mymysql与go-mysql-driver性能比较

uwc64292 · · 575 次点击 · 开始浏览    置顶
mymysql和go-mysql-driver是两个现在都很流行的go的mysql驱动,这篇文章目的是要将这两个驱动进行一下比较 两个mysql驱动的下载地址: https://github.com/ziutek/mymysql http://code.google.com/p/go-mysql-driver/ 首先是性能测试 准备工作: 在mysql建表和初始化数据(db是test) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 drop table if exists admin; CREATE TABLE `admin` ( `adminid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '后台用户名', `password` char(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码,md5存', PRIMARY KEY(`adminid`) ) COMMENT='后台用户信息表' COLLATE='utf8_general_ci' ENGINE=InnoDB; insert into admin set adminid=1, username='admin', password='21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3'; 两边的库代码和测试代码 Image 已经将gomysqldriver和mymysql的代码放到github上了,有兴趣的去里面看看。 https://github.com/jianfengye/MyWorks/tree/master/gomysqltest 代码里面注意的几点就是我们测试了get,insert,update三个操作,并且insert的时候不指定主键,让其自增,innodb的表,这样让mysql处理插入操作尽可能快。 下面运行go test -bench=".*" -v -benchmem mymysql的表现: Image(1) go-mysql-driver的表现: Image(2) 输出的数据分析: Benchmark的测试用例名 benchtime内调用了多少次 每次调用耗时(纳秒) 每次调用耗内存 每次调用分配内存次数 比如: mymysql 的Benchmark_getAdmin在1s内一共调用了2000次,每次调用使用了974622纳秒,使用内存大小为13444Byte,分配内存的alloc调用了220次 可以看出,go-mysql-driver的每个命令运行的时间是比mymysql多,但是内存是使用的情况却比mymysql少。 猜测原因由于go-mysql-driver是使用默认的database/sql和database/sql/driver接口,由于接口是官方提供的,估计耗时多在方法匹配上,调用内存方面由于是官方的database/sql来进行连接等分配,写的会比mymysql写的好一些。 下面比较两边的profile 在两个项目下都调用 go test -bench=".*" -c go test -bench=".*" -cpuprofile="cpu.prof" -memprofile="mem.prof" -blockprofile="block.prof" -memprofilerate=1 -blockprofilerate=1 依次调用 go tool pprof mymysql.test cpu.prof go tool pprof mymysql.test cpu.prof go tool pprof mymysql.test cpu.prof 生成svg文件 具体可以参考我之前的一篇文章 go的pprof使用(http://www.cnblogs.com/yjf512/archive/2012/12/27/2835331.html) 我这里已经将它们都生成好了并命名为诸如mymysql_cpu.svg放在github上,你也可以直接去下载看 https://github.com/jianfengye/MyWorks/tree/master/gomysqltest 怎么看svg 关于pprof这里有一篇权威文章:cpuprofile(http://google-perftools.googlecode.com/svn/trunk/doc/cpuprofile.html) 先要明白几个名词 sample sample就是“取样”。pprof是基于取样调查的,比如我每纳秒取样一次,收集这个时候程序的运行函数栈,知道现在是运行在那个函数中,然后把这些信息放在pprof文件中提供分析。 node node就是函数调用信息,哪个函数中被调用了,调用了多少次 Image(3) 方法名 本方法占用sample次数(占所有sample的总数) 本方法的下行方法调用次数(占所有sample的比例) “本方法占用sample的次数”就是除了调用下行的方法之外的其他代码占用的方法数,当然是越小越好,越小说明了除了下行的方法之外的代码几乎不占用cpu时间。node的大小和这个值是正相关的 “下行方法调用次数”就是下行方法的调用中占用了多少个sample。 如果上面两个值相等,那么“下行方法调用次数”就会被被忽略。这个一般只出现在edges中。 比如sweepspan就是下行方法占用37个sample,本身只占用了1个sample。 edges edges就是终结点 Image(4) runtime.mcmp就是自身是终结点,没有下行方法,所以下行和本方法占用的sample相等。 基本信息解读 比如: Image(5) mymysql.test是可执行文件名 Total samples:总的统计sample(打点数) Focusing on:关注的sample。为什么有关注sample这么一说呢,并不是说所有的node和edges都是有用的信息,有的不重要的node和edges是会被忽略的。Focusing on samples就是除了这些不重要的node和edges之外的sample。 Dropped nodes:参考Focusing on。被忽略的node。 Dropped edges: 参考Focusing on。被忽略的edges。 ps: 这里默认的total sample是等于focusing sample的。你在pprof的时候可以使用--ignore参数来忽略掉那些不重要的node或者edges 明白了这些就知道了,看图应该从最大的node往小的方向看,分析下占用资源多的函数在那里,是否可以优化这个函数或者方法。 比如可以看一下 gomysqldriver_cpu.svg这个例子 它有个比较占用sample的分支是 Image(6) 它的源头在parseDSN 看到代码里面去,会发现是解析dsn这步的时候使用了正则,导致运行Open的时候运行速度下降了。 所以说如果parseDSN这个函数的参数不是dsn string,而是使用map直接指定username,password等,这里的速度就会上去了。当然这其实也是不可以的,因为database/sql/driver的Open方法定义的参数就是一个string。 总结: pprof图将代码流程完完全全地展现在我们面前。所以说呢我们可以做这么几件事情: 1 根据pprof优化代码 2 根据pprof学习一个完全陌生的开源软件 3 根据pprof学习go的一个程序是怎么运行的 4 项目上线前的性能测试和压力测试(在ab之外的有一个好的选择了) mymysql和go-mysql-driver的测试总结 根据以上的比较,我还是倾向于使用go-mysql-driver。原因有几个: 1 go-mysql-driver是实现了golang标准库database/sql的产物。底层实现比较有保证 2 go-mysql-driver虽然每个命令的运行时间比mymysql长,但是内存使用少得非常明显,这点两方算打平。 3 go-mysql-driver实现了database/sql,如果数据库换成其他的话,不需要更改应用逻辑的代码。 4 go-mysql-driver实现了database/sql,这个接口的设计也是非常好的,基本和php中的pdo一样,上手和学习成本低。

入群交流(该群和以上内容无关):Go中文网 QQ交流群:731990104 或 加微信入微信群:274768166 备注:入群; 公众号:Go语言中文网

575 次点击  
加入收藏 微博
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传