来自 编程 2019-11-15 01:49 的文章
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FastDFS性能测试报告

腾讯云服务器(Intel Xeon E5-26xx 2.29GHz,8G内存)的结果:
TaskNumber:1,Total:25779,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:1794,Match:23950
TaskNumber:2,Total:13207,ImageConvert:0,Detect:34,Extract:943,Match:12230
TaskNumber:3,Total:11748,ImageConvert:0,Detect:34,Extract:794,Match:10920
TaskNumber:4,Total:8760,ImageConvert:0,Detect:31,Extract:633,Match:8096
TaskNumber:5,Total:10352,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:693,Match:9624
TaskNumber:6,Total:9789,ImageConvert:0,Detect:33,Extract:615,Match:9141
TaskNumber:7,Total:9128,ImageConvert:0,Detect:32,Extract:600,Match:8496
TaskNumber:8,Total:8121,ImageConvert:0,Detect:32,Extract:606,Match:7483
TaskNumber:9,Total:8877,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:656,Match:8186
TaskNumber:10,Total:7928,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:632,Match:7261

E5606 @ 2.13GHz 内存是8G

程序下载:
1.不带sdk的,2.4M
2.包含sdk的,23.4M

把 storeage的work_threads 改成8,同时客户端改成32个线程做,平均时间 2112毫秒

欢迎大家下载测试,并将结果接龙。

把 storeage的work_threads 改成4,同时客户端改成50个线程做,平均时间 1015毫秒

我的程序分别测试1-10个线程的耗时,不同线程数量分别执行3遍取平均值,结论保存在ret.txt文件。

写入了500G文件大小,硬盘总大小800G,平均cpu 10%

图片 1 

测试场景1

我的笔记本(Intel Core i3-6100U的cpu,4G内存)的结果:
TaskNumber:1,Total:23192,ImageConvert:0,Detect:37,Extract:1958,Match:21197
TaskNumber:2,Total:15987,ImageConvert:0,Detect:32,Extract:1310,Match:14645
TaskNumber:3,Total:11815,ImageConvert:0,Detect:34,Extract:1122,Match:10659
TaskNumber:4,Total:11558,ImageConvert:0,Detect:40,Extract:1075,Match:10443
TaskNumber:5,Total:11215,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:985,Match:10195
TaskNumber:6,Total:11238,ImageConvert:0,Detect:43,Extract:1105,Match:10090
TaskNumber:7,Total:11083,ImageConvert:0,Detect:35,Extract:1075,Match:9973
TaskNumber:8,Total:10875,ImageConvert:0,Detect:44,Extract:1084,Match:9747
TaskNumber:9,Total:10947,ImageConvert:0,Detect:48,Extract:1126,Match:9773
TaskNumber:10,Total:11761,ImageConvert:0,Detect:31,Extract:1042,Match:10688

把 storeage的work_threads 改成8,同时客户端改成8个线程做,平均时间 1015毫秒

场景是一张有10张脸的图片(下图),在包含1万张人脸的库(准备了100张人脸的特征文件,循环100次当做1万个样本)里面进行比对。想得出在不同cpu的情况下,多少线程数是最快的?要多少时间(包括:总体、图片转换、人脸检测、获取特征值、人脸比对的耗时)?主要瓶颈在哪里?

work_threads=24,直接是83秒了的,

把 storeage的work_threads 改成16,同时客户端改成32个线程做,平均时间 2105毫秒

写入了230G文件大小,硬盘总大小230G,平均cpu 19%

work_threads=100,直接是83秒了的,也是83毫秒,没有质的提升

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测试场景4 100线程 平均写入时间是7秒 乱序跑了11个小时,写入了 30万个文件,平均文件大我、

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Intel(R) Xeon(R) CPU

3 测试场景3 50线程,10个storeage,非同组, 平均写入时间是3362毫秒 程序跑了12个小时,写入了 488758个文件,平均文件大小是700K,

优化场景1

写入了230G文件大小,硬盘总大小230G,平均cpu 19%

把 storeage的work_threads 改成100,同时客户端改成32个线程做,平均时间2174毫秒

调整strotreage的 work_threads=8 改成了84毫秒,看来还是没有质的提升,是不是修改的不够大导致的,那么再加大

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