MySQL性能测试--jemalloc内存管理

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-08-27 13:59 439阅读 0赞

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# **1.****目的** #

测试在jemalloc内存管理方式与glibc库的malloc内存管理方式两种情况下，MySQL的性能情况。通过测试，希望能够从内存管理方式的优化上，提高MySQL的性能。

## 2.测试环境 ##

### 2.1 测试服务器硬件环境 ###

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> Summary:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Dell R720xd, 2 x Xeon E5-2630 0 2.30GHz, 189GB / 192GB 1333MHz DDR3 System:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Dell PowerEdge R720xd (Dell 0X6FFV) Processors:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2 x Xeon E5-2630 0 2.30GHz 7200MHz FSB (HT enabled, 12 cores, 24 threads) Memory:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 189GB / 192GB 1333MHz DDR3 == 12 x 16GB - 16GB PC3-10600 Hynix DDR3-1333 ECC Registered CL9 2Rx4 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.2测试服务器软件环境 ###

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> Linux 2.6.32-220.23.2.ali878.el6.x86_64 mysql-5.5.18 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.3 MySQL配置 ###

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> binlog_format[ROW] max_binlog_cache_size[2G] max_binlog_size[500M] sync_binlog[1] thread_cache_size[256] innodb_buffer_pool_instances[8] innodb_buffer_pool_size[74G] innodb_flush_log_at_trx_commit[1] innodb_flush_method[O_DIRECT] innodb_io_capacity[1000] innodb_log_buffer_size[64M] innodb_log_file_size[1G] innodb_log_files_in_group[4] innodb_max_dirty_pages_pct[60] innodb_thread_concurrency[16] </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 3.测试方案 ##

### 3.1测试内容 ###

测试glibc库的malloc与jemalloc的内存管理方式，分别在只读模式和读写混合模式下，随着测试连接线程数的增多，MySQL性能的影响，以及内存的使用情况。

### 3.2测试连接线程数 ###

<table style="border:currentColor; width:87.3%"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> Connect thread </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> 32 </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> 64 </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> 128 </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> 256 </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> 512 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.3测试内存管理版本 ###

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> Version </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> glibc-2.12 </td> 
 <td style="border:2.25pt solid rgb(79,129,189)"> jemalloc-3.4.0 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.4测试指令 ###

测试通过sysbench压测工具进行压力测试，数据量（约为23G）小于innodb\_buffer\_pool\_size的大小，使得IO不成为瓶颈。通过只读和读写混合测试，测试MySQL的性能。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> # 初始化数据 ./sysbench --test=tests/db/parallel_prepare.lua --max-time=1000 --oltp-dist-type=uniform --max-requests=0 --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=3000000 --oltp-tables-count=32 --oltp-range-size=90 --oltp-point-selects=1 --oltp-simple-ranges=1 --oltp-sum-ranHges=1 --oltp-order-ranges=1 --oltp-distinct-ranges=1 --oltp-non-index-updates=10 --num-threads=32&nbsp; --mysql-host=10.207.105.1 --mysql-port=3306 run # 只读压力测试 ./sysbench --test=tests/db/oltp.lua --max-time=3600 --oltp-dist-type=uniform --max-requests=0 --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-table-engi ne=innodb --oltp-table-size=3000000 --oltp-tables-count=32 --oltp-range-size=90 --oltp-point-selects=12 --num-threads=64 --mysql-host=10.207.105.1 --my sql-port=3306&nbsp; --oltp-read-only=on run # 读写混合压力测试 ./sysbench --test=tests/db/oltp.lua --max-time=3600 --oltp-dist-type=uniform --max-requests=0 --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=3000000 --oltp-tables-count=32 --oltp-range-size=90 --oltp-point-selects=12 --oltp-index-updates=1 --oltp-non-index-updates=1 --num-threads=32 --mysql-host=10.207.105.1 --mysql-port=3306 run </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 4.性能指标 ##

性能指标主要包括：

cpu： %user

memory：vsize，rss

mysql：QPS，TPS

其中，vsize表示mysqld进程的虚拟地址空间大小；rss表示驻留物理地址空间的大小。查看原因见参考文档。

## 5.测试结果 ##

### 5.1只读测试 ###

**1、CPU利用率**

MySQL在只读测试下，随着线程数的增加，CPU的%usr的变化。从测试结果来看，jemalloc内存分配方式与glibc的malloc相比，CPU的利用率降低，并且利用率随线程数的增加而差距增大。但是当线程数到达512时，CPU利用率基本一致，分析原因是由于达到CPU的处理上线导致。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449155ocMw.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137744918421u1.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.1 线程数32只读模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.2 线程数64只读模式的%user利用率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449209565H.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774492357Wan.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.3 线程数128只读模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.4 线程数256只读模式的%user利用率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449253bNBz.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449264xjiT.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.5 线程数512只读模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 1.6 CPU %user利用率随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**2、QPS**

MySQL只读测试下，jemalloc内存分配方式比glic的malloc方式，QPS有较大的提高，并且提高程度随线程数增加而幅度加大。具体如下所示：

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449307GtGe.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449310hjuH.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.1 线程数32只读模式的QPS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.2 线程数64只读模式的QPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137744931168X7.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774493139DqC.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.3 线程数128只读模式的QPS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.4 线程数256只读模式的QPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449315vk66.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449316A4m7.png"></td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.5 线程数512只读模式的QPS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 2.6 QPS随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**3、MySQL的RSS**

MySQL只读测试下，随着线程数的增加，MySQL的RSS在jemalloc内存方式下比glic的malloc方式下，占用物理内存的大小差距越来越大。具体如下图所示：

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449409NLpO.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774494113fm4.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.1 线程数32只读模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.2 线程数64只读模式的RSS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449413GLLp.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137744941444wU.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.3 线程数128只读模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.4 线程数256只读模式的RSS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774494162WJe.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449417Uxuh.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.5 线程数256只读模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 3.6 RSS随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**4、MySQL的VSIZE**

MySQL只读测试下，jemalloc内存方式与glic的malloc方式相比，MySQL的VSIZE的大小减小了较多，并且随着线程数的增大，差距越来越大。具体如下图所示：

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449531YWox.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449533tRn7.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.1 线程数32只读模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.2 线程数64只读模式的VSIZE </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774495376xye.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449538XZWk.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.3 线程数128只读模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.4 线程数256只读模式的VSIZE </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449539SeZs.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449541C7bP.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.5 线程数512只读模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 4.6 VSIZE随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 5.2读写测试 ###

**1、CPU利用率**

MySQL在读写混合模式下（读写比6:1），随着线程数的增加，jemalloc内存分配方式与glic的malloc分配方式相比，CPU的%user利用率无明显变化。从以下结果中可知，在读写混合模式下，MySQL对CPU的利用很快达到瓶颈，线程数的增加没有明显效果。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449667aeIr.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449670pZij.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.1 线程数32读写模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.2 线程数64读写模式的%user利用率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449672jIHh.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449673w0dK.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.3 线程数128读写模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.4 线程数256读写模式的%user利用率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449674Pr0T.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449675pk98.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.5 线程数512读写模式的%user利用率 </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 5.6 CPU %user利用率随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**2、QPS**

在读写混合模式下，MySQL的QPS随着线程数的增加，有一些提高，但与只读模式测试相比，提高幅度较小。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449766O3U8.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449769vhK4.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.1 线程数32读写模式的QPS&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.2 线程数64读写模式的QPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449771IJNw.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449774nl7C.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.3 线程数128读写模式的QPS&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.4 线程数256读写模式的QPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774497764zUi.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774497766qGk.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.5 线程数256读写模式的QPS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 6.6 QPS随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**3、TPS**

在读写混合模式下，MySQL的TPS随着线程数的增加，jemalloc内存分配方式与glic的malloc相比，提高程度不断增大。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449884dVZO.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449889CC88.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.1 线程数32读写模式的TPS&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.2 线程数64读写模式的TPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137744989062Da.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449891ACm9.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.3 线程数128读写模式的TPS&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.4 线程数256读写模式的TPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449892kz60.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377449897EtKI.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.5 线程数512读写模式的TPS&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 7.6 TPS随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**4、RSS**

在读写混合模式下，随着线程数的增加，jemalloc内存分配方式与glic的malloc相比，MySQL的RSS不断减小。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774500046gLT.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450007005k.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.1 线程数32读写模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.2 线程数64读写模式的RSS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450007Lf75.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774500141OgS.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.3 线程数128读写模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.4 线程数256读写模式的RSS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450016q3Z3.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450018C5z6.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.5 线程数512读写模式的RSS </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 8.6 RSS随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**5、VSIZE**

在读写混合模式下，随着线程数的增加，jemalloc内存分配方式与glic的malloc相比，MySQL的VSIZE大小差距不断增加。

<table style="border:currentColor"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137745012421pw.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_13774501284u87.png"></td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.1 线程数32读写模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.2 线程数64读写模式的VSIZE </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137745013023ou.png"></td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450130J6Jj.png"></td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.3 线程数128读写模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.4 线程数256读写模式的VSIZE </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_1377450131xG68.png"> </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"><img width="483" height="291" alt="" src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201308/26/26896862_137745013359tU.png"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.5 线程数512读写模式的VSIZE </td> 
 <td style="border:1pt solid windowtext"> 9.6 VSIZE随线程数的变化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 6.结论 ##

通过测试，发现jemalloc内存分配方式与glic的malloc内存分配方式相比，在只读模式下，CPU利用率最大降低了10%左右；MySQL的RSS最大降低了12%左右；MySQL的VSIZE最大降低了1%左右；MySQL的QPS最大提高了25%左右。

在读写混合模式下，CPU利用率基本无变化，是由于MySQL的CPU利用很快达到瓶颈的原因；MySQL的RSS最大降低了11%左右；MySQL的VSIZE最大降低了28%；MySQL的QPS最大提高了15%；MySQL的TPS最大提高了15%左右。

整体来看，jemalloc内存分配方式与glic的malloc内存分配方式相比，提高了MySQL的性能，降低了系统CPU和内存资源的利用。从压测情况来看，基本达到测试的期望。

## 参考 ##

\[1\].[http://www.mysqlperformanceblog.com/2012/07/05/impact-of-memory-allocators-on-mysql-performance/][http_www.mysqlperformanceblog.com_2012_07_05_impact-of-memory-allocators-on-mysql-performance]

\[2\]. [ http://www.mysqlperformanceblog.com/2013/03/08/mysql-performance-impact-of-memory-allocators-part-2/][http_www.mysqlperformanceblog.com_2013_03_08_mysql-performance-impact-of-memory-allocators-part-2]

注：近期参加MySQL运维学习，老师推荐该文章作为学习和技术提高的扩展阅读，先记录到自己的博客中，随后慢慢消化、学习、提高。本文与MySQL数据库 “性能优化”主题有关。

[http_www.mysqlperformanceblog.com_2012_07_05_impact-of-memory-allocators-on-mysql-performance]: http://www.mysqlperformanceblog.com/2012/07/05/impact-of-memory-allocators-on-mysql-performance/
[http_www.mysqlperformanceblog.com_2013_03_08_mysql-performance-impact-of-memory-allocators-part-2]: http://www.mysqlperformanceblog.com/2013/03/08/mysql-performance-impact-of-memory-allocators-part-2/