Go语言对插件约束较多，如Go版本、第三方依赖版本、编译参数等，插件需要与性能测试服务执行器主程序严格一致，否则将出现包括但不限于Go插件编译约束表中描述的异常，请严格按照约定编译so文件。 表1 Go插件编译约束表 约束项 约束值 说明 arch linux amd64 - Go版本 1.19.6 执行go

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Linux 云服务器 网络性能测试方法 手把手教你用netperf工具、iperf3工具，测试 弹性云服务器 间网络性能。主要包括“测试准备”、“TCP带宽测试”、“UDP PPS测试”和“时延测试”。 背景知识 被测机：被压力测试网络性能的弹性云 服务器 ，可作为netperf测试中的cl

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线。 SO名称 必填项。 填写SO名称。由1~250个字符组成，包含中文、字母、数字及下划线。 SO描述 选填项。 SO相关的相关描述。由1~255个字符组成，包含中文、字母、数字及下划线。 设置字段信息，如图2所示，相关参数说明请参考表2 参数说明。设置完成后单击“新建字段”，

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/lib/x86_64-linux-gnu/libfuse.so.2 执行以下命令，建立与被删除旧版本链接类似的libfuse.so.2.9.7库链接。 ln -s /lib/x86_64-linux-gnu/libfuse.so.2.9.7 /lib/x86_64-linux-gnu/libfuse

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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(Embedded Linux) x86 Linux x86_64 Linux x86 Windows x86_64 Windows 需要支持以下工具链之一： gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian arm-none-linux-gnueabi

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请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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Linux 操作场景 本章节主要介绍如何将老架构的Agent升级到新架构Agent。 约束限制 不支持局点：华南-广州-友好用户环境、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城一。 操作步骤 使用root账号，登录E CS 。 执行如下命令，确认当前Agent的版本是新架构Uniagent还是老架构telescope。

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linux-vdso.so.1 (0x0000ffffaf016000) libssl.so.1.1 => /usr/lib64/libssl.so.1.1 (0x0000ffffaee7a000) libcrypto.so.1.1 =>

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该指标用于统计测量对象当前的GPU性能状态。 该指标无单位。 采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取。 采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 P0-P15、P32， P0：表示最大性能状态 P15：表示最小性能状态 P32：表示状态未知

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依照约定编译好so文件和json文件后，将文件上传到PerfTest测试工程，在测试用例中添加自定义请求、自定义函数或自定义检查点。 添加插件 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行，单击工程名称进入测试工程详情页面。

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可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath = "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1" nvmlCentosNvidiaLibraryPath

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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