strom及DRPC性能测试与改进

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参考1:storm性能测试报告

参考2:Storm DRPC 使用

参考3:Storm DRPC 使用及访问C++ Bolt问题的解决方法

参考4:Storm 多语言支持之ShellBolt原理及改进

参考5：Base64编码及编码性能测试

参考6：Base64编码及编码性能测试 [改进]

参考7：zlib使用与性能测试

参考8：十分简单的redis使用说明及性能测试

[参考1]的结论与局限

参考种对Storm性能进行测试，得出了以下结论：

• storm单条流水线的处理能力大约为20000 tupe/s, (每个tuple大小为1000字节)
• storm系统本省的处理延迟为毫秒级
• 在集群中横向扩展可以增加系统的处理能力，实测结果为1.6倍
• Storm中大量的使用了线程，即使单条处理流水线的系统，也有十几个线程在同时运行，所以几乎所有的16个CPU都在运行状态，load average 约为 3.5
• Jvm GC一般情况下对系统性能影响有限，但是内存紧张时，GC会成为系统性能的瓶颈
• 使用外部处理程序性能下降明显，所以在高性能要求下，尽量使用storm内建的处理模式

作者对strom的处理能力和可扩展性进行了测试，给出了很有说服力的数据。但还不能满足我们的需要：

1）由于作者使用的tuple为1000字节，也就是1K，数据量相对较小，而在实际使用过程中，storm作为实时流处理系统，处理的数据可能比较大。比如我们用来进行图像处理，一个图片可能有1M左右。这时候storm的性能如何呢？

2）为了简化storm的集成，我们使用DRPC来访问storm，具体用法可参见[参考2]和[参考3]，在DRPC访问时，数据需要从DRPCClient发送至DRPCServer，再由DRPCServer发送给topology中的spout，spoout发送给Bolt........；当数据处理完毕后，还要由Bolt返回给DPRCServer，由DRPCServer返回给DRPCClient。

增加了这些步骤以后，Strom DRPC的性能究竟如何呢？

3）作者在[参考1]中提到，使用外部处理程序时Storm的性能明显下降，大概只有1/10的性能。但是我们在实际使用中，可能经常是在已有的基础上，将功能集成到Storm中运行。通俗点说：实际情况是我们经常使用外部处理程序，这种情况下，怎么能提高Storm的性能呢？关于这点可以查看[参考4]。我们使用JNI来解决。

测试与结论

1）测试环境

测试环境如图所示

有客户端和两台服务器组成。

客户端为虚拟机，单核3.2GHz  1G 内存，100M带宽。

服务器也是虚拟机，8核2.2GHz，8G内存，1G带宽。

DRPC Topology由一个DRPCSpout，CPPBolt和一个ReturnResult组成。功能是接收一个字符串并返回。

Topology运行在一个work中，Spout，Bolt分别由不同的线程执行。

2）测试方法

在Client启动0-100多个线程，不停的访问Topology，向其发送一个字符串（1K-1M）。Topology会原封不动的返回该字符串。

测试过程就不详细展开了。直接说测试结果。

发送1K的数据

Client数量	平均响应时间	Strom每秒处理个数
1	45ms	20个
60	50ms	1000个

发送256K的数据

Client数量	平均响应时间	Strom每秒处理个数
1	125ms	8个
3	150ms	20个

发送512K的数据

Client数量	平均响应时间	Strom每秒处理个数
1	208ms	5个
3	293ms	10个

3）测试结论

该测试中，处理速度主要受限于客户端带宽。也就是说由于数据量大，客户端发的速度慢，低于Storm中topology的处理速度。

因此该测试只能得出DRPC方式中单个请求在不同数据大小时，storm的延迟时间。

简而言之，StormDRPC方式中，最小延迟为50ms（数据小于1K），当数据量大时，256K数据，延迟为125ms，512K时延迟为208ms。

所以Storm数据量较大的时，处理的延迟还是比较大的。

当然以上仅是在特定环境中的测试，仅供参考。

改进方法

根据个人经验，针对以上Storm延迟可以由以下改进方法：

1）数据可以先压缩后再交给storm处理，在具体的bolt中对其进行解压缩。根据个人测试zlib压缩1M的数据，压缩率为80%，既可以将数据研所为原来的20%。从而可以减小数据量，提高效率。而zlib对1M数据进行压缩、解压缩所用时间在10ms以内。可以使情况选用。见[参考7]

2）storm本身采用字符型传输，对于二进制数据必须进行编码。可采用base64编码。参见[参考5]，base64对1M数据的编码，解码时间也分别小于10ms。

3）在DRPC测试中，数据从Clinet到DRPCServer，到DRPC SPOUT，到BOLT，到RETURN Result,在到DRPCSERVER，最后返回Client传输多次，可以考虑使用内存数据库如redis，Client直接将数据放入redis，将其在redis中的路径进行传输，在需要时，由bolt从redis中获取。参见[参考8]。将1M数据在redis中存取，耗时也分别在10-20ms。

4）对于外部处理程序，如C++，可以采用JNI的方式，对ShellBolt进行改进，而不是启动新的进程在通过Json编码，Pipe传输与之通讯，从而也可以提交效率。参见[参考4]。