和在自己的Mac上的编译速度没法比。 续 在CentOS上编译通过后 运行时出现了一模一样的问题 应该不是系统的问题,怀疑是db_bench运行参数的问题。 可能是默认的参数太大了,配置跟不上。 不知道是不是和这个大哥遇到的问题相似 discuss.nebula-graph.com.cn 更改参数后进行benchmark,可成功运行 简单的benchmark尝试...
对rocksdb 7.x的benchmark与bugfix讨论 本文跟进了rocksdb 7.8对heavy write不时Stalling导致写QPS骤降为0的bugfix,本文既是一个编译rocksdb、如何使用db_bench的教程,也利用Excel可视化找出了影响Stalling根因几个参数。利用单元测试,验证了新版对target level size改动,进一步,在wiki和论文中,试图寻找旧版本设计的初...
rocksdb编译测试的正确姿势 需要先安装 gflags 在进行 make db_bench 不然运行 db_bench 会出现 Please install gflags to run rocksdb tools 错误 bench 最基础的参数: root@river:/home/leveldb/rocksdb-master# ./db_bench --db=/media/m1ext4 --benchmarks=fillrandom --num=100000000 --compression_typ...
编译RocksDB make 静态库: make -j$(nproc) static_lib 动态库: make -j$(nproc) shared_lib 但是这俩好像只能用一个,在编译另一个之前好像要先make clean一下。相关:rocksdb-usr-bin-ld-memory-concurrent-arena-o-relocation-R-X86-64-TPOFF32-against-symbol-ZN7rocksdb15C cmake mkdir build cd bui...
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 ...
// 编译器支持的thread_local关键字 thread_local Value value ="123"; // 替换成新的thread_local_ptr模板类 static photon::thread_local_ptr<Value, std::string> value("123"); 左右滑动查看完整代码 db_bench单机性能测试 为了方便大家验证,我们在github上fork了一份RocksDB的代码,并且往它的6.1.2分支...
分别使用 RocksDB 6.29.5/7.7.3 编译 Kvrocks，然后按照如下图部署测试环境：其中 VM - A 和 VM - B 配置都为：CPU: 4 核内存: 32 GiB磁盘: 890G NVME SSD 压测机器 VM - C 是 4 CPU / 8GiB 内存并使用 memtier_benchmark 作为客户端来给 Kvrocks 写入数据。具体命令如下:docker run -d --...
以下是一些编译 RocksDB 的选择: 【推荐】make static_lib将会编译出一个 RocksDB 的静态库 librocksdb.a。这个静态库是 release 模式的。 make shared_lib将会编译出一个 RocksDB 的动态库 。这个动态库是 release 模式的。 make check将会编译并运行所有的单元测试,得到的 RocksDB 是 debug 模式的。
// 编译器支持的thread_local关键字thread_localValue value ="123";// 替换成新的thread_local_ptr模板类staticphoton::thread_local_ptr<Value, std::string>value("123"); db_bench单机性能测试 为了方便大家验证,我们在github上fork了一份RocksDB的代码,并且往它的6.1.2分支上提了一个Pull Request,包含...
db_bench 填充 value 时,可以设置预期的压缩比例,因为ToplingZipTable压缩算法的特殊性,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...