Tous les produits
Search

Ce produit

    Lindorm:Results of write tests

    Centre de documentation

    Lindorm:Results of write tests

    Dernière mise à jour :Aug 11, 2026

    Ces résultats de référence présentent le débit d'écriture atteint par LindormTSDB pour quatre tailles de cluster différentes. Utilisez-les pour estimer si une spécification de cluster donnée peut gérer votre volume d'écriture attendu, et pour ajuster la taille des lots ainsi que le niveau de concurrence avant le déploiement en production.

    Important

    Les résultats ont été mesurés dans un environnement dédié à l'écriture uniquement, sans requêtes simultanées. Le débit diminue lorsque des requêtes s'exécutent en parallèle des écritures ou lorsque le volume de données de séries temporelles devient important. Considérez ces chiffres comme un plafond théorique, et non comme une garantie pour la production. Testez avec votre propre charge de travail avant de dimensionner votre infrastructure.

    Référence de dimensionnement des clusters

    Utilisez ce tableau pour sélectionner la spécification de cluster qui répond à votre cible de TPS (transactions par seconde). Les chiffres indiquent le TPS maximal atteint avec une taille de lot de 500 et une concurrence optimale dans un environnement dédié à l'écriture.

    Spécification du cluster TPS maximal (approx.) Recommandé pour
    3 nœuds x 4 cœurs, 16 Go ~544 000 Jusqu'à ~500 k valeurs de champ/s
    3 nœuds x 8 cœurs, 32 Go ~3 440 000 Jusqu'à ~3 M valeurs de champ/s
    3 nœuds x 16 cœurs, 64 Go ~7 290 000 Jusqu'à ~7 M valeurs de champ/s
    3 nœuds x 32 cœurs, 128 Go ~12 400 000 Jusqu'à ~12 M valeurs de champ/s
    Remarque

    Ces chiffres supposent l'absence de charge de requêtes simultanées. Augmentez la taille du cluster d'au moins un niveau supérieur si votre charge de travail combine lectures et écritures.

    Interprétation des résultats

    Trois variables déterminent le débit d'écriture : la taille du lot, le nombre de workers et la taille du cluster. Comprendre l'impact de chaque facteur sur le TPS vous aide à optimiser votre client avant d'exécuter vos propres tests de référence.

    La taille du lot a l'impact le plus significatif. Passer d'une taille de lot de 1 à 100 augmente généralement le TPS d'un facteur 10 à 50, selon le cluster. Les gains diminuent au-delà d'une taille de lot de 100–200 ; doubler la taille de 200 à 500 n'ajoute que 10 à 30 % de débit supplémentaire. Une taille de lot de 100 à 200 lignes constitue un point de départ pratique pour la plupart des charges de travail.

    Le nombre de workers atteint rapidement la saturation sur les petits clusters. Sur le cluster à 4 cœurs, le TPS plafonne entre 16 et 50 workers et reste stable (ou baisse légèrement) au-delà. Sur le cluster à 8 cœurs, le débit atteint son maximum autour de 16 à 50 workers pour les petites tailles de lot, mais continue d'augmenter jusqu'à 100–200 workers pour les tailles de lot plus importantes (100 ou plus). Sur les clusters à 16 et 32 cœurs, le débit continue de croître jusqu'à 100–200 workers, car le pool CPU plus large peut absorber davantage de parallélisme. Commencez avec 16 à 50 workers et augmentez cette valeur uniquement après avoir confirmé la disponibilité de ressources CPU supplémentaires.

    Configuration des tests

    Modèle de données

    Le test simule un scénario de surveillance de serveur : 10 000 appareils, chacun rapportant 101 valeurs de champ across neuf sous-systèmes toutes les 10 secondes, couvrant 15 jours de données.

    Une table est créée par sous-système. Chaque table utilise hostname comme tag principal (identifiant unique de l'appareil), ainsi que des tags supplémentaires pour la localisation et les métadonnées de service. Pour plus de détails sur les tags, les champs et les points de données, consultez Modèle de données.

    Les neuf sous-systèmes et leurs tables associées :

    Sous-système Table Nombre de champs
    CPU cpu 10 (double)
    Mémoire mem 9 (BIGINT + double)
    Disque disk 7 (BIGINT)
    E/S disque diskio 7 (BIGINT)
    Noyau kernel 6 (BIGINT)
    Réseau net 8 (BIGINT)
    Redis redis 31 (BIGINT)
    PostgreSQL postgresl 16 (BIGINT)
    NGINX nginx 7 (BIGINT)

    • Instructions CREATE TABLE

    CREATE table cpu(hostname VARCHAR primary TAG,region VARCHAR TAG,datacenter VARCHAR TAG,rack VARCHAR TAG,os VARCHAR TAG,arch VARCHAR TAG,team VARCHAR TAG,service VARCHAR TAG,service_version VARCHAR TAG,service_environment VARCHAR TAG,time BIGINT,usage_user double,usage_system double,usage_idle double,usage_nice double,usage_iowait double,usage_irq double,usage_softirq double,usage_steal double,usage_guest double,usage_guest_nice double);

CREATE table mem(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, time BIGINT,total BIGINT, available BIGINT, used BIGINT, `free` BIGINT, cached BIGINT, buffered BIGINT, used_percent double, available_percent double, buffered_percent double);

CREATE table disk(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, path VARCHAR TAG, fstype VARCHAR TAG,time BIGINT,total BIGINT, `free` BIGINT, used BIGINT, used_percent BIGINT, inodes_total BIGINT, inodes_free BIGINT, inodes_used BIGINT);

CREATE table diskio(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, serial VARCHAR TAG,time BIGINT,`reads` BIGINT, writes BIGINT, read_bytes BIGINT, write_bytes BIGINT, read_time BIGINT, write_time BIGINT, io_time BIGINT);

CREATE table kernel(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG,time BIGINT,boot_time BIGINT, interrupts BIGINT, context_switches BIGINT, processes_forked BIGINT, disk_pages_in BIGINT, disk_pages_out BIGINT);

CREATE table net(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, interface VARCHAR TAG,time BIGINT, bytes_sent BIGINT, bytes_recv BIGINT, packets_sent BIGINT, packets_recv BIGINT, err_in BIGINT, err_out BIGINT, drop_in BIGINT, drop_out BIGINT );

CREATE table redis(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, port VARCHAR TAG, server VARCHAR TAG,time BIGINT, uptime_in_seconds BIGINT, total_connections_received BIGINT, expired_keys BIGINT, evicted_keys BIGINT, keyspace_hits BIGINT, keyspace_misses BIGINT, instantaneous_ops_per_sec BIGINT, instantaneous_input_kbps BIGINT, instantaneous_output_kbps BIGINT, connected_clients BIGINT, used_memory BIGINT, used_memory_rss BIGINT, used_memory_peak BIGINT, used_memory_lua BIGINT, rdb_changes_since_last_save BIGINT, sync_full BIGINT, sync_partial_ok BIGINT, sync_partial_err BIGINT, pubsub_channels BIGINT, pubsub_patterns BIGINT, latest_fork_usec BIGINT, connected_slaves BIGINT, master_repl_offset BIGINT, repl_backlog_active BIGINT, repl_backlog_size BIGINT, repl_backlog_histlen BIGINT, mem_fragmentation_ratio BIGINT, used_cpu_sys BIGINT, used_cpu_user BIGINT, used_cpu_sys_children BIGINT, used_cpu_user_children BIGINT);

CREATE table postgresl(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, time BIGINT,numbackends BIGINT, xact_commit BIGINT, xact_rollback BIGINT, blks_read BIGINT, blks_hit BIGINT, tup_returned BIGINT, tup_fetched BIGINT, tup_inserted BIGINT, tup_updated BIGINT, tup_deleted BIGINT, conflicts BIGINT, temp_files BIGINT, temp_bytes BIGINT, deadlocks BIGINT, blk_read_time BIGINT, blk_write_time BIGINT );

CREATE table nginx(hostname VARCHAR primary TAG, region VARCHAR TAG, datacenter VARCHAR TAG, rack VARCHAR TAG, os VARCHAR TAG, arch VARCHAR TAG, team VARCHAR TAG, service VARCHAR TAG, service_version VARCHAR TAG, service_environment VARCHAR TAG, port VARCHAR TAG, server VARCHAR TAG,time BIGINT,accepts BIGINT, active BIGINT, handled BIGINT, reading BIGINT, requests BIGINT, waiting BIGINT, writing BIGINT );

    • Exemples d'instructions INSERT

    INSERT INTO cpu(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment, time ,usage_user,usage_system,usage_idle,usage_nice,usage_iowait,usage_irq,usage_softirq,usage_steal,usage_guest,usage_guest_nice) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test',1514764800000,60.4660287979619540,94.0509088045012476,66.4560053218490481,43.7714187186980155,42.4637497071265670,68.6823072867109374,6.5637019217476222,15.6519254732791246,9.6969518914484567,30.0911860585287059);
INSERT INTO diskio(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment,serial, time ,`reads`,writes,read_bytes,write_bytes,read_time,write_time,io_time) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test','694-511-162',1514764800000,0,0,3,0,0,7,0);
INSERT INTO disk(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment,path,fstype, time ,total,`free`,used,used_percent,inodes_total,inodes_free,inodes_used) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test','/dev/sda9','ext4',1514764800000,1099511627776,549755813888,549755813888,50,268435456,134217728,134217728);
INSERT INTO kernel(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment, time ,boot_time,interrupts,context_switches,processes_forked,disk_pages_in,disk_pages_out) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test',1514764800000,233,0,1,0,0,0);
INSERT INTO mem(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment, time ,total,available,used,`free`,cached,buffered,used_percent,available_percent,buffered_percent) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test',1514764800000,8589934592,6072208808,2517725783,5833292948,1877356426,2517725783,29.3101857336815748,70.6898142663184217,78.1446947407235797);
INSERT INTO net(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment,interface, time ,bytes_sent,bytes_recv,packets_sent,packets_recv,err_in,err_out,drop_in,drop_out) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test','eth3',1514764800000,0,0,0,2,0,0,0,0);
INSERT INTO nginx(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment,port,server, time ,accepts,active,handled,reading,requests,waiting,writing) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test','12552','nginx_65466',1514764800000,0,0,11,0,0,0,0);
INSERT INTO postgresl(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment, time ,numbackends,xact_commit,xact_rollback,blks_read,blks_hit,tup_returned,tup_fetched,tup_inserted,tup_updated,tup_deleted,conflicts,temp_files,temp_bytes,deadlocks,blk_read_time,blk_write_time) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test',1514764800000,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,0,12,0,0,0);
INSERT INTO redis(hostname,region,datacenter,rack,os,arch,team,service,service_version,service_environment,port,server, time ,uptime_in_seconds,total_connections_received,expired_keys,evicted_keys,keyspace_hits,keyspace_misses,instantaneous_ops_per_sec,instantaneous_input_kbps,instantaneous_output_kbps,connected_clients,used_memory,used_memory_rss,used_memory_peak,used_memory_lua,rdb_changes_since_last_save,sync_full,sync_partial_ok,sync_partial_err,pubsub_channels,pubsub_patterns,latest_fork_usec,connected_slaves,master_repl_offset,repl_backlog_active,repl_backlog_size,repl_backlog_histlen,mem_fragmentation_ratio,used_cpu_sys,used_cpu_user,used_cpu_sys_children,used_cpu_user_children) VALUES ('host_0','ap-northeast-1','ap-northeast-1a','72','Ubuntu16.10','x86','CHI','10','0','test','19071','redis_86258',1514764800000,0,0,0,5,0,0,0,0,0,8589934592,8589934592,8589934592,8589934592,0,0,0,0,36,0,0,0,0,0,0,0,0,0,16,0,0);

    Toutes les écritures utilisent des lots d'instructions INSERT avec PreparedStatement afin de maximiser le débit. Pour obtenir des conseils sur les modèles d'écriture efficaces, consultez Écrire des données de manière efficace.

    Métriques

    Métrique Définition
    tps Nombre moyen de valeurs de champ écrites par seconde. Dans LindormTSDB, le TPS compte les valeurs de champ individuelles (et non les lignes ou les transactions).
    worker Nombre de threads d'écriture simultanés.
    batch Nombre de lignes incluses dans chaque requête d'écriture.
    max_cpu Utilisation maximale du CPU sur tous les nœuds pendant le test, exprimée en pourcentage.

    Résultats des tests

    Les quatre clusters utilisent 3 nœuds. Les résultats proviennent d'un environnement dédié à l'écriture uniquement, sans requêtes simultanées.

    Figure 1 : TPS d'écriture avec une taille de lot de 500, selon la taille du cluster et le niveau de concurrence

    2023-02-20_15-13-23

    Tableau 1 : Cluster 1 — 3 nœuds x 4 cœurs, 16 Go de mémoire

    batch worker tps max_cpu
    1 1 4 846,48 36,68
    1 16 36 862,15 78,50
    1 50 31 653,44 73,46
    1 100 31 521,71 74,32
    1 200 31 651,03 73,03
    50 1 126 462,85 65,43
    50 16 460 032,75 79,89
    50 50 457 791,78 81,50
    50 100 457 956,53 82,69
    50 200 434 573,47 81,18
    100 1 168 643,80 74,14
    100 16 468 008,25 84,09
    100 50 470 608,31 84,34
    100 100 451 384,44 83,32
    100 200 457 740,22 84,61
    200 1 205 046,31 74,77
    200 16 480 309,56 84,74
    200 50 489 903,34 86,73
    200 100 484 745,44 86,77
    200 200 475 824,97 86,55
    500 1 239 847,34 74,76
    500 16 511 989,50 87,86
    500 50 544 544,75 88,23
    500 100 543 131,56 88,12
    500 200 528 027,12 88,57

    Tableau 2 : Cluster 2 — 3 nœuds x 8 cœurs, 32 Go de mémoire

    batch worker tps max_cpu
    1 1 3 601,72 19,88
    1 16 46 701,05 46,97
    1 50 69 892,66 59,77
    1 100 70 219,33 60,32
    1 200 70 187,81 60,54
    50 1 114 062,01 22,88
    50 16 1 123 739,88 64,66
    50 50 1 416 314,00 70,99
    50 100 1 421 701,75 70,94
    50 200 1 422 040,12 71,56
    100 1 183 456,98 22,38
    100 16 1 651 046,25 65,09
    100 50 2 029 514,75 74,16
    100 100 2 040 670,38 73,39
    100 200 2 025 066,12 73,98
    200 1 254 914,23 24,27
    200 16 2 172 662,25 71,47
    200 50 2 670 999,25 76,47
    200 100 2 674 582,25 76,95
    200 200 2 693 531,50 76,41
    500 1 332 250,78 23,86
    500 16 2 820 651,50 72,56
    500 50 3 429 375,00 80,98
    500 100 3 442 593,75 80,62
    500 200 3 440 201,50 81,12

    Tableau 3 : Cluster 3 — 3 nœuds x 16 cœurs, 64 Go de mémoire

    batch worker tps max_cpu
    1 1 3 897,79 8,97
    1 16 58 217,44 27,30
    1 50 127 110,89 50,49
    1 100 165 754,09 62,31
    1 200 202 844,20 70,72
    50 1 136 378,39 11,77
    50 16 1 634 203,88 41,92
    50 50 2 773 785,75 58,96
    50 100 3 363 458,25 67,87
    50 200 3 703 033,00 74,14
    100 1 198 375,67 10,35
    100 16 2 494 268,00 45,86
    100 50 4 007 320,25 60,87
    100 100 4 753 680,50 69,29
    100 200 5 095 771,00 75,17
    200 1 278 253,53 10,57
    200 16 3 368 596,50 45,48
    200 50 5 214 060,50 64,57
    200 100 6 040 166,50 72,35
    200 200 6 283 312,00 77,07
    500 1 352 744,78 10,80
    500 16 4 281 761,50 47,17
    500 50 6 544 214,00 71,73
    500 100 7 267 295,50 77,15
    500 200 7 290 116,00 83,91

    Tableau 4 : Cluster 4 — 3 nœuds x 32 cœurs, 128 Go de mémoire

    batch worker tps max_cpu
    1 1 3 405,32 4,52
    1 16 51 460,87 11,04
    1 50 134 289,62 27,32
    1 100 201 014,75 40,45
    1 200 255 692,84 51,99
    50 1 113 644,64 5,33
    50 16 1 596 669,88 19,13
    50 50 3 676 491,50 38,75
    50 100 5 217 282,50 50,84
    50 200 6 345 112,00 62,49
    100 1 188 352,08 5,05
    100 16 2 624 622,50 21,15
    100 50 5 740 561,50 40,49
    100 100 7 521 672,00 55,85
    100 200 8 507 855,00 61,68
    200 1 249 571,77 5,05
    200 16 3 637 803,50 21,23
    200 50 8 141 380,50 45,39
    200 100 10 289 145,00 57,85
    200 200 10 462 525,00 60,48
    500 1 334 678,31 5,47
    500 16 4 657 772,50 24,23
    500 50 10 098 200,00 46,90
    500 100 12 405 648,00 64,57
    500 200 12 136 903,00 66,01

    Étapes suivantes