【杭州網(wǎng)站設(shè)計(jì)】Facebook發(fā)布分布式服務(wù)器性能標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果
分享 2011.07.29 瀏覽次數(shù):7654次
Facebook公司在近日美國(guó)佛羅里達(dá)奧蘭多市舉行的國(guó)際綠色計(jì)算大會(huì)公布了Mencached性能測(cè)試文件,文件中對(duì)分別搭載TilePro64處理器、Intel Xeon處理器和AMD Opteron處理器的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器進(jìn)行了性能測(cè)試。
Tilera、SeaMicro和Calxeda一直將Hadoop海量數(shù)據(jù)計(jì)算和Memcached Web緩存作為賣(mài)點(diǎn)來(lái)宣傳自己的微服務(wù)器產(chǎn)品,可是當(dāng)遇到分布式工作負(fù)載的情況時(shí),性能強(qiáng)勁的大型處理器核心所承擔(dān)的超大規(guī)?;ヂ?lián)網(wǎng)工作負(fù)載并不總是像智能互聯(lián)網(wǎng)和核心設(shè)計(jì)那樣重要。
SeaMicro最近發(fā)布了基于Atom 雙核64-bit處理器的微服務(wù)器,此款產(chǎn)品在一個(gè)10U的機(jī)箱中搭載了768個(gè)核心。SeaMicro還展示了此款微服務(wù)器組成的集群在處理 Hadoop非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力。并和搭載Intel Xeon的服務(wù)器驚醒了性能對(duì)比。
用于測(cè)試的SeaMicro SM1000服務(wù)器運(yùn)行在真實(shí)的Hadoop工作負(fù)載環(huán)境中,成本上要比用Intel Xeon組建的服務(wù)器集群低25%,機(jī)架的空間占用以及在能耗方面都僅為用Intel Xeon組建的服務(wù)器集群的四分之一。
Memcached是Danga Interactive在2003年創(chuàng)建,用作分布式網(wǎng)絡(luò)高速緩存,同時(shí)用來(lái)存儲(chǔ)主內(nèi)存中的數(shù)據(jù),并使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用程序。它曾被稱為key- value store,現(xiàn)在只有Facebook、Twitter、Zynga、YouTube、Reddit、Flickr和一些超大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)使用它,并用來(lái)為數(shù)百萬(wàn)的用戶提供數(shù)據(jù)而不需要等待硬盤(pán)來(lái)處理這些工作。
Memcached是一套分布式的高速緩存系統(tǒng),當(dāng)初是Danga Interactive為了LiveJournal所發(fā)展的,但目前被許多軟件(如MediaWiki)所使用。這是一套開(kāi)放源代碼軟件,以BSD license授權(quán)釋出。 |
Tilera云計(jì)算應(yīng)用總監(jiān)Ihab Bishara表示,“Facebook在Memcached的應(yīng)用上絕對(duì)具有發(fā)言權(quán),就目前我們的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,F(xiàn)acebook運(yùn)行著全世界最數(shù)量最多的Memcached服務(wù)器。Facebook是我們?cè)谶^(guò)去一年半時(shí)間以來(lái)在市場(chǎng)最看重的客戶。”
Bishara沒(méi)有談?wù)撚嘘P(guān)Facebook的服務(wù)器計(jì)劃或者Facebook是否已在基礎(chǔ)設(shè)施中部署Quanta Computer(博通公司旗下的Quanta是Tilera的戰(zhàn)略投資商)制造的Tilera服務(wù)器。
Quanta是1988年由林百里先生創(chuàng)建的一家主要從事PC和服務(wù)器的制造商,最近Facebook與Quanta合作以幫助其建造自己的開(kāi)源、開(kāi)放的服務(wù)器。這些服務(wù)器已于今年四月部署在Facebook位于俄勒岡州的數(shù)據(jù)中心中,同時(shí)預(yù)計(jì)今年夏天Intel和AMD將升級(jí)自家的產(chǎn)品,屆時(shí)兩家公司將會(huì)分別推出Xeon E5和Opteron 6200。
測(cè)試環(huán)境
Facebook在Quanta的QS2機(jī)架服務(wù)器(又被稱作QSSC-X5-2Q)上進(jìn)行了Memcached測(cè)試,QS2是一個(gè)2U機(jī)架服務(wù)器,其配置了8處理器,核心數(shù)為512。
每個(gè)處理器作為一個(gè)單一的節(jié)點(diǎn),所以Quanta服務(wù)器為8節(jié)點(diǎn)的微服務(wù)器。TilePro64為32位處理器,其中有四個(gè)核心被分配給Linux 系統(tǒng),另外的60核心用來(lái)承擔(dān)Memcached的工作負(fù)載。其被廣泛認(rèn)為是MIPS架構(gòu)衍生出來(lái)的,核心頻率為866MHz,Tile處理器使用的是網(wǎng)孔配置,在這種配置下核心是以8X8柵格的形式排列的,這意味著核心之間的連接總線非常短并且可以以處理器的時(shí)鐘頻率進(jìn)行轉(zhuǎn)換。TilePro64服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的主內(nèi)存容量為32GB。
Facebook將基于Tilera處理器的Quanta服務(wù)器與使用主頻為2.27GHz的Intel 四核Xeon L5520和主頻為2GHz的8核Opteron 6128HE處理器組建的服務(wù)器進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試。以上兩款x64處理器都是低電壓、低能耗版本。Facebook公司在32GB主存的單路1U機(jī)架服務(wù)器和64GB主存的多路1U服務(wù)器進(jìn)行了測(cè)試。
這三款測(cè)試機(jī)均運(yùn)行基于Linux 2.6.33內(nèi)核和Memcached 1.2.3h的CentOS系統(tǒng).
Facebook在其公布的性能說(shuō)明書(shū)中詳細(xì)闡述了Memcached的性能信息。介紹了TCP和UDP協(xié)議對(duì)不同機(jī)器性能表現(xiàn)的如何造成影響。下圖是不同機(jī)器測(cè)試圖示。
Opteron、Xeon、Tilepro64 Memcache性能對(duì)比
從圖中可以看出,當(dāng)x64服務(wù)器在遇到Memcached擴(kuò)展時(shí),每秒的事物處理能力并不是很好。例如,在搭載Opteron的服務(wù)器上,超過(guò)四核心會(huì)影響性能,需添加第二個(gè)CPU來(lái)保證處理能力。
Intel Xeon處理器則表現(xiàn)稍好,但是同樣需要增加第二個(gè)處理器。最好擴(kuò)展到多個(gè)單路Opteron或者Xeon的節(jié)點(diǎn),就像Quanta搭載的Tilera處理器那樣。
顯而易見(jiàn)的是,擁有30核心的TilePro64處理器要比低電壓版的Opteron處理器和Xeon處理器性能更高,而專(zhuān)用于Memcached的60核TilePro64處理器性能則完全壓倒x64處理器。
顯然,Intel和AMD都有比測(cè)試中更快的處理器,但Tilera處理器剛剛發(fā)布了Tile-Gx 3000系列64-bit 36核心處理器,同時(shí)最高還可擴(kuò)展到100個(gè)核心。
性能只是Facebook選擇它的一個(gè)因素。同時(shí)Facebook也看重能耗的散熱(兩者同樣重要)以及空間和成本。Facebook在性能說(shuō)明書(shū)中還對(duì)電源的使用給出了解釋。根據(jù)參測(cè)機(jī)型的預(yù)估性能,下圖是各機(jī)型的能耗狀況。
Tilera和x64服務(wù)器性能和功耗對(duì)比
根據(jù)測(cè)試結(jié)構(gòu)Facebook可以推算出構(gòu)建256GBMemcached集群大概需要多少個(gè)節(jié)點(diǎn)。并且從性能和能效兩方面來(lái)看,Tilera處理器也比Intel和AMD更具優(yōu)勢(shì)。
搭載TilePro64處理器的Quanta服務(wù)器每秒的運(yùn)算能力為268萬(wàn)TPS,能耗為462瓦,平均每每瓦性能為5801 TPS。四節(jié)點(diǎn)的Opteron服務(wù)器集群運(yùn)行Memcached負(fù)載每秒的運(yùn)算能力為66萬(wàn)TPS,能耗為484瓦,平均每瓦性能為1363 TPS。四節(jié)點(diǎn)Xeon服務(wù)器(主存儲(chǔ)容量為256GB)比AMD Opteron的性能要好一些,每秒運(yùn)算能力為75.2萬(wàn)TPS,能耗也比AMD Opteron更低,為400瓦。平均每瓦性能為1880 TPS。但是這還不到基于TilePro64處理器服務(wù)器每瓦性能的三分之一。
而這一切,TilePro64處理器只需占用2U的空間,x64服務(wù)器則需要4U。
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