更改Innodb 数据页大小优化MySQL
[ 2009/12/24 11:24 | by selboo ]
作者：吴炳锡 来源：http://www.mysqlsupport.cn/ 联系方式： wubingxi#gmail.com
我们知道Innodb的数据页是16K,而且是一个硬性的规定，系统里没更改的办法，希望将来MySQL也能也Oracle一样支持多种数据页的大小。
但实际应用中有时16K显的有点大了，特别是很多业务在Oracle或是SQL SERVER运行的挺好的情况下迁到了MySQL上发现IO增长太明显的情况下，
就会想到更改数据页大小了。
实际上innodb的数据页大小也是可以更改的，只是需要在源码层去更改，然后重新rebuild一下MySQL.
更改办法：
(以MySQL-5.1.38源码为例）
位置在storage/innobase/include/univ.i ，在univ.i中查找：UNIV_PAGE_SIZE
UNIV_PAGE_SIZE就是数据页大小，默认的是16K. 后面的备注里标明，该值是可以设置必须为2的次方。对于该值可以设置成4k,8k,16k,32K,64K，在大也没意义了。
同时更改了UNIV_PAGE_SIZE后需要更改 UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 该值是2的多少次方为UNIV_PAGE_SIZE，所以设置数据页分别情况如下：
例子：
更改innodb的数据页为8K,相应修改为：
重新编译，然后测试测试，再测试。Good luck!
=====================================
mysql.5.0.88 在 innobase/include/univ.i
测试插入2000W 条数据的
修改前
1. Query OK, 1 row affected (23 min 41.56 sec)
2. Query OK, 1 row affected (23 min 52.65 sec)
修改后
3. Query OK, 1 row affected (14 min 14.90 sec)
4. Query OK, 1 row affected (14 min 23.79 sec)
我们知道Innodb的数据页是16K,而且是一个硬性的规定，系统里没更改的办法，希望将来MySQL也能也Oracle一样支持多种数据页的大小。
但实际应用中有时16K显的有点大了，特别是很多业务在Oracle或是SQL SERVER运行的挺好的情况下迁到了MySQL上发现IO增长太明显的情况下，
就会想到更改数据页大小了。
实际上innodb的数据页大小也是可以更改的，只是需要在源码层去更改，然后重新rebuild一下MySQL.
更改办法：
(以MySQL-5.1.38源码为例）
位置在storage/innobase/include/univ.i ，在univ.i中查找：UNIV_PAGE_SIZE
/*
DATABASE VERSION CONTROL
========================
*/
/* The universal page size of the database */
#define UNIV_PAGE_SIZE (2 * 8192) /* NOTE! Currently, this has to be a
power of 2 */
/* The 2-logarithm of UNIV_PAGE_SIZE: */
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 14
/* Maximum number of parallel threads in a parallelized operation */
#define UNIV_MAX_PARALLELISM 32
DATABASE VERSION CONTROL
========================
*/
/* The universal page size of the database */
#define UNIV_PAGE_SIZE (2 * 8192) /* NOTE! Currently, this has to be a
power of 2 */
/* The 2-logarithm of UNIV_PAGE_SIZE: */
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 14
/* Maximum number of parallel threads in a parallelized operation */
#define UNIV_MAX_PARALLELISM 32
UNIV_PAGE_SIZE就是数据页大小，默认的是16K. 后面的备注里标明，该值是可以设置必须为2的次方。对于该值可以设置成4k,8k,16k,32K,64K，在大也没意义了。
同时更改了UNIV_PAGE_SIZE后需要更改 UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 该值是2的多少次方为UNIV_PAGE_SIZE，所以设置数据页分别情况如下：
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 12 if UNIV_PAGE_SIZ=4K
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 13 if UNIV_PAGE_SIZ=8K
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 15 if UNIV_PAGE_SIZ=32K
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 13 if UNIV_PAGE_SIZ=8K
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 15 if UNIV_PAGE_SIZ=32K
例子：
更改innodb的数据页为8K,相应修改为：
/*
DATABASE VERSION CONTROL
========================
*/
/* The universal page size of the database */
#define UNIV_PAGE_SIZE 8192 /* NOTE! Currently, this has to be a
power of 2 */
/* The 2-logarithm of UNIV_PAGE_SIZE: */
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 13
/* Maximum number of parallel threads in a parallelized operation */
#define UNIV_MAX_PARALLELISM 32
DATABASE VERSION CONTROL
========================
*/
/* The universal page size of the database */
#define UNIV_PAGE_SIZE 8192 /* NOTE! Currently, this has to be a
power of 2 */
/* The 2-logarithm of UNIV_PAGE_SIZE: */
#define UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT 13
/* Maximum number of parallel threads in a parallelized operation */
#define UNIV_MAX_PARALLELISM 32
重新编译，然后测试测试，再测试。Good luck!
=====================================
mysql.5.0.88 在 innobase/include/univ.i
测试插入2000W 条数据的
修改前
1. Query OK, 1 row affected (23 min 41.56 sec)
2. Query OK, 1 row affected (23 min 52.65 sec)
修改后
3. Query OK, 1 row affected (14 min 14.90 sec)
4. Query OK, 1 row affected (14 min 23.79 sec)
改变linux shell的输出效果
[ 2009/12/15 16:14 | by selboo ]
echo -e "\033[32;49;1m [DONE] \033[39;49;0m"
输出结果 ：[DONE]
把知识延伸下：（以下转载）
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
文本终端的颜色可以使用“ANSI非常规字符序列”来生成。举例：
echo -e "\033[44;37;5m ME \033[0m COOL"
以上命令设置背景成为蓝色，前景白色，闪烁光标，输出字符“ME”，然后重新设置屏幕到缺省设置，输出字符 “COOL”。“e”是命令 echo 的一个可选项，它用于激活特殊字符的解析器。“\033”引导非常规字符序列。“m”意味着设置属性然后结束非常规字符序列，这个例子里真正有效的字符是 “44;37;5” 和“0”。
修改“44;37;5”可以生成不同颜色的组合，数值和编码的前后顺序没有关系。可以选择的编码如下所示：
编码 颜色/动作
0 重新设置属性到缺省设置
1 设置粗体
2 设置一半亮度（模拟彩色显示器的颜色）
4 设置下划线（模拟彩色显示器的颜色）
5 设置闪烁
7 设置反向图象
22 设置一般密度
24 关闭下划线
25 关闭闪烁
27 关闭反向图象
30 设置黑色前景
31 设置红色前景
32 设置绿色前景
33 设置棕色前景
34 设置蓝色前景
35 设置紫色前景
36 设置青色前景
37 设置白色前景
38 在缺省的前景颜色上设置下划线
39 在缺省的前景颜色上关闭下划线
40 设置黑色背景
41 设置红色背景
42 设置绿色背景
43 设置棕色背景
44 设置蓝色背景
45 设置紫色背景
46 设置青色背景
47 设置白色背景
49 设置缺省黑色背景
其他有趣的代码还有：
\033[2J 清除屏幕
\033[0q 关闭所有的键盘指示灯
\033[1q 设置“滚动锁定”指示灯 (Scroll Lock)
\033[2q 设置“数值锁定”指示灯 (Num Lock)
\033[3q 设置“大写锁定”指示灯 (Caps Lock)
\033[15:40H 把关闭移动到第15行，40列
\007 发蜂鸣生beep
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RedHat的字体和背景颜色的改变方法：
命令：
PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$"
或
export PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$" 两者的区别请查看环境变量的相关资料
解释：
\e[32;1m：这就是控制字体和背景颜色的转义字符，30~37是字体颜色、40~47是背景颜色
例子中的32;1m数字的位置是可以对调的如\e[1;32m，如果是在X环境下可以更换一下1的范围0~10，可能有的没用处：0或者不写（\e [0;32m或\e[;32m）显示浅颜色，1：显示高亮 4：加下划线.....如果改后的效果不好，但是又还原不了，那就不写m前面的数字，如\e[32;m，或者直接注销再登陆
\u \h \W：这是一些转义字符，下面详细解释：
\d ：代表日期，格式为weekday month date，例如："Mon Aug 1"
\H ：完整的主机名称。例如：我的机器名称为：fc4.linux，则这个名称就是fc4.linux
\h ：仅取主机的第一个名字，如上例，则为fc4，.linux则被省略
\t ：显示时间为24小时格式，如：HH：MM：SS
\T ：显示时间为12小时格式
\A ：显示时间为24小时格式：HH：MM
\u ：当前用户的账号名称
\v ：BASH的版本信息
\w ：完整的工作目录名称。家目录会以 ~代替
\W ：利用basename取得工作目录名称，所以只会列出最后一个目录
\# ：下达的第几个命令
\$ ：提示字符，如果是root时，提示符为：# ，普通用户则为：$
\n ：新建一行
字体并不局限于一个颜色，可以有多个颜色：
PS1="[\e[32;1m\u@\e[35;1m\h \e[31;1m\W]\\$"
以上两个命令在注销后再登陆就失效了，用下面方法使其永久生效：
vi /etc/profile
在“export PATH .....”下面添加一行：export PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$"
注销再登陆，就成功了，如果没生效，使用source /etc/profile 命令试试，或者直接重启机器。
输出结果 ：[DONE]
把知识延伸下：（以下转载）
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文本终端的颜色可以使用“ANSI非常规字符序列”来生成。举例：
echo -e "\033[44;37;5m ME \033[0m COOL"
以上命令设置背景成为蓝色，前景白色，闪烁光标，输出字符“ME”，然后重新设置屏幕到缺省设置，输出字符 “COOL”。“e”是命令 echo 的一个可选项，它用于激活特殊字符的解析器。“\033”引导非常规字符序列。“m”意味着设置属性然后结束非常规字符序列，这个例子里真正有效的字符是 “44;37;5” 和“0”。
修改“44;37;5”可以生成不同颜色的组合，数值和编码的前后顺序没有关系。可以选择的编码如下所示：
编码 颜色/动作
0 重新设置属性到缺省设置
1 设置粗体
2 设置一半亮度（模拟彩色显示器的颜色）
4 设置下划线（模拟彩色显示器的颜色）
5 设置闪烁
7 设置反向图象
22 设置一般密度
24 关闭下划线
25 关闭闪烁
27 关闭反向图象
30 设置黑色前景
31 设置红色前景
32 设置绿色前景
33 设置棕色前景
34 设置蓝色前景
35 设置紫色前景
36 设置青色前景
37 设置白色前景
38 在缺省的前景颜色上设置下划线
39 在缺省的前景颜色上关闭下划线
40 设置黑色背景
41 设置红色背景
42 设置绿色背景
43 设置棕色背景
44 设置蓝色背景
45 设置紫色背景
46 设置青色背景
47 设置白色背景
49 设置缺省黑色背景
其他有趣的代码还有：
\033[2J 清除屏幕
\033[0q 关闭所有的键盘指示灯
\033[1q 设置“滚动锁定”指示灯 (Scroll Lock)
\033[2q 设置“数值锁定”指示灯 (Num Lock)
\033[3q 设置“大写锁定”指示灯 (Caps Lock)
\033[15:40H 把关闭移动到第15行，40列
\007 发蜂鸣生beep
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RedHat的字体和背景颜色的改变方法：
命令：
PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$"
或
export PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$" 两者的区别请查看环境变量的相关资料
解释：
\e[32;1m：这就是控制字体和背景颜色的转义字符，30~37是字体颜色、40~47是背景颜色
例子中的32;1m数字的位置是可以对调的如\e[1;32m，如果是在X环境下可以更换一下1的范围0~10，可能有的没用处：0或者不写（\e [0;32m或\e[;32m）显示浅颜色，1：显示高亮 4：加下划线.....如果改后的效果不好，但是又还原不了，那就不写m前面的数字，如\e[32;m，或者直接注销再登陆
\u \h \W：这是一些转义字符，下面详细解释：
\d ：代表日期，格式为weekday month date，例如："Mon Aug 1"
\H ：完整的主机名称。例如：我的机器名称为：fc4.linux，则这个名称就是fc4.linux
\h ：仅取主机的第一个名字，如上例，则为fc4，.linux则被省略
\t ：显示时间为24小时格式，如：HH：MM：SS
\T ：显示时间为12小时格式
\A ：显示时间为24小时格式：HH：MM
\u ：当前用户的账号名称
\v ：BASH的版本信息
\w ：完整的工作目录名称。家目录会以 ~代替
\W ：利用basename取得工作目录名称，所以只会列出最后一个目录
\# ：下达的第几个命令
\$ ：提示字符，如果是root时，提示符为：# ，普通用户则为：$
\n ：新建一行
字体并不局限于一个颜色，可以有多个颜色：
PS1="[\e[32;1m\u@\e[35;1m\h \e[31;1m\W]\\$"
以上两个命令在注销后再登陆就失效了，用下面方法使其永久生效：
vi /etc/profile
在“export PATH .....”下面添加一行：export PS1="[\e[32;1m\u@\h \W]\\$"
注销再登陆，就成功了，如果没生效，使用source /etc/profile 命令试试，或者直接重启机器。
cacti性能优化笔记
[ 2009/12/15 16:02 | by selboo ]
From：http://zys.8800.org/index.php/archives/391
目标:
单台Cacti服务器，同时监控1000+ Server，50000+ RRD 文件. 保证图表数据的连续和流畅，每一轮数据采集时间控制在3分钟之内。
硬件环境:
Intel(R) Xeon(R) CPU E5420 @ 2.50GHz 4 cores
4G memory
normal sata disk
优化步骤:
1，优化数据库schema，建立合理的索引
cacti默认的cacti.sql建立的数据库模型，竟然一个Index都没有建。每次执行poller.php的时候，主要的时间，都花费在数据库查询上。使用下面的sql语句，建立一系列索引，弥补默认的cacti.sql中缺乏index的缺点。可以有效的提高poller.php执行的效率，缩短更新RRD文件所需的时间
CREATE INDEX `data_template_data_id` ON `data_input_data` (`data_template_data_id`);
CREATE INDEX `host_id_snmp_query_id_snmp_index` ON data_local (`host_id`,`snmp_query_id`,`snmp_index`);
CREATE INDEX `local_data_id_data_source_name` ON data_template_rrd (`local_data_id`,`data_source_name`);
CREATE INDEX `graph_template_id_local_graph_id` ON graph_templates_item (`graph_template_id`,`local_graph_id`);
CREATE INDEX `local_graph_template_item_id` ON graph_templates_item (`local_graph_template_item_id`);
CREATE INDEX `host_id_snmp_query_id_snmp_index` ON host_snmp_cache (`host_id`,`snmp_query_id`,`snmp_index`);
CREATE INDEX `local_data_id_rrd_path` ON poller_item (`local_data_id`,`rrd_path`);
CREATE INDEX `host_id_rrd_next_step` ON poller_item (`host_id`,`rrd_next_step`);
CREATE INDEX host_id_snmp_query_id ON host_snmp_cache (host_id,snmp_query_id);
CREATE INDEX host_id_snmp_port ON poller_item (host_id,snmp_port);
CREATE INDEX data_source_path ON data_template_data (data_source_path);
2，使用spine替代默认的cmd.php来采集数据
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/cacti-spine-0.8.7e.tar.gz
tar zxvf cacti-spine-0.8.7e.tar.gz
cd cacti-spine-0.8.7e
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/snmp_v3_fix.patch
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/mysql_client_reconnect.patch
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/ping_reliability.patch
patch -p1 -N < snmp_v3_fix.patch
patch -p1 -N < mysql_client_reconnect.patch
patch -p1 -N < ping_reliability.patch
./configure –prefix=cacti_install_dir
make
make install
然后编辑cacti_install_dir/etc/spine.conf
修改DB_HOST DB_DATABASE DB_USER DB_PASSWORD几个参数
最后，在cacti的setting->poller页面里，将poller type设置成spine，同时设置spine的Maximum Threads per Process， Number of PHP Script Servers， Script and Script Server Timeout Value几个参数。
通常会把Maximum Threads per Process设置成cpu * 2。在这里，我们设置成8.
3, 重构rra文件的目录结构，为每个device建立单独的rra目录
首先在crontab里禁用poller.php，然后执行cacti_install_dir/cli目录下的structure_rra_paths.php，它会将所有的RRD文件按照device重新分配目录，并修改数据库中的RRD路径，成功执行后，再恢复poller.php的crontab就可以了。
按照上面3个步骤，710台服务器，24000个RRD文件，完成一次poller.php的时间，缩短到50 seconds。实现了最初的目的。
TODO:
在执行poller.php的时候, 监控服务器的load达到了3，通过vmstat查看，显示负载主要在I/O。在目前的情况，如果再出现瓶颈，可以考虑安装Boost插件来进一步提供性能。
cacti主要通过snmp来采集数据，可以引入collected等客户端，提供数据采集的可靠性。
目标:
单台Cacti服务器，同时监控1000+ Server，50000+ RRD 文件. 保证图表数据的连续和流畅，每一轮数据采集时间控制在3分钟之内。
硬件环境:
Intel(R) Xeon(R) CPU E5420 @ 2.50GHz 4 cores
4G memory
normal sata disk
优化步骤:
1，优化数据库schema，建立合理的索引
cacti默认的cacti.sql建立的数据库模型，竟然一个Index都没有建。每次执行poller.php的时候，主要的时间，都花费在数据库查询上。使用下面的sql语句，建立一系列索引，弥补默认的cacti.sql中缺乏index的缺点。可以有效的提高poller.php执行的效率，缩短更新RRD文件所需的时间
CREATE INDEX `data_template_data_id` ON `data_input_data` (`data_template_data_id`);
CREATE INDEX `host_id_snmp_query_id_snmp_index` ON data_local (`host_id`,`snmp_query_id`,`snmp_index`);
CREATE INDEX `local_data_id_data_source_name` ON data_template_rrd (`local_data_id`,`data_source_name`);
CREATE INDEX `graph_template_id_local_graph_id` ON graph_templates_item (`graph_template_id`,`local_graph_id`);
CREATE INDEX `local_graph_template_item_id` ON graph_templates_item (`local_graph_template_item_id`);
CREATE INDEX `host_id_snmp_query_id_snmp_index` ON host_snmp_cache (`host_id`,`snmp_query_id`,`snmp_index`);
CREATE INDEX `local_data_id_rrd_path` ON poller_item (`local_data_id`,`rrd_path`);
CREATE INDEX `host_id_rrd_next_step` ON poller_item (`host_id`,`rrd_next_step`);
CREATE INDEX host_id_snmp_query_id ON host_snmp_cache (host_id,snmp_query_id);
CREATE INDEX host_id_snmp_port ON poller_item (host_id,snmp_port);
CREATE INDEX data_source_path ON data_template_data (data_source_path);
2，使用spine替代默认的cmd.php来采集数据
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/cacti-spine-0.8.7e.tar.gz
tar zxvf cacti-spine-0.8.7e.tar.gz
cd cacti-spine-0.8.7e
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/snmp_v3_fix.patch
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/mysql_client_reconnect.patch
wget http://www.cacti.net/downloads/spine/patches/ping_reliability.patch
patch -p1 -N < snmp_v3_fix.patch
patch -p1 -N < mysql_client_reconnect.patch
patch -p1 -N < ping_reliability.patch
./configure –prefix=cacti_install_dir
make
make install
然后编辑cacti_install_dir/etc/spine.conf
修改DB_HOST DB_DATABASE DB_USER DB_PASSWORD几个参数
最后，在cacti的setting->poller页面里，将poller type设置成spine，同时设置spine的Maximum Threads per Process， Number of PHP Script Servers， Script and Script Server Timeout Value几个参数。
通常会把Maximum Threads per Process设置成cpu * 2。在这里，我们设置成8.
3, 重构rra文件的目录结构，为每个device建立单独的rra目录
首先在crontab里禁用poller.php，然后执行cacti_install_dir/cli目录下的structure_rra_paths.php，它会将所有的RRD文件按照device重新分配目录，并修改数据库中的RRD路径，成功执行后，再恢复poller.php的crontab就可以了。
按照上面3个步骤，710台服务器，24000个RRD文件，完成一次poller.php的时间，缩短到50 seconds。实现了最初的目的。
TODO:
在执行poller.php的时候, 监控服务器的load达到了3，通过vmstat查看，显示负载主要在I/O。在目前的情况，如果再出现瓶颈，可以考虑安装Boost插件来进一步提供性能。
cacti主要通过snmp来采集数据，可以引入collected等客户端，提供数据采集的可靠性。
nginx编译优化测试
[ 2009/12/14 08:51 | by selboo ]
默认nginx使用的GCC编译参数是-O
需要更加优化可以使用以下两个参数
–with-cc-opt=’-O3′ \
–with-cpu-opt=opteron \
使得编译针对特定CPU以及增加GCC的优化
针对优化后的结果.我们进行测试
结果表明使用-O2以及以上的参数,可以微量增加性能1%左右.
而O2和O3基本可以认为是相同的.
./http_load -parallel 100 -seconds 10 urls
10811 fetches, 100 max parallel, 5.23252e+06 bytes, in 10 seconds
1.默认参数 -O
1087.2 fetches/sec, 526204 bytes/sec
msecs/connect: 45.5374 mean, 63.984 max, 1.008 min
msecs/first-response: 45.7679 mean, 64.201 max, 2.216 min
1088.9 fetches/sec, 527027 bytes/sec
msecs/connect: 45.0159 mean, 65.291 max, 0.562 min
msecs/first-response: 46.1236 mean, 67.397 max, 9.169 min
1102.2 fetches/sec, 533465 bytes/sec
msecs/connect: 44.5593 mean, 67.649 max, 0.547 min
msecs/first-response: 45.499 mean, 67.849 max, 2.495 min
2.优化编译后 -O2
1081.1 fetches/sec, 523252 bytes/sec
msecs/connect: 45.7144 mean, 63.324 max, 0.823 min
msecs/first-response: 46.1008 mean, 61.814 max, 4.487 min
1110.2 fetches/sec, 537337 bytes/sec
msecs/connect: 43.4943 mean, 60.066 max, 0.715 min
msecs/first-response: 45.756 mean, 62.076 max, 3.536 min
1107 fetches/sec, 535788 bytes/sec
msecs/connect: 44.872 mean, 3036.51 max, 0.609 min
msecs/first-response: 44.8625 mean, 59.831 max, 3.178 min
3.优化编译后 -O3
1097.5 fetches/sec, 531189 bytes/sec
msecs/connect: 45.1355 mean, 3040.24 max, 0.583 min
msecs/first-response: 45.3036 mean, 68.371 max, 4.416 min
1111.6 fetches/sec, 538014 bytes/sec
msecs/connect: 44.2514 mean, 64.831 max, 0.662 min
msecs/first-response: 44.8366 mean, 69.904 max, 3.928 min
1099.4 fetches/sec, 532109 bytes/sec
msecs/connect: 44.7226 mean, 61.445 max, 0.596 min
msecs/first-response: 45.4883 mean, 287.113 max, 3.336 min
需要更加优化可以使用以下两个参数
–with-cc-opt=’-O3′ \
–with-cpu-opt=opteron \
使得编译针对特定CPU以及增加GCC的优化
针对优化后的结果.我们进行测试
结果表明使用-O2以及以上的参数,可以微量增加性能1%左右.
而O2和O3基本可以认为是相同的.
./http_load -parallel 100 -seconds 10 urls
10811 fetches, 100 max parallel, 5.23252e+06 bytes, in 10 seconds
1.默认参数 -O
1087.2 fetches/sec, 526204 bytes/sec
msecs/connect: 45.5374 mean, 63.984 max, 1.008 min
msecs/first-response: 45.7679 mean, 64.201 max, 2.216 min
1088.9 fetches/sec, 527027 bytes/sec
msecs/connect: 45.0159 mean, 65.291 max, 0.562 min
msecs/first-response: 46.1236 mean, 67.397 max, 9.169 min
1102.2 fetches/sec, 533465 bytes/sec
msecs/connect: 44.5593 mean, 67.649 max, 0.547 min
msecs/first-response: 45.499 mean, 67.849 max, 2.495 min
2.优化编译后 -O2
1081.1 fetches/sec, 523252 bytes/sec
msecs/connect: 45.7144 mean, 63.324 max, 0.823 min
msecs/first-response: 46.1008 mean, 61.814 max, 4.487 min
1110.2 fetches/sec, 537337 bytes/sec
msecs/connect: 43.4943 mean, 60.066 max, 0.715 min
msecs/first-response: 45.756 mean, 62.076 max, 3.536 min
1107 fetches/sec, 535788 bytes/sec
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3.优化编译后 -O3
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