按照 rocksdb 作者实现的 db_bench 的 value填充算法,在默认 value_size=100 的情况下,压缩率太高,可能会让不明真相的人以为 ToplingDB 在作弊,同时 ToplingDB value 不压缩时可以使用 zero copy,测试结果太好,也有作弊嫌疑。
mv db_bench db_bench_7.8 填充数据,使用fillseq,请注意db=/data1/bench_7.x路径最好为SSD盘。 sudo ./db_bench_7.8 --benchmarks=fillseq \ --allow_concurrent_memtable_write=false --level0_file_num_compaction_trigger=4 --level0_slowdown_writes_trigger=20 --level0_stop_writes_trigger=30 ...
tools/db_bench_tool.o: In function `rocksdb::SimCache* rocksdb::static_cast_with_check<rocksdb::SimCache, rocksdb::Cache>(rocksdb::Cache*)': /home/zjh/cpp_demo/rocksdb-8.5.4/./util/cast_util.h:22: undefined reference to `typeinfo for rocksdb::Cache' tools/db_bench_tool.o:(....
配置:使用调试模式,并已开启所有压缩库支持(默认是关闭的) 测试工具:db_bench 测试说明 rocksdb 对存储数据进行压缩的方式主要有两类: 数据压缩(COMPRESSION):主要通过内置压缩算法实现,在写入数据时会根据指定算法类型开启压缩。 分层压缩(COMPACTION):主要通过对分层的 LSM tree 结构数据进行去重合并实现,对已经写入...
db_bench db_bench是测试RocksDB性能的主要工具。RocksDB从LevelDB继承了db_bench,并扩展了其功能以支持更多的功能。db_benc...
make 生成rocksdb辅助工具如db_bench等,注意默认生成的是debug模式,所以需要动态库和静态库先独立生产,然后再跑make。但是除了上面的动态库和静态库,最好是一次性跑make,不要单独跑make xxx make db_bench报错,如下: [zjh@hs-10-20-30-193 rocksdb-8.5.4]$ make db_bench ...
RocksDB是业界知名的可嵌入的、持久化的KV数据库,它使用一套日志结构的存储引擎,为快速而又低延迟的存储设备做了特殊优化处理。RocksDB使用C++编写,2013年开源,其代码风格成熟稳定,测试覆盖率高,项目中还附带了丰富的性能测试工具。可以说,研究RocksDB原理,并学习其工程实践,是每个做存储和底层系统优化的工程师都绕不...
详细执行步骤请查阅photon-bench.md文件,值得注意的是,当前协程程序需要显式指定vcpu的数量,默认设置为8。为了公平起见,测试使用了taskset命令,限制多线程程序最大可以使用的core数量也为8。在并发数上,RocksDB的默认值是64,这个数值对于协程和线程来说会保持一致。
bench，并扩展了其功能以支持更多的功能。db_bench支持产生多种类型的workload以便对RocksDB更多的benchmark，而且有很多的选项以支持配置测试环境。 快速上手 如果需要添加一些统计，使用--statistic 也可以顺序执行多个benchmark Benchmark list db_bench option ...
本文使用的是Rocksdbv6.3.6。按照官网提供的安装步骤,编译运行db_bench,出现的问题: gflags 需要gflagsv2.1.2及以上版本。 按照官方安装步骤,ccmake配置编译参数时需要打开BUILD_SHARED_LIBS选项生成共享库,否则会报错: relocation R_X86_64_32S against .rodata can not be used when making a shared object; ...