Java&Go高性能队列之channel性能测试

2022-04-01 09:39:21 浏览数 (1)

之前写了两篇Java的高性能队列性能测试实践文章，发现了一些比较通用的规律，总体上Disruptor性能是要领先LinkedBlockingQueue的。先回顾一下Java&Go高性能队列之LinkedBlockingQueue性能测试，Java&Go高性能队列之Disruptor性能测试。

那么理论上性能更高的Go语言中的channel （下文中的也称为队列）性能如何呢，下面我将对它进行同样的性能测试。

测试场景设计的思路与前两篇文章相同，通过三个场景对变量的修改进行对比压测，包括不限于数量、大小、goroutine的数量。

结论

总体来说channel性能还是在性能足够高，完全满足现在压测需求。总结起来几点比较通用的参考：

  • Go语言channel性能足够好，首先与生产者生产能力，工作中需要提升生产能力
  • 消息体越小越好
  • channel的size长度并不重要
  • 创建请求对象上fasthttp.Request居然还不如net/http.Request，可能跟没有release掉有关。

简介

Go 语言中的通道（channel）是一种特殊的类型。通道像一个传送带或者队列，总是遵循先入先出（First In First Out）的规则，保证收发数据的顺序。每一个通道都是一个具体类型的导管，也就是声明channel的时候需要为其指定元素类型。如果说goroutine是Go程序并发的执行体，channel就是它们之间的连接。channel是可以让一个goroutine发送特定值到另一个goroutine的通信机制。

在我查资料的过程中，发现Go语言在锁解决（多协程/多goroutine安全）的层面有很多很优秀的功能，显示在不同场景下会比channel性能更高。但是我在阅读goreplay源码的过程中，看到的更多还是channel的实践。等我逐步提高自己Go语言多协程编程能力之后再来测试其他实现。

测试结果

这里性能只记录每毫秒处理消息（对象）个数作为评价性能的唯一标准。在我测试Disruptor框架的过程中，发现这个单一指标有点有失偏颇，后续如果还有下一轮的测试的话，我再优化这个地方。

数据说明

这里我用了三种net/http中的Request，创建方法均使用原生API，为了区分大小的区别，我会响应增加一些header和URL长度。

小对象：

代码语言：javascript复制
    get, _ := http.NewRequest("GET", base.Empty, nil)

中对象：

代码语言：javascript复制
    get,_ := http.NewRequest("GET",base.Empty, nil)
    get.Header.Add("token", token)
    get.Header.Add("Connection", base.Connection_Alive)
    get.Header.Add("User-Agent", base.UserAgent)

大对象：

代码语言：javascript复制
    get,_ := http.NewRequest("GET",base.Empty, nil)
    get.Header.Add("token", token)
    get.Header.Add("token1", token)
    get.Header.Add("token2", token)
    get.Header.Add("token3", token)
    get.Header.Add("token4", token)
    get.Header.Add("token5", token)
    get.Header.Add("Connection", base.Connection_Alive)
    get.Header.Add("User-Agent", base.UserAgent)

生产者

对象大小

队列长度 （百万）

线程数

速率（/ms）

小

1

1

2173

小

1

5

4385

小

1

10

4273

小

5

1

2048

小

10

1

1964

中

1

1

831

中

1

5

1792

中

1

10

2450

中

1

20

2481

中

5

1

898

中

10

1

848

中

0.5

1

865

中

0.5

5

1760

大

1

1

560

大

1

5

1633

大

1

10

2092

大

0.5

1

571

大

0.5

5

1677

大

0.5

10

1984

针对net/http中的Request消息体结论如下：

  1. 长度在50万 ~ 1000万没有明显差异
  2. 生产者越多越好（20以内，再多增益效果不明显）
  3. 消息体尽可能小

消费者

对象大小

队列长度 （百万）

线程数

速率（/ms）

小

1

1

2092

小

1

5

3322

小

1

10

3472

小

1

20

3246

小

2

1

2030

小

2

5

4081

小

5

1

2150

小

5

5

3980

中

1

1

1851

中

1

5

3460

中

1

10

3289

中

1

20

2832

中

2

1

1733

中

2

5

2652

大

1

1

1697

大

1

5

2564

大

1

10

3436

大

0.5

1

2032

大

0.5

5

3311

大

0.5

10

3597

针对net/http中的Request消息体结论如下：

  1. 长度在50万 ~ 500万没有明显差异
  2. 消费者10 ~ 20以内到达峰值
  3. 消息体尽可能小

消费者并发越多越好，这个在实际工作中消费者消费消息会有耗时，消费者goroutine会很多，要根据实际情况设置消费者数量，或者在压测过程中灵活增减消费者数量，这点跟Disruptor不同。

生产者 & 消费者

这里的线程数指的是生产者或者消费者的数量，总体线程数是此数值的2倍。

对象大小

次数 （百万）

线程数

速率（/ms）

小

1

1

0.1

小

1

1

0.2

小

1

1

0.5

小

1

5

0.1

小

1

10

0.1

小

2

1

0.1

小

2

1

0.2

小

2

5

0.2

小

5

5

0.1

小

5

10

0.1

中

1

1

0.1

中

1

1

0.2

中

1

5

0.2

中

1

10

0.2

中

2

1

0.2

中

2

5

0.2

中

2

10

0.2

中

2

15

0.2

大

1

1

0.1

大

1

1

0.2

大

1

5

0.2

大

1

10

0.2

大

2

1

0.2

大

2

5

0.2

大

2

10

0.2

针对net/http中的Request消息体结论如下：

  1. 消息队列积累消息对性能影响不大
  2. 消费次数越多，性能反而有点下降，应该是生产者速率不足导致
  3. 消息体尽可能小，不过性能下降不多

测试用例

总体代码逻辑与Java和Groovy用例一样，有几处差别如下：

这里我用了sync.WaitGroup代替了java.util.concurrent.CountDownLatch，暂时没有找到合适的功能替换java.util.concurrent.CyclicBarrier，经过测试并不影响测试结果，所以略过此项。

Go语言的channel有个先天的优势，就是必需得设置size，相当于提前分配内存了。这点是我之前没想到的，当我回去复测LinkedBlockingQueue的时候发现并没有明显的性能差异，对于测试结果影响可忽略。

我还用了atomic.AddInt32解决计数安全的问题，这里不多分享了，有兴趣可以搜一下官方文档学习使用。

生产者场景

代码语言：javascript复制
func TestQueue(t *testing.T) {
 var index int32 = 0
 rs := make(chan *http.Request, total 10000)
 var group sync.WaitGroup
 group.Add(threadNum)
 milli := futil.Milli()
 funtester := func() {
  go func() {
   for {
    l := atomic.AddInt32(&index, 1)
    if l%piece == 0 {
     m := futil.Milli()
     log.Println(m - milli)
     milli = m
    }
    if l > total {
     break
    }
    get := getRequest()
    rs <- get
   }
   group.Done()
  }()
 }
 start := futil.Milli()
 for i := 0; i < threadNum; i   {
  funtester()
 }
 group.Wait()
 end := futil.Milli()

 log.Println(atomic.LoadInt32(&index))
 log.Printf("平均每毫秒速率%d", total/(end-start))
}

消费者场景

代码语言：javascript复制

func TestConsumer(t *testing.T) {
 rs := make(chan *http.Request, total 10000)
 var group sync.WaitGroup
 group.Add(10)
 funtester := func() {
  go func() {
   for {
    if len(rs) > total {
     break
    }
    get := getRequest()

    rs <- get
   }
   group.Done()
  }()
 }
 for i := 0; i < 10; i   {
  funtester()
 }
 group.Wait()
 log.Printf("造数据完成! 总数%d", len(rs))
 totalActual := int64(len(rs))
 var conwait sync.WaitGroup
 conwait.Add(threadNum)
 consumer := func() {
  go func() {
  FUN:
   for {
    select {
    case <-rs:
    case <-time.After(10 * time.Millisecond):
     break FUN
    }
   }
   conwait.Done()
  }()
 }
 start := futil.Milli()
 for i := 0; i < threadNum; i   {
  consumer()
 }
 conwait.Wait()
 end := futil.Milli()
 log.Printf("平均每毫秒速率%d", totalActual/(end-start))

}

生产者 & 消费者 场景

这里我引入了另外一个变量：初始队列长度length，用例运行之前将队列按照这个长度进行单线程填充。

代码语言：javascript复制
func TestConsumer(t *testing.T) {
 rs := make(chan *http.Request, total 10000)
 var group sync.WaitGroup
 group.Add(10)
 funtester := func() {
  go func() {
   for {
    if len(rs) > total {
     break
    }
    get := getRequest()

    rs <- get
   }
   group.Done()
  }()
 }
 for i := 0; i < 10; i   {
  funtester()
 }
 group.Wait()
 log.Printf("造数据完成! 总数%d", len(rs))
 totalActual := int64(len(rs))
 var conwait sync.WaitGroup
 conwait.Add(threadNum)
 consumer := func() {
  go func() {
  FUN:
   for {
    select {
    case <-rs:
    case <-time.After(10 * time.Millisecond):
     break FUN
    }
   }
   conwait.Done()
  }()
 }
 start := futil.Milli()
 for i := 0; i < threadNum; i   {
  consumer()
 }
 conwait.Wait()
 end := futil.Milli()
 log.Printf("平均每毫秒速率%d", totalActual/(end-start))

}

生产对象

代码语言：javascript复制
func getRequest() *http.Request {
 //get, _ := http.NewRequest("GET", base.Empty, nil)

 //get,_ := http.NewRequest("GET",url, nil)
 //get.Header.Add("token", token)
 //get.Header.Add("Connection", base.Connection_Alive)
 //get.Header.Add("User-Agent", base.UserAgent)

 get,_ := http.NewRequest("GET",url, nil)
 get.Header.Add("token", token)
 get.Header.Add("token1", token)
 get.Header.Add("token2", token)
 get.Header.Add("token3", token)
 get.Header.Add("token4", token)
 get.Header.Add("token5", token)
 get.Header.Add("Connection", base.Connection_Alive)
 get.Header.Add("User-Agent", base.UserAgent)

 return get
}

基准测试

下面是我使用FunTester（Go语言版本）性能测试框架对三种消息对象的生产代码进行的测试结果。没想到net/http的性能还不如Java的，有点奇怪。

测试对象

线程数

个数（百万）

速率（/ms）

小

1

1

3311

小

5

1

3725

小

5

5

7382

中

1

1

1132

中

5

1

1205

中

5

5

3064

大

1

1

732

大

5

1

738

大

5

5

2061

下面是fasthttp.Request的基准测试结果：

测试对象

线程数

个数（百万）

速率（/ms）

小

1

1

2673

小

5

1

2881

小

5

5

4983

中

1

1

1197

中

5

1

1137

中

5

5

2784

大

1

1

621

大

5

1

631

大

5

5

1438

fasthttp.Request居然还不如net/http.Request，有点奇怪。

测试用例如下：

代码语言：javascript复制
// TestBase
// @Description: 基准测试
// @param t
func TestBase(t *testing.T) {
 execute.ExecuteRoutineTimes(func() {
  getRequest()
 },total,threadNum)
}
性能测试 腾讯云测试服务 go http

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