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    在影响到MySQL性能的每个环节上,用户的典型担忧在于:容器化以后,在这些环节上是否存在显著的性能开销。为此,我们进行了充分的性能测试,下面我会对测试结果的某些细节进行探讨。

    我们的关注点主要在MySQL实例的IO和网络性能,尤其是对比采用了不同存储选项的实例,以及docker bridge网络模式带来了多少性能开销。测试的运行环境是:Oracle Server x5-2,处理器为2x Xeon E5-2660 v3(40硬件线程),256G内存,操作系统Ubuntu 16.04,Docker版本v1.11.2。

    Docker有三种使用存储卷的方式:

    1. 默认是通过使用数据卷。使用Docker内部volumes管理功能,将数据写入宿主机的某个目录。

    2.指定宿主机上的一个目录,将其挂载到容器内的特定位置。

    3.创建一个数据卷容器,然后将数据卷共享给其它容器。

    Docker 镜像是由一组layer构成,每一个layer代表文件系统的差异。Docker的存储驱动负责叠加这些layer,进而构成一个镜像。然而,跳过docker存储驱动的数据卷和宿主机目录,在性能上接近原生的存储。AUFS是使用最广泛的docker驱动程序,因此我们使用它进行测试。

    为了测试网络开销,我们分别对Docker host和bridge网络进行了测试,方法是创建容器时分别指定–net=host 或–net=bridged。创建容器时,默认采用bridge模式。Host模式只是在宿主机的网络栈上增加了容器,因此应该能够避免bridge模式带来的性能开销。

    测试时,我们使用了一个自定义的配置文件。为了增加I/O负载,首先我们特意将缓冲池大小设置为数据库大小的10%左右。数据库大小是2358MB,所以缓冲池大小为256MB。然后,我们将缓存池大小逐渐增加到16384MB,观察Docker不受I/O限制时,会出现什么情况。

    Docker运行MySQL时,自定义配置是很直接的。最简单的方式是创建容器时将 /etc/my.cnf 挂载到容器中(-v /path/to/host/mycnf:/etc/mycnf)。你也可以修改容器,并将修改commit到镜像中,但是这种方法不太好,因为每次升级MySQL时,你都要设置一次。

    我们已经使用 sysbench 进行了测试。我们运行以下命令,以便建立我们的测试数据库。

    668a5f5047af8dff44badffce1475c59.png

    测试之前,先运行Warm-up测试,测试程序运行320s,见下方。然后运行完整的测试。每个测试运行三次,在下表的结果中反映了这三次运行的平均值。

    cb7abfdb9cc2e998af163e7ba8221732.png在bridge模式下测试时,我们会在根据需要改变—mysql-host的地址。

    测试结果如下:

    机器和环境

    读写(TRANS/SEC)

    直接运行在宿主机上

    847

    Docker Volume –net=host

    857

    Docker Hostdir –net=host

    850

    Docker Datacontainer –net=host

    849

    Docker Volume –net=bridged

    868

    Docker Hostdir –net=bridged

    846

    Docker Datacontainer –net=bridged

    856

    我们发现,I/O高负载情况下,不同的方式测试结果差异性更小。Docker运行MySQL并没有显著的I/O或网络瓶颈。从这个角度看,Docker平台上的MySQL与直接运行在宿主机上并没有显著差别。值得注意的是:Docker上运行时,采用不同的存储选项和不采用存储选项并没有显著差别。

    之后,我们将缓存池大小调整到16384MB,观察I/O负载低时,会发生什么情况。然后我们重新运行了一次测试用例。

    结果如下:

    机器和环境

    读写(TRANS/SEC)

    直接运行在宿主机上

    12686

    Docker Volume –net=host

    12201

    Docker Hostdir –net=host

    12180

    Docker Datacontainer –net=host

    12233

    Docker Volume –net=bridged

    11698

    Docker Hostdir –net=bridged

    11644

    Docker Datacontainer –net=bridged

    11662

    结果表明,与直接运行在宿主机上的MySQL相比,运行在Docker上有一定的性能开销。网络上也存在微小的开销。仍然需要注意的是,docker不同的存储选项之间,性能并没有实际的差别。

    结论

    一个关键因素是I/O负载,I/O负载过高会抹平MySQL在Docker和宿主机上的差异。当不受I/O负载影响时,Docker显示出小幅度的瓶颈,尤其是运行在bridge网络模式下时。

    综合来说,docker不同的存储选项不会对MySQL性能产生较大影响,因此可以随意选择存储。非常重要的一点是,将MySQL运行在容器中时,要通过配置,对其进行性能调优。

    容器化MySQL已经在测试和开发环境中大量使用,我们的测试结果也显示在生产环境中选择容器化MySQL并不需要性能方面的考虑。

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  • MySQL相关的Dockerfile和脚本已经发布很长时间,在开发社区的使用率也稳步增长。这一点也在意料之中。在影响到MySQL性能的每个环节上,用户的典型担忧在于:容器化以后,在这些环节上是否存在显著的性能开销。为此,...

    说到部署,Docker将便携性和易用性拉高到一个新水准。MySQL相关的Dockerfile和脚本已经发布很长时间,在开发社区的使用率也稳步增长。这一点也在意料之中。

    在影响到MySQL性能的每个环节上,用户的典型担忧在于:容器化以后,在这些环节上是否存在显著的性能开销。为此,我们进行了充分的性能测试,下面我会对测试结果的某些细节进行探讨。

    我们的关注点主要在MySQL实例的IO和网络性能,尤其是对比采用了不同存储选项的实例,以及docker bridge网络模式带来了多少性能开销。测试的运行环境是:Oracle Server x5-2,处理器为2x Xeon E5-2660 v3(40硬件线程),256G内存,操作系统Ubuntu 16.04,Docker版本v1.11.2。

    Docker有三种使用存储卷的方式:

    1. 默认是通过使用数据卷。使用Docker内部volumes管理功能,将数据写入宿主机的某个目录。

    2.指定宿主机上的一个目录,将其挂载到容器内的特定位置。

    3.创建一个数据卷容器,然后将数据卷共享给其它容器。

    Docker 镜像是由一组layer构成,每一个layer代表文件系统的差异。Docker的存储驱动负责叠加这些layer,进而构成一个镜像。然而,跳过docker存储驱动的数据卷和宿主机目录,在性能上接近原生的存储。AUFS是使用最广泛的docker驱动程序,因此我们使用它进行测试。

    为了测试网络开销,我们分别对Docker host和bridge网络进行了测试,方法是创建容器时分别指定–net=host 或–net=bridged。创建容器时,默认采用bridge模式。Host模式只是在宿主机的网络栈上增加了容器,因此应该能够避免bridge模式带来的性能开销。

    测试时,我们使用了一个自定义的配置文件。为了增加I/O负载,首先我们特意将缓冲池大小设置为数据库大小的10%左右。数据库大小是2358MB,所以缓冲池大小为256MB。然后,我们将缓存池大小逐渐增加到16384MB,观察Docker不受I/O限制时,会出现什么情况。

    Docker运行MySQL时,自定义配置是很直接的。最简单的方式是创建容器时将 /etc/my.cnf 挂载到容器中(-v /path/to/host/mycnf:/etc/mycnf)。你也可以修改容器,并将修改commit到镜像中,但是这种方法不太好,因为每次升级MySQL时,你都要设置一次。

    我们已经使用 sysbench 进行了测试。我们运行以下命令,以便建立我们的测试数据库。

    测试之前,先运行Warm-up测试,测试程序运行320s,见下方。然后运行完整的测试。每个测试运行三次,在下表的结果中反映了这三次运行的平均值。

    在bridge模式下测试时,我们会在根据需要改变—mysql-host的地址。

    测试结果如下:

    机器和环境

    读写(TRANS/SEC)

    直接运行在宿主机上

    847

    Docker Volume –net=host

    857

    Docker Hostdir –net=host

    850

    Docker Datacontainer –net=host

    849

    Docker Volume –net=bridged

    868

    Docker Hostdir –net=bridged

    846

    Docker Datacontainer –net=bridged

    856

    我们发现,I/O高负载情况下,不同的方式测试结果差异性更小。Docker运行MySQL并没有显著的I/O或网络瓶颈。从这个角度看,Docker平台上的MySQL与直接运行在宿主机上并没有显著差别。值得注意的是:Docker上运行时,采用不同的存储选项和不采用存储选项并没有显著差别。

    之后,我们将缓存池大小调整到16384MB,观察I/O负载低时,会发生什么情况。然后我们重新运行了一次测试用例。

    结果如下:

    机器和环境

    读写(TRANS/SEC)

    直接运行在宿主机上

    12686

    Docker Volume –net=host

    12201

    Docker Hostdir –net=host

    12180

    Docker Datacontainer –net=host

    12233

    Docker Volume –net=bridged

    11698

    Docker Hostdir –net=bridged

    11644

    Docker Datacontainer –net=bridged

    11662

    结果表明,与直接运行在宿主机上的MySQL相比,运行在Docker上有一定的性能开销。网络上也存在微小的开销。仍然需要注意的是,docker不同的存储选项之间,性能并没有实际的差别。

    结论

    一个关键因素是I/O负载,I/O负载过高会抹平MySQL在Docker和宿主机上的差异。当不受I/O负载影响时,Docker显示出小幅度的瓶颈,尤其是运行在bridge网络模式下时。

    综合来说,docker不同的存储选项不会对MySQL性能产生较大影响,因此可以随意选择存储。非常重要的一点是,将MySQL运行在容器中时,要通过配置,对其进行性能调优。

    容器化MySQL已经在测试和开发环境中大量使用,我们的测试结果也显示在生产环境中选择容器化MySQL并不需要性能方面的考虑。

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    43c30b00e436b1ef041ad0aad1ea5b7b.png

    箱线图,可为数据样本提供汇总统计量的可视化表示。在科研中,对离散数据进行分析时有时会用到,笔者在论文中也时而看到。

    下图是笔者在文献中看到的,横坐标是不同模型计算结果的对比,使用的就是箱线图[1]

    4994c1350e566607d96061f09d9f9180.png

    因为见得不多,先对图及相关术语进行解释。

    1 箱线图定义

    对于给定数值数据,对应的箱线图显示以下信息:中位数下四分位数上四分位数、任何离群值(使用四分位差计算得出)以及不是离群值的最小值和最大值。

    一个典型的箱线图如下所示[2]

    205b2235464b28f0f34a6d83202c9018.png

    框的中间线为样本中位数,用m表示;

    每个框的上边缘和下边缘分别表示上四分位数和下四分位数;对于任意一组数据,将其按照从小到大按顺序排列后,第25%的数为上四分位数,第50%数为中位数,第75%数为下四分位数;顶部和底部边缘之间的距离表示四分位差,用IQR表示;

    离群值是指距离框的顶部或底部超过1.5IQR的值;

    须线是延伸到每个框的上方和下方的线条。一条须线将上四分位数与最大非离群值(不是离群值的最大值)相连,另一条须线将下四分位数与最小非离群值(不是离群值的最小值)相连。

    缺口区域的顶部和底部边缘分别对应于

    equation?tex=m%2B%281.57%5Crm+IQR%29%2F%5Csqrt%7Bn%7D
    equation?tex=m-%281.57%5Crm+IQR%29%2F%5Csqrt%7Bn%7D,其中 m 是中位数、IQR 是四分位差、n 是数据点数,不包括 NaN 值。缺口有助于比较多个箱线图中的样本中位数。当指定 'Notch','on' 时,boxchart 函数会在每个中位数周围创建锥形着色区域。

    2 boxchart函数

    在MATLAB中,通过boxchart函数绘制箱线图。

    2.1 用法

    boxchart(ydata)
    boxchart(xgroupdata,ydata)
    boxchart(___,Name,Value)
    boxchart(ax,___)
    b = boxchart(___)
    boxchart(ydata) 为矩阵 ydata 的每列创建一个箱线图。如果 ydata 是向量,则 boxchart 只创建一个箱线图。每个箱线图显示以下信息:中位数、下四分位数和上四分位数、任何离群值(使用四分位差计算得出)以及不是离群值的最小值和最大值。有关详细信息,请参阅箱线图。
    boxchart(xgroupdata,ydata) 根据 xgroupdata 中的唯一值对向量 ydata 中的数据进行分组,并将每组数据绘制为一个单独的箱线图。xgroupdata 确定每个箱线图在 x 轴上的位置。ydata 必须为向量,xgroupdata 必须与 ydata 长度相同。
    boxchart(___, Name, Value) 使用一个或多个名称-值对组参数指定其他图选项。例如,您可以通过指定 'Notch','on' 使用缺口来比较样本中位数。在所有其他输入参数之后指定名称-值对组参数。有关属性列表,请参阅 BoxChart 属性。
    boxchart(ax,___) 将图形绘制到 ax 指定的坐标区中,而不是当前坐标区 (gca) 中。参数 ax 可以置于前面的语法中的任何输入参数组合之前。
    b = boxchart(___) 返回 BoxChart 对象。创建箱线图后,使用 b 设置箱线图的属性。有关属性列表,请参阅 BoxChart 属性。[2]

    2.2 示例1

    clc
    clear all
    close all
    a = randi([0 1000], 40, 2);
    boxchart(a);

    ee92ad0fc1f1f50955aab8850bf9c29f.png

    这里我们随机产生一组[0, 1000]的整数。

    2.3 示例2

    clc
    clear all
    close all
    a = randi([0 1000], 40, 2);
    a(41:44,1:2) = randi([1000 2000],4,2);
    a(45:48,1:2) = randi([-1000 0],4,2);
    boxchart(a);

    510c6675acd50288bf62957741128c41.png

    为了产生离群值,这里向上和向下分别产生几个较大和较小的数。

    2.4 示例3

    clc
    clear all
    close all
    a = randi([0 1000], 110, 1);
    a(101:105,1) = randi([1000 2000],5,1);
    a(106:110,1) = randi([-1000 0],5,1);
    x = int16(rand(110,1));
    x = categorical(x);
    boxchart(x,a);
    hold on
    plot(x,a,'x');

    34b63e2b9178f9a197c57c2b7a12ca8a.png

    这里将所有原始数据点都在图中画出来,以作比较。

    注意,这里的横坐标是categorical类型数据,例如0/1;high/low;long/short等。

    2.5 示例4

    clc
    clear all
    close all
    a = randi([0 1000], 110, 1);
    a(101:105,1) = randi([1000 2000],5,1);
    a(106:110,1) = randi([-1000 0],5,1);
    x = int16(rand(110,1));
    x = categorical(x);
    b = boxchart(x,a);
    b.MarkerStyle = '+';
    b.MarkerColor = 'r';
    b.BoxFaceColor = [0.5 0.1 0.9];
    b.WhiskerLineColor = [0.2 0.6 0.4];

    f8fd3d48e16a604174ef1100641f6593.png

    通过返回句柄,可以产看箱线图的属性,并可以对很多属性进行自定义修改。例如离群值的颜色、大小、类型,框的颜色,须线的颜色、粗细、类型等。

    2.6 示例5

    b.Notch = 'on';

    6941a8ec20362a16bdd9225c6b0b35cc.png

    通过将Notch设置为'on',可以显示缺口区域,用于比较中位数值是否彼此存在显著差异。

    2.7 示例6

    b.JitterOutliers = 'on';
    b.MarkerStyle = 's';

    150a60de1d4d82453518cc2ef8d1af49.png

    有时候,离群值的点比较多时,会彼此遮挡,不利于观察。可在句柄中打开JitterOutliers,使得点可以随机左右移动,便于观察。同时可以更改点的属性。

    又例如

    78ba4bf47cfe236697cd8db08a712353.png

    关于箱线图更多资料,可参考帮助文档[2]

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    MATLAB画图技巧与实例:目录

    Alien:MATLAB画图技巧与实例:目录zhuanlan.zhihu.com
    9dd3e04ac1f38226da76545d1f98136d.png

    MATLAB画图技巧与实例(一):常用函数

    Alien:MATLAB画图技巧与实例(一):常用函数zhuanlan.zhihu.com
    d29ff19e090ce7e7f5b7e02fd243507a.png

    参考

    1. ^Bagheri, G., & Bonadonna, C. (2019). Comment on “A new one‐equation model of fluid drag for irregularly shaped particles valid over a wide range of Reynolds number” by F. Dioguardi et al. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2019JB017697
    2. ^abcMATLAB帮助文档 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/boxchart.html
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