leveldb 和 rocksdb 性能对比

本贴最后更新于 3041 天前,其中的信息可能已经渤澥桑田

C++版本:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Performance-Benchmarks

Java版本:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksJava-Performance-on-Flash-Storage


详细的机器配置看上面的链接,强烈建议读一下。

注意:测试使用的是jemalloc


测试一:将1B(即10亿)个key数据随机批量写入空数据库



rocksdb:   103 minutes, 80 MB/sec (total data size 481 GB, 1 billion key-values)
leveldb:   many many days (in 20 hours it inserted only 200 million key-values)


原因:

rocksdb其实使用了两步:先做fillrandom,再做compact

leveldb只是使用了一步:fillrandom


测试二:将1B个key数据顺序批量插入空数据库



rocksdb:   36 minutes, 370 MB/sec (total data size 760 GB)
leveldb:   91 minutes, 146 MB/sec (total data size 760 GB)

Java
fillseq          :     2.48233 micros/op;  311.2 MB/s; 1000000000 ops done;  1 / 1 task(s) finished.


原因:

rocksdb使用了多线程compact


测试三:随机覆盖1B个key数据




rocksdb: 15 hours 38 min;  56.295 micros/op, 17K ops/sec,  13.8 MB/sec
leveldb: many many days;  600 micros/op,     1.6K ops/sec, 1.3 MB/sec
          (in 5 days it overwrote only 662 million out of 1 billion keys, after which I killed the test)


原因:

rocksdb使用了20个compact线程,使用了6个level,仅了level 2及以上启用了gzip


测试四:随机读取1B个key数据



rocksdb:  70 hours,  8 micros/op, 126K ops/sec (checksum verification)
leveldb: 102 hours, 12 micros/op,  83K ops/sec (no checksum verification)

Java:
readrandom       :     7.67180 micros/op;  101.4 MB/s; 1000000000 / 1000000000 found;  32 / 32 task(s) finished.


配置:rocksdb额外启用了checksum,leveldb关闭了checksum

原因:rocksdb没有用mmaped IOs,这个在某些linux平台上会慢。rocksdb把block cache分成了64份,以降低锁力度。




测试五:多线程读,同时单线程写



rocksdb: 11 hours 30 minutes, 9.640 micros/read, 103734 reads/sec
leveldb: 20 hours 28 minutes


Java:

readwhilewriting :     9.55882 micros/op;   81.4 MB/s; 100000000 / 100000000 found;  32 / 32 task(s) finished.



配置:rocksdb release 2.7 and leveldb 1.15



PS: RocksDB的配置,见官网:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Tuning-Guide


中文参考:http://www.jianshu.com/p/ddf652aa4882



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    主仓库地址:Hi-Windom/Sillot

    文档地址:sillot.db.sc.cn

    注意事项:

    1. ⚠️ 汐洛仍在早期开发阶段,尚不稳定
    2. ⚠️ 汐洛并非面向普通用户设计,使用前请了解风险
    3. ⚠️ 汐洛绞架基于思源笔记,开发者尽最大努力与思源笔记保持兼容,但无法实现 100% 兼容
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