云不等于高性能 但可以拥有高性能
在第一篇文章中，我们打破了“云不等于高性能”这个流言，并且概括了如何在一个EC2实例上以1.68美元/小时的开销获得百万TPS。在本篇文章中，我们将评估4个Amazon实例的性能，场景是内存中由4个Aerospike节点组成的集群，用例则是5个不同的读/写负载。在这个部分中，r3.2xlarge是最好价格性能比的获得者。
曾今有多个报告说明分布式NoSQL数据库在虚拟和实体云基础设施上的性能：
- Altoros Systems曾公开不同NoSQL数据库在Amazon Extra Large Instances上的性能，文章的链接是：“A Vendor-independent Comparison of NoSQL Databases: Cassandra, HBase, MongoDB, Riak”（http://www.altoros.com/vendor_independent_comparison_of_nosql_databases.html）。
- Thumbtack Technology曾经在“Ultra-High Performance NoSQL Benchmarking（http://www.aerospike.com/wp-content/uploads/2013/01/Ultra-High-Performance-NoSQL-Benchmarking.pdf）”报告中指出不同NoSQL数据库（Aerospike、MongoDB、Cassandra和Couchbase）在纯内存及固态硬盘环境下实体服务器上的性能。
- 最近一篇，CloudSpectator发表了题为“Performance Analysis: Benchmarking a NoSQL Database on Bare-Metal and Virtualized Public Cloud（http://www.internap.com/resources/nosql-db-bare-metal-vs-public-cloud/）”的报告，对比了Aerospike在实体服务器（搭载SSD）及Amazon EC2和Rackspace云上的性能。
基于这一系列的基准测试，我们选择了一个4节点Aerospike集群，当然数据完全加载在内存中，负载则使用现实世界中5个真实用例――从100%的写入负载，50/50、80/20、95/5读写负载，再到100%的读负载。在第一篇报告中，我们使用了百万个对象，而在这个测试中我们将对象数量扩展到4000万个，4个节点的Aerospike集群将比单节点部署做更多的混合读写负载，主要原因则是同步复制和一致性保障。
我们选用了如下4个Amazon实例：
- m1.large：Previous generation
- m3.xlarge：Current generation，并未附加网络增强
- r3.2xlarge: Current generation
- r3.large：Current generation用于验证线性扩展，在2、4、6、8节点集群上运行了一个80/20负载
结果1：Amazon R3.*根据读负载的比例线性扩展Aerospike集群TPS
越高越好
在一个4节点的Aerospike集群上，Amazon R3.*实例在所有负载中交付了最高的吞吐量，其TPS随负载读的比例线性扩展。其他类型实例会在网络上出现瓶颈，因此不能支撑更多的读操作。
结果2：Amazon延时对比每实例TPS
越低越好
每个Amazon实例都有请求数量阈值，在这个阈值之下，操作可以在更低延时被处理。一旦达到这个值，即使可以获得更高的吞吐量，延时也会随着请求数量增加而恶化。
结果3：只有节点数量在一定范围之内，Amazon R3.Large才能线性扩展Aerospike的TPS
越高越好
在80/20读写负载下，r3.large实例上的Aerospike TPS可随节点数量线性扩展，2和8节点数量对应的TPS分别是2.7万和14万。
结果4：对比节点数量和跨Amazon实例的TPS
越低越好
结果5：使用Aerospike时，R3.2xlarge表现出更好的价格性能比
越低越好
取决于实例，2-67个节点被需求以提供1.5到100万的TPS，价格分别从每月252到8552美元。当然使用年预留实例时，价格会变低，这个图显示了对于Aerospike来说，最好的实例就是r3.large或r3.2xlarge。而在同等性能下3.2xlarge节点数量最少，开销最低。
下面我们将概述相关步骤，因此你可以亲自验证Amazon实例的性能并复制结果，可以看到在Amazon实例上使用Aerospike时的线性扩展、超高吞吐量和极低的延时。
按部就班的设置
- 为服务器设置实例。Aerospike服务器配置：同一个Availability Zone中使用4个同类型Amazon实例运行Aerospike。你可以使用 AWS Marketplace来创建这些实例。当然，你也可以选择具备网络增强的实例，使用增强网络HVM的先决条件是VPC。保证security group拥有3000-3003 TCP Port用于节点间的通信，同时为了使用AMC，TCP Port 8081需要对互联网开放。
- 设置Aerospike。配置mesh configuration来启动一个4节点Aerospike集群；运行afterburner.sh（cd /opt/aerospike/bin; sudo ./afterburner.sh）来设置每个Aerospike服务器上的最佳线程数量。
- 设置系统。需要确定RPS为以太网卡使用。这可以通过eth0配置，命令是“echo f | sudo tee /sys/network/eth0/rx-0/rps_cpus”。
- 为客户端设置实例。为客户端主机选用4到8个Amazon实例。
- 在客户端实例上安装Java基准客户端，其中一台被用作运行AMC服务。
- 在服务器实例上启动集群，并结束迁移，你可以在AMC中检测迁移处理。
- 加载4000万条记录，每个体积都是100字节，运行Java Benchmark命令：
cd <java client>/benchmarks<br>./run_benchmarks -z 40 -n test -w I -o S:10 -b 10 -l 23 -k 40000000
-latency 5,1 -h YOUR_AWS_INTERNAL_IP
开始。从多个Java基准客户端提交均匀分布负载。PS：我们在r3.8xlarge上运行了一个单客户端，因为它足够满足我们的负载需求。
自己动手测试
我们在GitHub上发布了一个基于云的脚本（https://github.com/aerospike/aws-cloudformation/blob/master/vpc.json），它打包好了一切上述设置。根据README介绍，你可以自己动手测试。它运行的速度很快，整个过程总花费大约是5.60美元。
原文链接：http://highscalability.com/blog/2014/8/20/part-2-the-cloud-does-equal-high-performance.html
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（责编/王玉平）