各種連線池效能對比測試
- Druid是效能最好的資料庫連線池,tomcat-jdbc和druid效能接近。
- proxool在激烈併發時會拋異常,完全不靠譜。
- c3p0和proxool都相當慢,慢到影響sql執行效率的地步。
- bonecp效能並不優越,採用LinkedTransferQueue並沒有能夠獲得性能提升。
- 除了bonecp,其他的在JDK 7上跑得比JDK 6上快
- jboss-datasource雖然穩定,但是效能很糟糕
相關推薦
各種連線池效能對比測試
Druid是效能最好的資料庫連線池,tomcat-jdbc和druid效能接近。proxool在激烈併發時會拋異常,完全不靠譜。c3p0和proxool都相當慢,慢到影響sql執行效率的地步。bonecp效能並不優越,採用LinkedTransferQueue並沒有能夠獲得性能提升。除了bonecp,其他的在
各種模式虛擬化的網路效能對比測試
dpdk+ovs 與 物理機 與 sriov(pci passthrough) 純粹的linux bridge的效能對比 CPU E5-2680V2 2.8G,網絡卡 ixgbe intel 82599。 模式/併發-----pps 20 40 80 物理機 9.7W 1
資料庫連線池效能測試
首先,需要新增測試所需的jar包。本次測試的jar包版本為,C3P0:0.9.52,duird:1.0.13,Tomcat jdbc:8.5.20 本次測試使用的資料庫為mysql,部署在伺服器上。 編寫測試程式碼。只進行了資料庫連線的獲取,與釋放。 上測試資
hibernate抓取策略效能分析,子查詢/連線查詢效能對比
https://blog.csdn.net/qq_40762011/article/details/82993283 https://blog.csdn.net/lzm18064126848/article/details/50578285 https://blog.csdn.net/luckarecs/
Java中將InputStream讀取為String, 各種方法的效能對比
如下, 一共存在11種實現方式及其對應的效能測試結果: 1. 使用IOUtils.toString (Apache Utils) String result = IOUtils.toString(inputStream, StandardCharsets.UTF_8);
Flutter和iOS原生效能對比測試
開篇 剛剛起步看了兩個月Flutter,感覺和之前那些跨平臺框架略有不同,我認為已經到跨平臺時代的3.0(隨便說說哈)。 現在Flutter是谷歌主推的一個東西,感覺還是有點期待。下面是一個Flutter的Demo和自己做的一個基本功能差不多的iOS原生Demo做一個性能對比。 正文 下文使用,從記憶體
傳統、VHD、VHDX效能對比測試(轉帖)
nkc3g4發表於 2014-4-30 16:24:41 傳統、VHD、VHDX效能對比測試 - Windows To Go優盤系統 - 蘿蔔頭IT論壇 - Powered by Discuz! https://bbs.luobotou.org/forum.php?mod=viewthread&ti
HAWQ與Hive查詢效能對比測試
一、實驗目的 本實驗通過模擬一個典型的應用場景和實際資料量,測試並對比HAWQ內部表、外部表與Hive的查詢效能。二、硬體環境1. 四臺VMware虛機組成的Hadoop叢集。2. 每臺機器配置如下:(1)15K RPM SAS 100GB(2)Intel(R)
Redis連線池設定及測試結果
設定redis連線池分為如下幾步: 1. 首先在nginx.conf檔案中的http節點下新增如下upstream節點 upstream redis_pool { server 127.0.0
java工作筆記:web 程式設計中關於jni和jna兩種工具操作和效能對比測試
第一次發部落格有點緊張哈。 最近剛剛公司轉崗從底層C語言的編寫到做Java的web restful架構。其中需要呼叫底層C++程式碼庫。所以對於選擇哪種方法從Java呼叫C的程式碼做了簡單地學習和對比測試。在這裡把他們貼出了。希望能有大神出來指點
YDB與spark SQL在百億級資料上的效能對比測試
按照時間逆序排序可以說是很多日誌系統的硬指標。在延雲YDB系統中,我們改變了傳統的暴力排序方式,通過索引技術,可以超快對資料進行單列排序,不需要全表暴力掃描,這個技術我們稱之為blockSort,目前支援tlong,tdouble,tint,tfloat四種
go-gob序列化/反序列化與讀寫檔案效能對比測試
測試目的:個人開源專案ZCache需對資料進行持久化儲存,在此驗證兩種技術方案:gob序列化/反序列化和直接讀寫檔案的效能 待測試程式碼 package main import ( gob "encoding/gob" "encoding/json" "fmt" "
資料庫連線池效能比對(hikari druid c3p0 dbcp jdbc)
背景 對現有的資料庫連線池做調研對比,綜合性能,可靠性,穩定性,擴充套件性等因素選出推薦出最優的資料庫連線池 。 NOTE: 本文所有測試均是MySQL庫 測試結論 1:效能方面 hikariCP>druid>tomcat-jdbc&
python3下multiprocessing、threading和gevent效能對比----暨程序池、執行緒池和協程池效能對比
目前計算機程式一般會遇到兩類I/O:硬碟I/O和網路I/O。我就針對網路I/O的場景分析下python3下程序、執行緒、協程效率的對比。程序採用multiprocessing.Pool程序池,執行緒是自己封裝的程序池,協程採用gevent的庫。用python
c3p0,dbcp和druid連線池效能解析
阿里出品,淘寶和支付寶專用資料庫連線池,但它不僅僅是一個數據庫連線池,它還包含一個ProxyDriver,一系列內建的JDBC元件庫,一個 SQL Parser。支援所有JDBC相容的資料庫,包括Oracle、MySql、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等等。Druid針對Or
Mysql資料庫Innodb與MyISAM的效能對比測試
由於近期有個專案對系統性能要求很高,技術選型上由於種種原因已經確定使用Mysql資料庫,接下來就是要確定到底使用哪種儲存引擎。我們的應用是典型的寫多讀少,寫入內容為也很短,對系統的穩定性要求很高。所以儲存引擎肯定就定在廣泛使用的Innodb和MyISAM之中了。
Hive 集算器 Impala效能對比測試報告(上)
目的 對比Hive、集算器、Impala這三種大資料解決方案在分組彙總和關聯計算時的效能差異。 硬體環境 PC數量:4 CPU:Intel Core i5 2500(4核) RAM:16G HDD:2T/7200rpm Ethern
BoneCP資料庫連線池效能上的缺點?
測試環境說明: 硬體環境:CPU:1.73G;記憶體:1G 軟體環境:JDK1.6+Eclipse3.4+Tomcat6.0 BoneCP版本:bonecp0.6.4/bonecp0.6.7.2/bon
tmpfs與ext3效能對比測試
author:skate time:2011/08/22 磁碟的大檔案的copy測試 [email protected] ~]# du -m --max-depth=1 /tmp/dhexp 1189 /tmp/dhexp [[email pr
PCIe固態儲存與HDD普通硬碟效能對比測試
經過兩週的測試,得出以下結果 MySQL-OLTP測試結果:(50張表,每張表1000萬資料,1000個執行緒) TPS:MySQL在PCIe固態儲存上執行是在HDD上執行的5.63倍 writes:MySQL在PCIe固態儲存上執行是在HDD上執行的5.58倍 read