`

关于netty kafka hdfs hbase性能调研记录

阅读更多

 

1.netty调研记录

    项目中准备用netty框架来实现socket接口,对于netty的性能做了个初步调研,大致过程如下:

    1.1 调用socket接口的客户端

        为了让客户端快速发送数据,我们已经提前将需要传输的数据通过java的ObjectInputStream写数据到了一个文件,主要是节省客户端接口的编码,然后让客户端不断循环发送数据一段时间(比如20分钟,时间是可以指定),客户端代码如下:

import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.Socket;
import java.net.UnknownHostException;

public class SocketTask implements Runnable {
	private long sentTime=0L;
	private long endTime=0L;
	private int packageIndex=-1;
	private String ip = "127.0.0.1";
	private int port = 2005;
	private long sleep = 0L;
	private boolean sleepFlag = true;

	public SocketTask(String ip, int port, int packageType, long sentTime, long sleep) {
		super();
		this.ip = ip;
		this.port = port;
		this.packageIndex = packageType;
		this.sentTime = sentTime;
		this.sleep = sleep;
	}

	public void run() {
		if (this.sentTime > 0L && this.port > 0) {
			if(this.sleep>0) {
				this.sleepFlag = true;
			}else{
				this.sleepFlag = false;
			}
			this.endTime = System.currentTimeMillis() + this.sentTime;
			testSocket();
		}
	}

	private void testSocket() {
		Socket socket = null;
		OutputStream os = null;
		try {
			// 1.建立客户端socket连接,指定服务器位置及端口
			socket = new Socket(this.ip, this.port);

			// 2.得到socket读写流
			os = socket.getOutputStream();
			// InputStream is = socket.getInputStream();
			// BufferedReader br = new BufferedReader(new
			// InputStreamReader(is));

			// 3.socket账号验证
			//MessageBind.txt已经存储了socket接口账号验证的包数据,直接读取发送
			byte[] MessageBind = stream2Bytes("MessageBind.txt");
			os.write(MessageBind);
			os.flush();

			// 4.socket发送数据
			byte[][] byteArray = new byte[6][];
			//MessageSendRecord_*_*k.txt已经将要发送的数据包以二进制流写到文件,这里直接读取,避免了编码
			byteArray[0] = stream2Bytes("MessageSendRecord_190_10k.txt");// 10K
			byteArray[1] = stream2Bytes("MessageSendRecord_380_20k.txt");// 20K
			byteArray[2] = stream2Bytes("MessageSendRecord_570_30k.txt");// 30K
			byteArray[3] = stream2Bytes("MessageSendRecord_760_40k.txt");// 40K
			byteArray[4] = stream2Bytes("MessageSendRecord_950_50k.txt");// 50K
			byteArray[5] = stream2Bytes("MessageSendRecord_1140_60k.txt");// 60K
			java.util.Random r = new java.util.Random();
			int index = 0;
			boolean flag = (this.packageIndex >= 0 && this.packageIndex <= 5);
			while (true) {
				if (this.endTime < System.currentTimeMillis()) break;
				if (flag) {
					index = this.packageIndex;
				} else {
					//随机选取一个包发送数据
					index = Math.abs(r.nextInt()) % 6;
				}
				os.write(byteArray[index]);
				os.flush();
				//这里休眠只是为了模拟客户端在收集数据和编码所耗时间
				if(this.sleepFlag){
					Thread.currentThread().sleep(this.sleep);
				}
			}
		} catch (UnknownHostException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (InterruptedException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}finally{
			if(null!=os){
				try {
					os.close();
				} catch (IOException e) {
					// TODO Auto-generated catch block
					e.printStackTrace();
				}
				os = null;
			}
			if(null!=socket){
				try {
					socket.close();
				} catch (IOException e) {
					// TODO Auto-generated catch block
					e.printStackTrace();
				}
				socket = null;
			}
		}
	}

	/**
	 * 读取文件中的二进制数据
	 * @param filename
	 * @return
	 */
	private byte[] stream2Bytes(String filename) {
		byte[] encodeBytes = null;
		try {
			ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream(filename));
			encodeBytes = (byte[]) ois.readObject();
			System.out.println(encodeBytes);
		} catch (FileNotFoundException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		return encodeBytes;
	}
}
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class JavaSocketClient{
	public static void main(String[] args) {
		//检查参数
	    checkParameters(args);
	    
	    //解析参数
        String ip = args[0];//被测试socket接口的IP
        int port = Integer.parseInt(args[1]);//被测试socket接口的端口
        int concurrentNumber =Integer.parseInt(args[2]);//多少并发去发送数据
        int packageType = Integer.parseInt(args[3]);//发送哪个大小的数据包,10k 20k 30k 40k 50k 60k
        long sentTime = Long.parseLong(args[4]);//发送多长时间
        long sleep = Long.parseLong(args[5]);//每发送一次休眠多长时间,休眠的时间可以理解为客户端在收集数据或者编码数据
        
		ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(concurrentNumber);
		for(int count=0;count<concurrentNumber;count++){
			executorService.execute(new SocketTask(ip, port,packageType, sentTime,sleep));
		}
	}

	private static void checkParameters(String[] args) {
		if (args.length != 6) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[0])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,ip is null");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[1])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,port shoud be a number");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[2])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,concurrentNumber shoud be a number");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[3])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,packageType shoud be a number");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[4])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,sentTime shoud be a number");
	        System.exit(1);
	      }
	    if ("".equals(args[5])) {
	        System.err.println("Usage: Test <ip> <port> <concurrentNumber> <packageType(-1,0,1,2,3,4,5)> <sentTime> <sleep>,sleep shoud be a number");
	        System.exit(1);
	      }
	}
}

 

    1.2 netty服务端大致代码如下

bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);  //主线程池
        
        //netty里面默认通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取机器逻辑CPU个数,建议NioEventLoopGroup值在(逻辑CPU个数~逻辑CPU个数*2)之间
       // 逻辑CPU的个数=物理CPU个数*物理CPU中core的个数(即核数)*超线程数
        //# 查看物理CPU个数:cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
        //# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数):cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq
        //# 查看逻辑CPU的个数:cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
        workerGroup = new NioEventLoopGroup(Runtime.getRuntime().availableProcessors()*2); //工作线程池,默认为CPU个数的2倍,也即linux逻辑CPU的个数

        try {
            ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
            b.group(bossGroup, workerGroup)
             .channel(NioServerSocketChannel.class)
             /**
              * ChannelOption.SO_BACKLOG:
				SO_BACKLOG用于构造服务端套接字ServerSocket对象,标识当服务器请求处理线程全满时,
				用于临时存放已完成三次握手的请求的队列的最大长度。如果未设置或所设置的值小于1,Java将使用默认值50
				**/
             .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024)  //最大等待队列数
             /**
              * ChannelOption.TCP_NODELAY:
              * 在TCP/IP协议中,无论发送多少数据,总是要在数据前面加上协议头,同时,对方接收到数据,
              * 也需要发送ACK表示确认。为了尽可能的利用网络带宽,TCP总是希望尽可能的发送足够大的数据。
              * 这里就涉及到一个名为Nagle的算法,该算法的目的就是为了尽可能发送大块数据,避免网络中充斥着许多小数据块。
              * 
              * TCP_NODELAY就是用于启用或关闭Nagle算法。如果要求高实时性,有数据发送时就马上发送,
              * 就将该选项设置为true关闭Nagle算法;如果要减少发送次数减少网络交互,就设置为false等累积一定大小后再发送。
              * 默认为false。
				**/
             .option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)  //Nagle算法
             /**
				ChannelOption.SO_KEEPALIVE:
				是否启用心跳保活机制。在双方TCP套接字建立连接后(即都进入ESTABLISHED状态)
				并且在两个小时左右上层没有任何数据传输的情况下,这套机制才会被激活。
				**/
//             .option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true) //服务端主动检测客户端是否存活 
//             .option(ChannelOption.ALLOCATOR, new PooledByteBufAllocator(false))  // true 直接内存/ false heap内存
             /**
              * ChannelOption.SO_SNDBUF参数对应于套接字选项中的SO_SNDBUF,
              * ChannelOption.SO_RCVBUF参数对应于套接字选项中的SO_RCVBUF,
              * 这两个参数用于操作接收缓冲区和发送缓冲区的大小,接收缓冲区用于保存网络协议站内收到的数据,
              * 直到应用程序读取成功,发送缓冲区用于保存发送数据,直到发送成功。
              */
             .option(ChannelOption.SO_SNDBUF, 256 * 1024 )    //256K          双方协定
             .option(ChannelOption.SO_RCVBUF, 256 * 1024  )    //256K          双方协定
             //.childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, new PooledByteBufAllocator(true))
             .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {  
                    @Override  
                    public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {  
                          ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();
                          pipeline.addLast("decoder", new Decoder());  
                          pipeline.addLast("encoder", new Encoder()); 
                          pipeline.addLast("readTimeoutHandler",new ReadTimeoutHandler(Integer.parseInt(data.getString("server.readTimeout"))));
                          pipeline.addLast("exception", new ExceptionHandler());                          
                          pipeline.addLast("auth",new BindCheckHandler());
//                          pipeline.addLast("sendRecord", new SendRecordHandler());
                          //这里单独设置SendRecordHandler使用的线程池,不设置的话默认使用的是workerGroup线程池
                          pipeline.addLast(businessGroup, "sendRecord", new SendRecordHandler());
                          pipeline.addLast("checkLink",new CheckLinkHandler());
                          pipeline.addLast("unbind",new UnbindHandler());
                    }  
              });  

            ChannelFuture f = b.bind(PORT).sync();
            logger.info("netty服务器已经启动");
            isOpen = true;  
            f.channel().closeFuture().sync();
        }catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

 

    1.3 单线程socket客户端测试的结果如下:

       单线程socket客户端跑20分钟,分别测试休眠1毫秒和不休眠传输速度和占用带宽资源

发送间隔(休眠时间) 发送包 速度(行/秒) 均值(Bytes/秒) 占用带宽
1毫秒 20K,380行记录 344054 18772555 143Mb
0毫秒 20K,380行记录 1985689 107018186 816Mb

        基本上千兆带宽在20分钟测试过程中被消耗殆尽,但是netty服务端性能杠杠的,带宽是唯一的制约因素。

 

2.kafka调研结果记录

    场景:两台kafka,新建topic=topictest,partitions=6,replication-factor=2,ACK=ALL(每个parttion的2个replication同时写完才算写完) 

 

 

3.hdfs测试记录

    场景:4台datanode 

 

    磁盘RAID对于写入速度的影响


 

 

4.hbase调研记录

    4.1 发起测试的机器性能对于hbase写入速度的影响 

    4.2 发起测试的并发线程数对于hbase写入速度的影响 

    4.3 发起测试的批量大小对于hbase写入速度的影响(hbase.client.write.buffer=2MB) 

    4.4 拆分数据表影响测试

 

    4.5 RADI对于HBASE读写的影响 

  • 大小: 28 KB
  • 大小: 23.2 KB
  • 大小: 33.4 KB
  • 大小: 29.4 KB
  • 大小: 29.7 KB
  • 大小: 23.6 KB
  • 大小: 33.5 KB
  • 大小: 22.7 KB
分享到:
评论

相关推荐

    大数据课程体系.docx

    涵盖了Java基础、Linux基础、Hadoop生态、分布式数据库HBase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架、Zookeeper分布式协调服务、Netty异步IO通信框架、Kafka消息队列、Storm实时计算框架等重要主题...

    XXX简历.pdf

    项目描述:Flume+Kafka+MapReduce+Storm+Spark+HDFS+Hbase+Redis+Solr,拉手有很多历史数据,包括用户数据、商品数据、商家数据、用户交易记录、用户位置轨迹信息。 职责描述: * 数据清洗,清除作弊、刷单、代购等...

    大数据课程体系

    - **Hbase调优(读、写、设计)**:提升HBase性能的方法。 - **数据仓库Hive**:介绍Hive的基本概念、集群架构、HiveQL与SQL的比较。 - **外部表和分区表**:学习Hive中外部表和分区表的区别及应用场景。 - **...

    大数据课程体系 (2).pdf

    Netty是一个异步IO通信框架,可用于构建高性能的服务。Kafka和Storm分别用于消息发布订阅和实时数据处理。Storm提供了低延迟的数据处理能力,其编程模型包括Topology、Spout和Bolt,且可以与Kafka结合以增强消息可靠...

    大数据课程体系.pdf

    4. **分布式数据库与数据仓库**:Hbase是一个分布式的NoSQL数据库,与RDBMS进行对比,学习其系统架构、MapReduce在Hbase上的应用、Hbase的核心术语和操作,包括基本的Shell操作和设计优化。Hive则是一种基于Hadoop的...

    大数据课程体系 (3).pdf

    Netty异步IO通信框架的学习,以及Zookeeper如何与Netty和Redis集成,展现了分布式系统中的协调与通信。Kafka和Storm的介绍,以及Scala和Spark的使用,为实时数据处理和流计算打下了基础。最后,Docker虚拟化技术和...

    Java 组件和框架汇总

    大数据相关的框架包括Storm(实时处理)、Flink(流处理和批处理)、Spark(快速大数据处理)、HBase(NoSQL数据库)、Doris(OLAP数据仓库)以及ClickHouse(高性能分析型数据库)。 日志收集与分析工具有Filebeat...

    梳理的一些java开发中用上的框架和开发工具,肯定会遗漏,欢迎补充

    Netty 是一个异步事件驱动的网络应用框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。 #### Redis 客户端 - **Jedis**: 工具。Jedis 是Redis的Java客户端,提供了丰富的命令接口。 - **Redisson**: 框架。...

    x01-lang-java

    lang-java【技术体系】/ JAVA核心: 多线程并发编程、网络...大数据相关: Zookeeper集群(协调服务)、Kafka(高速数据管道)、HBase(列式数据库-列簇 & rowkey)、Hadoop(HDFS分布式文件存储)app-samplesjust sa

    大数据课程体系 (2).docx

    在独立模式下,Hadoop的安装与测试涉及配置HDFS和MapReduce。Hadoop的启动与停止涉及NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等核心组件。YARN作为Hadoop的资源调度框架,负责任务分配和资源管理。事件...

    JAVA面试题及知识点整理

    8. **Netty与RPC**:Netty是高性能的异步网络通信框架,RPC则是远程过程调用,简化了分布式系统间的通信。 9. **一致性算法**:如Paxos、Raft等,用于保证分布式系统的一致性。 【其他相关知识点】 1. **数据库...

    God-Of-BigData:专注大数据学习面试,大数据成神之路开启。FlinkSparkHadoopHbaseHive..

    已经更新300+篇〜关注〜...RPC八,大数据框架基石之网路通信-Netty 第二部分:大数据框架学习篇本部分引用作者heibaiying,大佬写的文章非常好,欢迎大家关注他的博客。我个人会持续补充深度和实战性的文章〜一,Ha

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics