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网易视频云：网易HBase基准性能测试之结果篇 　上一篇网易视频云的技术专家给大家分享了网易HBase基准性能测试之准备篇中详细介绍了本次性能测试的基本准备情况，包括测试集群架构、单台机器软硬件配置、测试工具以及测试方法等，在此基础上本篇文章主要介绍HBase在各种测试场景下的性能指标（主要包括单次请求平均延迟和系统吞吐量）以及对应的资源利用情况，并对各种测试结果进行分析。 　　测试结果 　　单条记录插入 　　测试参数 　　总记录数为10亿，分为128个region，均匀分布在4台region server上；插入操作执行2千万次；插入请求分布遵从zipfian分布； 　　测试结果 　　 　　资源使用情况 　　 　　上图为单台RegionServer的带宽使用曲线图（资源使用情况中只列出和本次测试相关的资源曲线图，后面相关资源使用情况类似），本次测试线程为1000的情况下带宽基本维持在100M左右，对于百兆网卡来说基本上已经打满。 　　结果分析 　　1.吞吐量曲线分析：线程数在10~500的情况下，随着线程数的增加，系统吞吐量会不断升高；之后线程数再增加，系统吞吐量基本上不再变化。结合图3带宽资源使用曲线图可以看出，当线程数增加到一定程度，系统带宽资源基本耗尽，系统吞吐量就不再会增加。可见，HBase写操作是一个带宽敏感型操作，当带宽资源bound后，写入吞吐量基本就会稳定。 　　2. 写入延迟曲线分析：随着线程数的不断增加，写入延迟也会不断增大。这是因为写入线程过多，导致CPU资源调度频繁，单个线程分配到的CPU资源会不断降低；另一方面由于线程之间可能会存在互斥操作导致线程阻塞；这些因素都会导致写入延迟不断增大。 　　建议 　　根据曲线显示，500线程以内的写入延迟并不大于10ms，而此时吞吐量基本最大，因此如果是单纯写入的话500线程写入会是一个比较合适的选择。 　　单纯查询 　　测试参数 　　总记录数为10亿，分为128个region，均匀分布在4台region server上；查询操作执行2千万次；查询请求分布遵从zipfian分布； 　　测试结果 　　 　　资源使用情况 　　 　　 　　图5为线程数在1000时IO利用率曲线图，图中IO利用率基本保持在100%，说明IO资源已经达到使用上限。图6为线程数在1000时系统负载曲线图，图中load1曲线表示在最近一分钟内的平均负载，load5表示最近五分钟内的平均负载。最近5分钟的负责达到了50左右，对于32核系统来说，表示此时系统负载很高，已经远远超负荷运行。 　　结果分析 　　1. 吞吐量曲线分析：线程数在10~500的情况下，随着线程数的增加，系统吞吐量会不断升高；之后线程数再增加，系统吞吐量基本上不再变化。结合图5、图6系统资源使用曲线图可以看出，当线程数增加到一定程度，系统IO资源基本达到上限，系统负载也特别高。IO利用率达到100%是因为大量的读操作都需要从磁盘查找数据，系统负载很高是因为HBase需要对查找的数据进行解压缩操作，解压缩操作需要耗费大量CPU资源。这两个因素结合导致系统吞吐量就不再随着线程数增肌而增加。可见，HBase读操作是一个IO/CPU敏感型操作，当IO或者CPU资源bound后，读取吞吐量基本就会稳定不变。 　　2. 延迟曲线分析：随着线程数的不断增加，读取延迟也会不断增大。这是因为读取线程过多，导致CPU资源调度频繁，单个线程分配到的CPU资源会不断降低；另一方面由于线程之间可能会存在互斥操作导致线程阻塞；这些因素都会导致写入延迟不断增大。和写入延迟相比，读取延迟会更大，是因为读取涉及IO操作，IO本身就是一个耗时操作，导致延迟更高。 　　建议 　　根据曲线显示，500线程以内的读取延迟并不大于20ms，而此时吞吐量基本最大，因此如果是单纯读取的话500线程读取会是一个比较合适的选择。 　　Range扫描查询 　　测试参数 　　总记录数为10亿，分为128个region，均匀分布在4台region server上；scan操作执行一千两百万次，请求分布遵从zipfian分布； scan最大长度为100条记录， scan长度随机分布且遵从uniform分布； 　　测试结果 　　 　　资源使用情况 　　 　　 　　图8为线程数在1000时IO利用率曲线图，图中IO利用率基本保持在100%，说明IO资源已经达到使用上限。图9为线程数在1000时带宽资源使用曲线图，图中带宽资源基本也已经达到上限。 　　结果分析 　　1. 吞吐量曲线分析：线程数在10~500的情况下，随着线程数的增加，系统吞吐量会不断升高；之后线程数再增加，系统吞吐量基本上不再变化。结合图8 、图9资源使用曲线图可以看出，当线程数增加到一定程度，系统IO资源基本达到上限，带