"+SizeConverter.BTrim.convert(size*40.0f)+";共耗时:"+(endTime-startTime)); // Shutdowns the memcached client mcc.shutdown(); } }
结论(memcached服务内存参数为64m,每次测试前最好执行下flush,降低换入换出影响)
数据量 | 数据大小 | 耗时(ms) |
1000 | 39.06KB | 1191 |
10000 | 390.63KB | 3155 |
20000 | 781.25KB | 5142 |
30000 | 1.14MB | 7057 |
40000 | 1.53MB | 8611 |
50000 | 1.91MB | 10611 |
100000 | 3.81MB | 19594 |
500000 | 19.07MB | 89549 |
通过分析得知,当数据量为10000-20000左右时,单位时间保存的数据最多。
(0.32 kb/ms,降至0.26kb/s)
4.监控memcached主机繁忙&清闲对比情况
由于仅仅考虑写入情况,暂时不需要考虑命中率其他情况。主要记录以下指标
(暂时不考虑内存使用情况,IO等待)
4.1CPU利用率
[root@hadoop1 ~]# sar -u 2 100 Linux 2.6.32-358.el6.i686 (hadoop1) 08/07/2016 _i686_ (1 CPU) 07:06:47 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 07:06:49 PM all 0.50 0.00 0.50 0.00 0.00 98.99 07:06:51 PM all 0.00 0.00 0.51 0.00 0.00 99.49 07:06:53 PM all 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 99.50 07:06:55 PM all 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 99.00 ---------------start------------------------------- 07:06:57 PM all 0.00 0.00 5.18 0.00 0.00 94.82 07:06:59 PM all 0.58 0.00 41.62 0.00 0.00 57.80 07:07:01 PM all 0.00 0.00 61.69 0.00 0.00 38.31 07:07:03 PM all 0.65 0.00 65.36 0.00 0.00 33.99 07:07:05 PM all 0.62 0.00 70.19 0.00 0.00 29.19 07:07:07 PM all 1.23 0.00 69.14 0.00 0.00 29.63 07:07:09 PM all 0.00 0.00 70.55 0.00 0.00 29.45 07:07:11 PM all 0.00 0.00 70.19 0.00 0.00 29.81 07:07:13 PM all 0.00 0.00 70.81 0.00 0.00 29.19 07:07:15 PM all 0.00 0.00 70.89 0.00 0.00 29.11 07:07:17 PM all 0.00 0.00 71.52 0.00 0.00 28.48 07:07:19 PM all 0.00 0.00 71.60 0.00 0.00 28.40 07:07:21 PM all 1.27 0.00 69.43 0.00 0.00 29.30 07:07:23 PM all 0.00 0.00 70.13 0.00 0.00 29.87 07:07:25 PM all 0.66 0.00 69.74 0.00 0.00 29.61 07:07:27 PM all 0.00 0.00 71.34 0.00 0.00 28.66 07:07:29 PM all 1.85 0.00 69.75 0.00 0.00 28.40 07:07:31 PM all 0.00 0.00 70.81 0.00 0.00 29.19 07:07:33 PM all 0.00 0.00 70.89 0.00 0.00 29.11 07:07:35 PM all 0.00 0.00 41.48 0.00 0.00 58.52 -------------------end----------------------------------------- 07:07:37 PM all 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 99.50 07:07:39 PM all 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 99.50
在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 总时间的百分比突然提升了40%-70%。
相对来说,用户级别的CPU 总时间百分比变化不大。这一点有点出乎意料。
输出项说明:
CPU | all 表示统计信息为所有 CPU 的平均值。 |
%user | 显示在用户级别(application)运行使用 CPU 总时间的百分比。 |
%nice | 显示在用户级别,用于nice操作,所占用 CPU 总时间的百分比。 |
%system | 在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 总时间的百分比。 |
%iowait | 显示用于等待I/O操作占用 CPU 总时间的百分比。 |
%steal | 管理程序(hypervisor)为另一个虚拟进程提供服务而等待虚拟 CPU 的百分比。 |
%idle | 显示 CPU 空闲时间占用 CPU 总时间的百分比。 |
4.2换页情况
sar -B 06:59:29 PM pgpgin/s pgpgout/s fault/s majflt/s pgfree/s pgscank/s pgscand/s pgsteal/s %vmeff 06:59:35 PM 0.00 0.00 15.50 0.00 53.00 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:37 PM 0.00 0.00 15.58 0.00 53.27 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:39 PM 0.00 0.00 15.58 0.00 53.27 0.00 0.00 0.00 0.00 -----start----------- 06:59:41 PM 0.00 0.00 16.76 0.00 61.62 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:43 PM 0.00 0.00 123.78 0.00 111.59 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:45 PM 0.00 0.00 20.25 0.00 92.64 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:47 PM 0.00 22.78 20.89 0.00 94.30 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:49 PM 0.00 0.00 24.84 0.00 105.73 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:51 PM 0.00 0.00 19.02 0.00 92.02 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:53 PM 0.00 0.00 19.50 0.00 93.08 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:55 PM 0.00 0.00 19.38 0.00 95.00 0.00 0.00 0.00 0.00 06:59:57 PM 0.00 0.00 128.12 0.00 123.75 0.00 0.00 0.00 0.00
由于缺少必要的查询操作,换页监控,感觉意义不大。
输出项说明:
pgpgin/s | 每秒钟从磁盘读入的系统页面的 KB 总数 |
pgpgout/s | 每秒钟向磁盘写出的系统页面的 KB 总数 |
fault/s | 系统每秒产生的页面失效(major + minor)数量 |
majflt/s | 系统每秒产生的页面失效(major)数量 |
4.3上下文切换次数(提高了2个数量级)
[root@hadoop1 ~]# sar -w 2 100 Linux 2.6.32-358.el6.i686 (hadoop1) 08/07/2016 _i686_ (1 CPU) 06:57:10 PM proc/s cswch/s 06:57:12 PM 0.00 14627.04 06:57:14 PM 0.00 14884.81 06:57:16 PM 0.62 14411.11 06:57:18 PM 0.00 1530.41 06:57:20 PM 0.00 118.00 06:57:22 PM 0.00 121.61 06:57:24 PM 0.00 118.09
4.4队列的长度
sar -q 06:10:01 PM runq-sz plist-sz ldavg-1 ldavg-5 ldavg-15 06:20:01 PM 0 230 0.00 0.00 0.00 06:30:01 PM 0 230 0.00 0.00 0.00 06:40:01 PM 0 230 0.00 0.00 0.00 06:50:01 PM 0 230 0.00 0.00 0.00 07:00:01 PM 0 232 0.00 0.00 0.00 07:10:01 PM 0 230 0.00 0.00 0.00 Average: 0 228 0.00 0.00 0.00
基本上没什么变化,可以说明瓶颈不再CPU上。
输出项说明:
runq-sz | 运行队列的长度(等待运行的进程数) |
plist-sz | 进程列表中进程(processes)和线程(threads)的数量 |
ldavg-1 | 最后1分钟的系统平均负载(System load average) |
ldavg-5 | 过去5分钟的系统平均负载 |
ldavg-15 | 过去15分钟的系统平均负载 |
5.调整memcached的内存指标,测试性能
数据量 | 数据量大小 | 64m 响应时间 (ms) | 128m 响应时间 (ms) | 512m响应时间 |
1000 | 39.06KB | 1191 | 761 | 753 |
10000 | 390.63KB | 3155 | 3116 | 3168 |
20000 | 781.25KB | 5142 | 4965 | 4978 |
30000 | 1.14MB | 7057 | 6893 | 6829 |
40000 | 1.53MB | 8611 | 8629 | 8725 |
50000 | 1.91MB | 10611 | 10660 | 10334 |
100000 | 3.81MB | 19594 | 19984 | 19760 |
结论:发现一个奇怪问题。数据量到了40000时,内存大的反而效率低(多次测试,结果不太稳定,这种情况经常发生)。
个人真有点摸不着头脑了,有清楚麻烦告知下。
我分别对比了换入换出指标,CPU利用率情况等,均没有发现能引起注意的地方。难道是网络问题?
本文由于缺少查询操作,所以未考虑命中率,在以后调优演练时补上。
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The End
memcached 正常使用了。接下来,借助memcached实现tomcat集群效果
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