Terracotta大规模吞吐测试

通过对Terracotta进行性能测试,在8个JVM集群上实现了每秒20万以上的读取操作及150K读/写操作,性能比其他方案快30倍。此外,Terracotta在云计算环境EC2中易于部署,并通过收购Ehcache增强了分布式缓存能力。

原文  http://www.jdon.com/jivejdon/thread/36828

 

来自terracottatech公司一个博客,写到他们关于进行Terracotta的基准性能测试的结果:

最近一次性能基准报告。测试JPetClinic案例,通过Hibernate进行写入JPetClinic的领域模型。使用Terracotta 兵马俑作为Hibernate的二级缓存

在8个JVM集群上,我们可以做到每秒20万以上的读取,以90/10比率(用10%时间创造新的宠物和appointments)创造150K 读/写。

这个性能是其他方案的30倍速度,其他方案包括:花费邀请专家来微调调整其他可能的选项,其他这些方案只能做到从同样集群 组获得5K tps,MySQL本身自己w/o 二级缓存 可以支持1.1K的TPS ( Terracotta 比其快136倍) 。

我们正在创造一个强大的 可伸缩的最好的分布式缓存 架构。

http://blog.terracottatech.com/2009/08/massive_throughput_for_hiberna.html

 

Terracotta在云计算 环境EC2中的测试案例:
http://tech.mangot.com/roller/dave/entry/on_running_terracotta_on_ec2

好事情是:在云端运行Terracotta是非常简单的,原因如下:
1.所有集群 都通过标准的TCP/IP,没有广播机制no multicast.没有广播就没有因广播带来的巨大网络通讯。
2.Terracotta 客户端能够直接从服务端获得配置,这个优点在云计算 环境中拥有巨大优势:无需配置大量的机器。

 

Terracotta acquires Ehcache
Terracotta收购了Ehcache
这样,Ehcache + Terracotta成为一个轻量的 无侵入的 分布式缓存 系统。


原文:
http://tech.puredanger.com/2009/08/18/ehcache-terracotta/

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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