Benchmark学习记录

     Benchmark基准测试程序用于测试和预测计算机系统的性能，揭示不同结构机器的长处和短处，在计算机领域应用最成功的就是性能测试，主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。Benchmark基准测试程序试图提供一个客观，公正的评价机器性能的标准。是一个评价方式 。

      性能调优的两大利器是Benchmark和profile工具。Benchmark用压力测试挖掘整个系统的性能状况，而profile工具最大限度地呈现系统的运行状态和性能指标，方便用户诊断性能问题和进行调优。

Benchmark的核心由3部分组成：数据集、 工作负载、度量指标。

1、数据集

数据类型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。由于大数据环境下的数据类型复杂，负载多样，所以大数据Benchmark需要生成3种类型的数据和对应负载。

1）结构化数据：传统的关系数据模型，可用二维表结构表示。典型场景有电商交易、财务系统、医疗HIS数据库、政务信息化系统等等；

2）半结构化数据：类似XML、HTML之类，自描述，数据结构和内容混杂在一起。典型应用场景有邮件系统、Web搜索引擎存储、教学资源库、档案系统等等，可以考虑使用Hbase等典型的KeyValue存储；

3）非结构化数据：各种文档、图片、视频和音频等。典型的应用有视频网站、图片相册、交通视频监控等等。

2、工作负载

互联网领域数据庞大，用户量大，成为大数据问题产生的天然土壤。对工作负载理解和设计可以从以下几个维度来看

1）密集计算类型：CPU密集型计算、IO密集型计算、网络密集型计算；

2）计算范式：SQL、批处理、流计算、图计算、机器学习；

3）计算延迟：在线计算、离线计算、实时计算；

4）应用领域：搜索引擎、社交网络、电子商务、地理位置、媒体、游戏。

3、度量指标

性能高估的两大利器就是Benchmark和Profile工具。Benchmark用压力测试挖掘整个系统的性能状况，而Profile工具最大限度地呈现系统的运行时状态和性能指标，方便用户诊断性能问题和进行调优。

1）工具的使用

   a）在架构层面：perf、nmon等工具和命令；

   b）在JVM层面：btrace、Jconsole、JVisualVM、JMap、JStack等工具和命令；

   c）在Spark层面：web ui、console log，也可以修改Spark源码打印日志进行性能监控。

2）度量指标

   a）从架构角度度量：浮点型操作密度、整数型操作密度、指令中断、cache命中率、TLB命中；

   b）从Spark系统执行时间和吞吐的角度度量：Job作业执行时间、Job吞吐量、Stage执行时间、Stage吞吐量、Task执行时间、Task吞吐量；

   c）从Spark系统资源利用率的角度度量：CPU在指定时间段的利用率、内存在指定时间段的利用率、磁盘在指定时间段的利用率、网络带宽在指定时间段的利用率；

   d）从扩展性的角度度量：数据量扩展、集群节点数据扩展（scale out）、单机性能扩展（scale up）。

三、Benchmark的运用

1、Hibench：由Intel开发的针对Hadoop的基准测试工具，开源的，用户可以到Github库中下载

2、Berkeley BigDataBench：随着Spark的推出，由AMPLab开发的一套大数据基准测试工具，官网介绍

3、Hadoop GridMix：Hadoop自带的Benchmark，作为Hadoop自带的测试工具使用方便、负载经典，应用广泛

4、Bigbench：由Teradata、多伦多大学、InfoSizing、Oracle开发，其设计思想和利用扩展具有研究价值，可以参阅论文Bigbench:Towards an industry standard benchmark for big data analytics。

5、BigDataBenchmark：由中科院研发，官方介绍

6、TPC-DS：广泛应用于SQL on Hadoop的产品评测

7、其他的Benchmark：Malstone、Cloud Harmony、YCSB、SWIM、LinkBench、DFSIO、Hive performance Benchmark(Pavlo)等等