# v0.2 LLMS 索引： [llms.txt](/versions/1.0/cn/llms.txt) --- ### 1 测试环境 #### 1.1 软硬件信息 起压和被压机器配置相同，基本参数如下： CPU | Memory | 网卡 -------------------------------------------- | ------ | -------- 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10GHz | 61G | 1000Mbps 测试工具：apache-Jmeter-2.5.1 #### 1.2 服务配置 - HugeGraph版本：0.2 - 后端存储：使用服务内嵌的cassandra-3.10，单点部署； - 后端配置修改：修改了cassandra.yaml文件中的以下两个属性，其余选项均保持默认 ``` batch_size_warn_threshold_in_kb: 1000 batch_size_fail_threshold_in_kb: 1000 ``` - HugeGraphServer 与 HugeGremlinServer 与cassandra都在同一机器上启动，server 相关的配置文件除主机和端口有修改外，其余均保持默认。 #### 1.3 名词解释 - Samples -- 本次场景中一共完成了多少个线程 - Average -- 平均响应时间 - Median -- 统计意义上面的响应时间的中值 - 90% Line -- 所有线程中90%的线程的响应时间都小于xx - Min -- 最小响应时间 - Max -- 最大响应时间 - Error -- 出错率 - Troughput -- 吞吐量Â - KB/sec -- 以流量做衡量的吞吐量 _注：时间的单位均为ms_ ### 2 测试结果 #### 2.1 schema Label | Samples | Average | Median | 90%Line | Min | Max | Error% | Throughput | KB/sec ------------- | ------- | ------- | ------ | ------- | --- | --- | ------ | ---------- | ------ property_keys | 331000 | 1 | 1 | 2 | 0 | 172 | 0.00% | 920.7/sec | 178.1 vertex_labels | 331000 | 1 | 2 | 2 | 1 | 126 | 0.00% | 920.7/sec | 193.4 edge_labels | 331000 | 2 | 2 | 3 | 1 | 158 | 0.00% | 920.7/sec | 242.8 结论：schema的接口，在1000并发持续5分钟的压力下，平均响应时间1-2ms，无压力 #### 2.2 single 插入 ##### 2.2.1 插入速率测试 ###### 压力参数 测试方法：固定并发量，测试server和后端的处理速率 - 并发量：1000 - 持续时间：5min ###### 性能指标 Label | Samples | Average | Median | 90%Line | Min | Max | Error% | Throughput | KB/sec ---------------------- | ------- | ------- | ------ | ------- | --- | --- | ------ | ---------- | ------ single_insert_vertices | 331000 | 0 | 1 | 1 | 0 | 21 | 0.00% | 920.7/sec | 234.4 single_insert_edges | 331000 | 2 | 2 | 3 | 1 | 53 | 0.00% | 920.7/sec | 309.1 ###### 结论 - 顶点：平均响应时间1ms，每个请求插入一条数据，平均每秒处理920个请求，则每秒平均总共处理的数据为1*920约等于920条数据； - 边：平均响应时间1ms，每个请求插入一条数据，平均每秒处理920个请求，则每秒平均总共处理的数据为1*920约等于920条数据； ##### 2.2.2 压力上限测试 测试方法：不断提升并发量，测试server仍能正常提供服务的压力上限 ###### 压力参数 - 持续时间：5min - 服务异常标志：错误率大于0.00% ###### 性能指标 Concurrency | Samples | Average | Median | 90%Line | Min | Max | Error% | Throughput | KB/sec ------------ | ------- | ------- | ------ | ------- | --- | ---- | ------ | ---------- | ------ 2000(vertex) | 661916 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3012 | 0.00% | 1842.9/sec | 469.1 4000(vertex) | 1316124 | 13 | 1 | 14 | 0 | 9023 | 0.00% | 3673.1/sec | 935.0 5000(vertex) | 1468121 | 1010 | 1135 | 1227 | 0 | 9223 | 0.06% | 4095.6/sec | 1046.0 7000(vertex) | 1378454 | 1617 | 1708 | 1886 | 0 | 9361 | 0.08% | 3860.3/sec | 987.1 2000(edge) | 629399 | 953 | 1043 | 1113 | 1 | 9001 | 0.00% | 1750.3/sec | 587.6 3000(edge) | 648364 | 2258 | 2404 | 2500 | 2 | 9001 | 0.00% | 1810.7/sec | 607.9 4000(edge) | 649904 | 1992 | 2112 | 2211 | 1 | 9001 | 0.06% | 1812.5/sec | 608.5 ###### 结论 - 顶点： - 4000并发：正常，无错误率，平均耗时13ms； - 5000并发：每秒处理5000个数据的插入，就会存在0.06%的错误，应该已经处理不了了，顶峰应该在4000 - 边： - 1000并发：响应时间2ms，跟2000并发的响应时间相差较多，主要是 IO network rec和send以及CPU几乎增加了一倍）； - 2000并发：每秒处理2000个数据的插入，平均耗时953ms，平均每秒处理1750个请求； - 3000并发：每秒处理3000个数据的插入，平均耗时2258ms，平均每秒处理1810个请求； - 4000并发：每秒处理4000个数据的插入，平均每秒处理1812个请求； #### 2.3 batch 插入 ##### 2.3.1 插入速率测试 ###### 压力参数 测试方法：固定并发量，测试server和后端的处理速率 - 并发量：1000 - 持续时间：5min ###### 性能指标 Label | Samples | Average | Median | 90%Line | Min | Max | Error% | Throughput | KB/sec --------------------- | ------- | ------- | ------ | ------- | --- | ----- | ------ | ---------- | ------ batch_insert_vertices | 37162 | 8959 | 9595 | 9704 | 17 | 9852 | 0.00% | 103.4/sec | 393.3 batch_insert_edges | 10800 | 31849 | 34544 | 35132 | 435 | 35747 | 0.00% | 28.8/sec | 814.9 ###### 结论 - 顶点：平均响应时间为8959ms，处理时间过长。每个请求插入199条数据，平均每秒处理103个请求，则每秒平均总共处理的数据为199*131约等于2w条数据； - 边：平均响应时间31849ms，处理时间过长。每个请求插入499个数据，平均每秒处理28个请求，则每秒平均总共处理的数据为28*499约等于13900条数据；