准备对MongoDB, Redis以及Tokyo Tyrant的读写做一个简单的测试，为了进行相对公平的测试，需要了解他们背后的实现机制，下面是一些比较：

　　存储实现的比较：

　　* 内存文件映像(Memory-File Mapping) Redis, MongoDB

　　* 文件 + Cache Tokyo Tyrant

　　* 内存: Redis, Tokyo Tyrant

　　Key/Value索引形式：

　　* B+ Tree : MongoDB, Tokyo Tyrant

　　* Hash Table: Redis, Tokyo Tyrant

　　* Fixed Length: Tokyo Tyrant

　　从上面的比较可以看出，Redis和MongoDB是基于系统内存映像文件，数据能命中在内存的时候读写操作性能应该是非常强的，当然，反过来，如果数据十分分散不能在内存命中，那么内存页的切换开销将是非常可怕的，MongoDB和Redis数据文件不同的是将数据存放在多个文件中，每当上一个存满的时候就会创建新的数据空间文件。鉴于MongoDB 是主要比较对象，而其采用B+Tree进行存储，故TT也使用B+Tree引擎进行比较。

　　那么该测试什么自然就可以得知：尽管使用内存映像文件读写操作会很快(快到什么程度)，但是当写满内存以后呢?

　　文件大小限制：

　　32bit: MongoDB <= 2G

　　TT no limits if u ./configure –enable-off

　　64bit: MongoDB和TT均无限制。

　　注：Redis 总是受限于内存的大小。

　　为了进行相对公平的测试：

　　首先通过虚拟机对内存的使用进行同等限制，因为MongoDB和Redi实际上读写都是在内存操作的(利用MemoryMap文件)，故当数据库的大小超过内存大小时候的性能尤为重要。故用虚拟机来设置一个较小的内存大小，来快速观察数据库大小超过内存的时候的性能。

　　这里设置虚拟机内存256M，实际可使用内存200M左右,CPU 2核，Unbuntu Server 9.10

　　测试记录：

　　Key: 512的随机字符串

　　Value: 大约5k的随机字符串

　　每项记录数据大小：大约5.5k

　　计划插入数据100000条：5.5k*1000=5.5M*100=550M 数据量大约 550M。

　　注：key开始是用1k的随机字符串来测试，但是在测试mongoDB 报告key too large to index, 因此减小key的大小到512字节。

　　当没有任何数据的时候：

　　MongoDB的大小:

　　64M: (db.0, db.1, ..)data FIle

　　16M: (database.ns) name space index file.

　　TC的大小:

　　133K btree.tcb

　　256 fixed.tcf

　　517K hash.tch

　　Redis的大小：

　　VirtualMemFile: 41M redis-3546.vm

　　DB: 0M

　　注：redis的文件初始大小基本等于你设置的内存以及内存页的大小，可以自己调整。redis通过定时存盘的策略进行保存，定时策略可以自行设置。

　　通常情况下，redis的数据库必须<=内存，如果要让redis的数据库大于内存，那么必须在配置中打开vm_enabled选项(貌似没用，当插入数据超过内存后，会被Unbuntu的后台保护进程给杀掉，如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值)。

　　key/value 功能：

　　Redis: 读写key/value，value可以有各种结构，但Value无索引。

　　MongoDB: 以collection组织，key如果不特别指定将由系统作为ObjectId产生(指定使用“_id”字段)，value是结构化的，value里的字段可以被索引。

　　TokyoTyrant: 读写key/value，table 数据引擎支持结构化的value和字段索引，其它数据引擎不支持，b+tree可以用key索引。

　　基准测试机器：

　　虚拟机是跑在 2 CPU 2.26G Intel Core 2 Duo，内存为2G

　　虚拟机：

　　CPU 2核

　　内存 256M

　　操作系统：Unbuntu Server 9.10 32bit

　　使用软件版本：

　　* MongoDB: mongodb-linux-i686-2010-02-26

　　* TokyoTyrant: TT1.1.40; TC1.4.42

　　* Redis: 2010-03-01(GIT SRC)

　　启动：

　　redis-server ./redis.conf(设置了最大内存210兆：maxmemory 210000000, vm-enable=yes，vm-max-memory 20000000，vm-pages 1342177)

　　./ttserver -port 1974 /data/db/tt.tcb

　　bin/mongod -port 1974 –dbpath /data/db/mongo

　　MongoDB

　　如上所述测试添加10万条数据：

　　内存，刚开始的时候虚拟内存占用48564，物理内存占用 3432，在插入2000条数据后，虚拟内存到达143M，物理内存33M，内存增长很迅速。最后虚拟内存稳定在1048M，物理内存则在160M-211M徘徊。

　　CPU占用率最低的时候为6%，最高的时候达到30%，平时在8%-10%之间。

　　从测试看，每次分配DB空间的时候所有插入操作被冻结，最坏的一次插入2000条耗时1分多(这个时候正好有分配空间文件发生)，平时，插入2000条数据大约耗时17-18秒。

　　最后MongoDB的数据文件总大小达到：977M

　　接着测试MongoDB读取10万条记录(非命中形式:该key是随机产生的，因此大都不会存在数据库中)

　　内存：虚拟内存稳定在1048M，物理内存占用在90M-94M。

　　CPU：最低占用8%，最高到45%;平时在10%-12%左右。

　　读取2000条记录大约耗时3-4秒，第一次用了6秒。

　　Redis

　　同样测试添加10万条数据：

　　内存，开始的时候忘记看了，大致较开始的虚拟内存占用112M，物理内存82M，在4万条记录的时候VM占用196M，物理内存占用163M，最后的时候VM占用237M，物理内存204M。

　　CPU：最低占用3%，最高的时候15%，平时在7%-11%之间。

　　当Redis向磁盘写入数据的时候，有变慢(2000条记录耗时21秒)，平时存2000条记录大约耗时18-19秒左右。

　　不过没有设定maxmemory的时候，在大约写入 6万多个数据后服务器被挂掉。当设置最大使用内存(200M)后，达到内存限制，写入不了(已写入48136个数据)，但是不会挂了。

　　Redis文件在写入48136个数据时候的大小(包括VM文件)：277M，其中VM 41M，数据库236M。

　　接着测试Redis读取10万条记录(非命中形式:该key大都不会存在数据库中)

　　内存：虚拟内存237M，物理内存占用204M

　　CPU：在26%-43%

　　读取2000条记录大约耗时在3-4秒。

　　Tokyo Tyrant

　　如上所述测试添加10万条数据：采用默认配置参数运行TT B+Tree

　　内存：初始的时候VM: 76928 物理内存: 1232，在插入的过程内存的增加很少，在插入到4万条记录的时候虚拟内存仅为99540，物理内存23M，到最后虚拟内存117M，物理内存37M。

　　CPU占用率始终稳定在2%

　　在插入到5万条记录前，平均插入2000条耗时约19-20秒，到8万条记录前时候，插入2000条耗时20-22秒，再接下来的2万条，平均插入2000条耗时在慢慢增加并有震荡，28秒，最后到42秒(B+Tree的索引节点在内存中满了?可能需要调整参数?)。

　　TT的数据库只有一个文件大小为：589M

　　接着测试TT读取10万条记录(非命中形式:该key大都不会存在数据库中)

　　内存稳定在：VM110M;物理内存36M。

　　CPU：最低2%，最高6%，平时在4%

　　读取2000条记录大约耗时在7-8秒，偶尔6秒或9秒。

　　小结：

　　MongoDB和Redis写入数据不是直接写入磁盘，所以当重启系统时候没有存盘的数据将全部丢失。TT实际上也有内存缓冲，不过和前者相比要小的多。

　　以上测试并不完善，只是一个开始，比如没有测试小数据(以数字作为key，100字节Value)，没有测试较大的数据(20K左右);没有测试在命中情况下的性能;没有测试并发读写的性能，据闻MongoDB的并发读写效率不是特别出色，MongoDB的特色在于支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，并实现了存储节点的自动sharding管理等配套功能;以及由于MongoDB是分布在多个文件中，当数据量远大内存，分布在足够多的文件的时候的性能;对开启同步日志后的Replication测试….对于TT来说，需要对TT的其它数据引擎进行测试，以及TT的各种数据引擎如何优化?TC/TT在mixi的实际应用当中，存储了2000万条以上的数据，同时支撑了上万个并发连接，是一个久经考验的项目。TC在保证了极高的并发读写性能的同时，具有可靠的数据持久化机制，同时还支持类似关系数据库表结构的hashtable以及简单的条件，分页和排序操作，是一个很棒的NoSQL数据库。TC的主要缺点是在数据量达到上亿级别以后，并发写数据性能会大幅度下降(读不受影响)，NoSQL: If Only It Was That Easy提到，他们发现在TC里面插入1.6亿条2-20KB数据的时候，写入性能开始急剧下降。Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构，而且还支持对List进行各种操作，例如从List两端push和pop数据，取 List区间，排序等等，对Set支持各种集合的并集交集操作，此外单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。

　　测试程序和详细记录见附件: testbench.tgz.zip