高可用 MVCC 与普通 MVCC 的性能基准测试

1. 测试环境

配置项 参数
CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 5320 CPU @ 2.20GHz
内存 754 GB
网卡 200 Gbps
测试数据量 3,500,000 行

2. 写入场景

2.1 场景描述

分别对高可用 MVCC 表和 MVCC 表进行批量写入测试。测试单线程和多线程并发写入性能。

数据写入脚本如下：
INSERT INTO sales_plan_table
      (row_id, id, plan_version, branch_company_code, branch_company_name,
       channel_type, year_code, season_name, category_lv1_code, structure,
       year_month_col, new_old_tag, month_tag, level_tag, sort_col,
       year_month_sort, sales_amount_ratio_channel_diff, sales_amount_ratio,
       sales_amount, sales_unit_price, sales_qty, sales_cost_price,
       gross_profit, sales_cost_amount, ...)
  VALUES
      (1, '1', 'v1.0', 'BC001', '华东', '线上', '2024', '春', 'CAT001', ...),
      (2, '2', 'v1.0', 'BC002', '华南', '线下', '2024', '夏', 'CAT002', ...),
      ...

2.2 测试参数

参数 值
数据量 3,500,000 行
批次大小 50,000 行/批
线程数 单线程 / 12 线程

2.3 测试结果对比

单线程写入

指标 高可用 MVCC MVCC 差异
总耗时 15.34 秒 6.96 秒 MVCC 快 2.2x
写入速率 228,206 行/秒 （129.9 MB/s） 502,729 行/秒（286.2 MB/s） MVCC +120%

多线程写入 (12 线程)

指标 高可用 MVCC MVCC 差异
总耗时 10.01 秒 5.00 秒 MVCC 快 2.0x
写入速率 349,791 行/秒 （199.15 MB/s） 699,301 行/秒（286.2 MB/s） MVCC +100%

结论：在写入场景下，普通 MVCC 相比高可用 MVCC 具有更高性能，单线程和多线程写入性能分别提升约 2.2 倍和 2.0 倍，主要由于高可用 MVCC 需要额外的 Raft 一致性协议开销。

3. 更新场景

3.1 场景描述

对两种表进行随机范围更新测试，更新操作涉及对销售金额、数量、单价、成本等多个字段的计算与写入。

数据写入脚本如下：
update loadHaMvccTable(tableName)   -- 或 loadMvccTable
     set
         sales_amount = sales_amount * 1.05,
         sales_qty = sales_qty * 1.02,
         sales_unit_price = sales_amount / sales_qty,
         sales_cost_price = sales_unit_price * 0.65,
         sales_cost_amount = sales_qty * sales_cost_price,
         gross_profit = sales_amount - sales_cost_amount,
         update_time = format(now(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"),
         update_by = "update_" + string(updateId)
     where row_id >= startRowId and row_id <= endRowId

3.2 测试参数

参数 值
底表数据量 3,500,000 行
每次更新行数 30,000 行
线程数 单线程 / 12 线程
测试轮次 单线程 10 轮 / 多线程持续 30 秒

3.3 测试结果对比

单线程更新
指标 高可用 MVCC MVCC 差异
平均耗时 0.14 秒 0.15 秒 持平
最小耗时 0.10 秒 0.11 秒 持平
最大耗时 0.28 秒 0.26 秒 高可用 MVCC 更稳定
理论 QPS 6.94 6.84 基本持平
多线程更新 (12 线程)
指标 高可用 MVCC MVCC 差异
完成更新数 462 次 515 次 MVCC +11%
实际 QPS 7.4 8.3 MVCC +11%
平均延迟 839.1 ms 813.6 ms MVCC -4%
最小延迟 146.0 ms 105.0 ms MVCC -29%
最大延迟 1284.0 ms 1895.0 ms MVCC +47%

结论：

  • 单线程更新场景：两者性能整体接近，高可用 MVCC 的性能波动相对更小，稳定性略优。
  • 多线程并发更新场景：普通 MVCC 的性能优于高可用 MVCC，QPS 约提升 11%。

4. 查询场景

4.1 场景描述

对两种表进行随机范围查询测试，测试不同数据量和不同并发数组合下的查询性能。

测试脚本如下：
select * from loadHaMvccTable(tableName)   -- 或 loadMvccTable
     where row_id >= startRowId and row_id <= endRowId

4.2 测试参数

参数 值
底表数据量 3,500,000 行
查询数据量 5 万 / 20 万 / 40 万行
并发数 10 / 13 / 15 并发

4.3 多线程查询结果对比

小数据量 (5 万行)
并发数 高可用 MVCC QPS MVCC QPS 高可用 MVCC 延迟 MVCC 延迟 QPS 差异
10 148.8 139.5 34.4 ms 36.1 ms HAMVCC +7%
13 190.7 198.0 34.1 ms 32.7 ms MVCC +4%
15 208.4 220.5 35.5 ms 33.5 ms MVCC +6%
中数据量 (20 万行)
并发数 高可用 MVCC QPS MVCC QPS 高可用 MVCC 延迟 MVCC 延迟 QPS 差异
10 44.2 41.1 130.4 ms 133.9 ms HAMVCC +8%
13 52.8 53.2 126.9 ms 127.2 ms 基本持平
15 53.3 54.2 139.3 ms 137.1 ms 基本持平
大数据量 (40 万行)
并发数 高可用 MVCC QPS MVCC QPS 高可用 MVCC 延迟 MVCC 延迟 QPS 差异
10 22.8 21.2 261.3 ms 263.3 ms HAMVCC +8%
13 26.5 26.0 254.2 ms 262.8 ms HAMVCC +2%
15 26.9 26.1 276.4 ms 284.9 ms HAMVCC +3%

结论：多线程查询场景下两者整体性能接近。在小数据量、高并发场景下，普通 MVCC 略占优势；在中等及大数据量场景下，高可用 MVCC 表现略优。

5. 综合对比

场景 高可用 MVCC MVCC 更优性能
单线程写入 228,206 行/秒 502,729 行/秒 MVCC
多线程写入 349,791 行/秒 699,301 行/秒 MVCC
单线程更新 9.97 QPS 10.18 QPS 持平
多线程更新 13.5 QPS 8.0 QPS 高可用 MVCC
多线程查询 22.8~208.4 QPS 21.2~220.5 QPS 持平

总体测试结果表明，高可用 MVCC 表（haMvccTable） 仅在 insert 场景下相较 MVCC 表（mvccTable） 存在约 2 倍的性能差距，在更新和查询等其他场景中，性能差异均不显著。