В данном репозитории лежит приложение, которое позволяет тестировать производительность той или иной архитектуры сервера.
Артефакты работы приложения можно найти в следующих папках:
- Графики находятся в папке image
- Файлы с результатами находятся в папке results. В данной папке находятся результаты тестирования при изменении того или иного параметра. Каждому опыту соответствуют 4 файла: 3 файла с результатом тестирования и 1 файл (
*_description.txt) с описанием
Увеличение среднего времени запроса на клиенте вполне обосновано, так как при увеличении длины массива увеличивается время сортировки на сервере, и как следствие увеличивается среднее время запроса на клиенте. Кроме того при увеличении длины массива возрастает объем пересылаемых данных между клиентом и сервером, что также сказывается на среднем времени запроса на клиенте.
Увеличение времени обработки клиента на сервере также связано с увеличением длины массива, так как при увеличении длины массива увеличивается время сортировки, и как следствие время обработки клиента.
На данном графике видно, что асинхронная архитектура работает быстрее своих конкурентов, при этом отрыв по времени увеличивается с ростом количества элементов в массиве.
Также можно заметить, что неблокирующая архитектура до длины массива 1200 обрабатывает клиента быстрее, чем блокирующая. Однако при увеличении длины массива до 2000 неблокирующая архитектура начинает проигрывать блокирующей по времени обработки клиента. Предполагаю, что это связано с тем, что неблокирующая архитектура справляется лучше с маленькими сообщениями, как было объяснено на лекции. Блокирующая же архитектура работает быстрее, когда клиенты отправляют большие сообщения.
Эти замеры учитывают лишь время затрачиваемое на обработку запроса. При увеличении длины массива объем запроса увеличивается, и как следствие увеличивается затрачиваемое на сортировку время. Все три архитектуры справляются с этой задачей приблизительно одинаково.
При увеличении количества клиентов увеличивается нагрузка на сервер, все три архитектуры начинают работать хуже, и как следствие увеличивается среднее время работы клиента.
В этой ситуации асинхронная архитектура снова показывает лучшие результаты относительно своих конкурентов.
При увеличении количества клиентов отрыв асинхронной архитектуры от своих конкурентов увеличивается. Предполагаю, что блокирующая архитектура работает медленнее асинхронной из-за того, что создаются очень много потоков, в результате на переключение контекста тратится очень много времени. Неблокирующая же архитектура показывает плохие результаты из-за того, что сообщение достаточно большого размера (1000 элементов в массиве), клиентов становится достаточно много, и чтение в одном потоке, и запись - в одном потоке не справляются со своими задачами.
При этом неблокирующая работает медленнее блокирующей, предполагаю это связано с тем, что объем сообщений (1000 элементов в массиве) достаточно большой, чтобы в блокирующей архитектуре читающие/пишущие потоки не сильно мешали работать потокам, которые выполняют сортировку. В то же время один поток на чтение и один поток на запись в неблокирующей архитектуры плохо справляются со своими задачами из-за больших размера сообщения и количества клиентов.
Результаты на трех архитектурах различаются незначительно. При этом из графика можно сделать вывод, что время сортировки не зависит от количества клиентов.
Из графика видно, что при увеличении D среднее время одного запроса на клиенте увеличивается для трех архитектур. При этом можно заметить, что чем больше значение D, тем более похожими становятся результаты всех трех архитектур.
Из графика видно, что на сервере ситуация противоположная. Чем больше D, тем меньше тратится времени на обработку запроса. Предполагаю, что это связано с тем, что при увеличении D уменьшается нагрузка на сервер.
Из графика можно сделать вывод, что время сортировки почти не зависит от D.