IPFS真的优于Http吗?首份IPFS存储性能测评报告出炉

本文通过本地、局域网及公网环境对IPFS协议的存储性能进行深度测评,对比了IPFS与七牛云的存储效率。结果显示,IPFS在小文件上传速度上优于HTTP,且高配置硬件能提升IPFS性能。随着节点增加,IPFS的CDN性能有望超越传统云存储。

自IPFS协议诞生以来,从技术的角度分析,行业内一直认为其存储性能优于传统的HTTP协议,那么事实上是否真的如此呢?理论上的优势在实践上是否也存在呢,星际鑫航技术团队为揭秘IPFS真实的存储性能,进行了深度性能测试,本文为 IPFS 存储性能测试报告的核心内容摘录。

文章导读:
阅读须知,测评如何进行。
本地存储、局域网存储,无网络因素下性能测试
公网环境中,IPFS协议与七牛云性能对比
结论陈述,IPFS性能几何?

一、阅读须知

1、测评方法
文件的存储性能主要体现在读写速度,而读写速度受硬件、网络、存储协议、节点数量、文件大小等多个因素的综合影响。本次测评将采用控制变量法,分别控制不同的变量,通过IPFS协议对不同大小的文件进行多组重复测试,最后取读写速度的平均值。
2、测评说明
①本次测试使用的都是单台服务器,主要测试 IPFS 读写性能,以及哪些因素会影响 IPFS 的存储效率。
②受限于硬件配置、数量以及时间等条件的限制,测评结果可能会存在偏差。本文提供测评的思路,大家有兴趣可以自行进行测试。
3、郑重申明:
此份报告仅仅是IPFS存储性能的技术性验证,不构成任何IPFS类矿机投资建议,星际鑫航技术团队对测评内容享有解释权。

二、本地存储、局域网存储,无网络因素下性能测试

本地测试
本地测试主要是针对网络因素这个变量,做定性分析。基于IPFS协议的本地存储,可以类比于文件在本地的复制与粘贴(实际过程更复杂)。考虑到硬件配置对存储性能的影响,我们这里分别使用了两台不同配置的台式机进行了测试。
配置一
CPU: i5-4160-4Core 主频 3.2G
内存: 8GB
硬盘:普通家用硬盘 1GB
操作系统:Ubuntu 18.04-LTS
测试结果

Valkey 9.0.0 作为基于 Redis 开发的开源高性能键值数据存储系统,在以下一些具体业务场景中可能性能优于 Redis 8.2: ### 高并发读写场景 在高并发读写场景下,系统需要处理大量的并发请求。Redis 虽然通过增加 IO 线程数(io - threads 参数)可以并行处理更多的网络 IO 操作,减少单线程处理的瓶颈,提升处理网络请求的能力和整体性能与吞吐量,但 Valkey 可能在其基础上进行了更深度的优化。例如,Valkey 可能针对高并发场景对线程调度算法、内存分配策略等进行了改进,使得在大量并发请求时,能更高效地分配系统资源,减少线程切换开销,从而在高并发读写场景下表现更优 [^2]。 ### 对内存使用效率要求极高的场景 某些业务场景对内存使用效率要求极高,需要在有限的内存资源下存储和处理更多的数据。Valkey 可能采用了更先进的内存管理策略和数据压缩算法。比如,它可能针对特定的数据类型设计了更高效的压缩方式,在存储相同数据量时占用更少的内存空间,进而减少内存的使用成本。同时,更高效的内存管理可以减少内存碎片,提高内存的访问速度,提升系统整体性能。 ### 与亚马逊云科技深度集成的场景 由于亚马逊云科技积极为 Valkey 项目做出贡献,Valkey 能够充分利用 ElastiCache 拥有的 13 年以上的运营经验、安全性和可靠性,获得亚马逊强大的完全托管服务的体验。在与亚马逊云科技深度集成的业务场景中,Valkey 可以更好地与亚马逊的其他云服务协同工作,减少数据传输延迟,提高系统的整体性能和稳定性。例如,在使用亚马逊云的存储、计算等服务时,Valkey 可以与这些服务无缝对接,实现更高效的数据交互和处理 [^1]。 ```python # 以下是一个简单的模拟高并发读写的 Python 代码示例(使用 Redis 客户端,Valkey 类似) import redis import threading # 连接到 Redis/Valkey r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def write_data(): for i in range(1000): r.set(f'key_{i}', f'value_{i}') def read_data(): for i in range(1000): r.get(f'key_{i}') # 创建多个线程进行并发读写 write_threads = [threading.Thread(target=write_data) for _ in range(10)] read_threads = [threading.Thread(target=read_data) for _ in range(10)] # 启动线程 for thread in write_threads + read_threads: thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in write_threads + read_threads: thread.join() ```
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