Confluence 3 つのパフォーマンス改善点
Confluence 3.0 は、Confluence 2.10 以前のバージョンからパフォーマンスを大幅に改善しました。このページでは、Confluence 3.0 のパフォーマンスの特徴について説明し、1 つ前のバージョンである Confluence 2.10 と比較した場合の改善点を示します。バージョン 2.10 と比べて、Confluence 3.0 の応答時間は 30% から 40%、クラスターでの応答時間は 50% 短縮されました。つまり、クラスター バージョンの Confluence 3.0 はこれまでよりも 2 倍高速になっています。また、Confluence は、かつてないほど大幅に拡張されています。Confluence 3.0 では、より高速でより多くの CPU が、2.10 以前のバージョンよりもうまく活用されています。
1 特定のパフォーマンスの改善
ログファイルやスレッド ダンプの分析時に発生していた可能性のある特定の問題をいくつか修正しました。ユーザーがこれまで気づいてなかった場合でも、ユース ケースによっては、これらの問題によってシステムの速度低下の原因となっていた可能性があります。
- 検索インデックスの再構築が、大幅に高速化され、最大ファクター 2 になりました。アトラシアンのパフォーマンス テストでは、20,000 ページのサンプル セットに 30 分 (Confluence 2.10 使用) かかっていたのが、たったの 16 分 (Confluence 3.0 を使用) になりました。
- データベース クエリの向上
- CONF-14488 : SpacePermissions テーブルに複合データベース インデックスを追加しました。これにより多くのページやスペースに制約があるインストールを高速化します。
- CONF-14422 : 初めて取得する際に、添付ファイルの最新バージョンのみが読み取られるようになりました。添付ファイルには数百または数千のリビジョンがある場合、ページ (およびダッシュボード) の速度が低下していました。
- CONF-14273 : ページをレンダリングする際の全体的な DB 負荷を削減しました。これにより、データベース サーバーが既に高負荷となっている場合に、全体的なパフォーマンスが低下しないようサポートします。
- キャッシュの強化
- CONF-12894 : HTTPS/SSL 速度を上げるため、リソースのキャッシュ処理を改善しました。これにより、HTTP の使用時、画面のレンダリングが高速化します。
- CONF-8034 : ユーザー インターフェイスの応答性を向上させるため、添付ファイルの見出しのキャッシュに対応するようになりました。ブラウザは添付ファイル (ユーザー アバターを含む) を再ダウンロードしません。これにより、ページの読み取り時間を短縮します。
- その他:
- オフィス コネクタで PDF ファイルを表示する場合、メモリの消費量が少なくて済むため、リソース ガベージ コレクションが大幅に削減されます。これにより、一部のシステムが必要とされているレベルよりも遅くなっていました。
- USGTRK-37 よりスマートに作業できるよう、使用状況統計のバグを修正しました。高負荷用のプラグインではないため、高負荷シナリオでは無効化することをお勧めします
2 一般的なパフォーマンスの改善
ボード全体で小規模な改善を実装し、Confluence の応答時間と拡張性を向上させました。これらの改善点は小さく、数も多いため個別に提示することはできないため、全般的なパフォーマンス テストの結果を使用して効果を説明します。
アトラシアンの一般的な Confluence パフォーマンステストでは、一般的に使用されている関数の標準セットを実行し、同時ユーザーのアクティビティのシミュレーションを行います。このプロファイルは、大きくアクティブなインスタンスである、公開 Confluence インストールの実際の使用パターンに基づいています。不規則な使用量の急増に対応するため、ファクター 10 による負荷を増やしましす。この負荷テストは平均して、1 秒あたり 10 から 15 の Confluence リクエストを実行します。ほとんどの顧客のインストールでは、通常運用時には、これらの数には遠くおよびません。通常の (低) 負荷では、応答時間はここで示したものよりもかなり短くなります。それでもこの中程度の負荷シナリオを使用する理由は、これがまれに発生する可能性のある状況をシミュレートしており、そのような状況でも Confluence は妥当に実行される必要があるためです。このシナリオに加え、より高い負荷をシミュレートするため、同じリクエストで、1 秒あたり 20 から 35 件のリクエストを実行する、より厳しい 2 つの追加シナリオを定義します。
統計の読み方と理解の仕方
ここでは、Confluence へデータを要求または投稿するすべての操作に対して、"リクエスト" という言葉を使用します。そのため、Confluence ページの表示、検索の実行、およびコメントの投稿はすべてリクエストであり、クイック ナビゲーション ドロップダウンを使用する際にもリクエストを実行します。
データ テーブル
テーブル内の各列は、1 つのユース ケースを表します。すべてのユース ケースは、5 分のランプアップ期間で、30 分間平行して実行されます。
- サンプラー: 最初の列は、このシナリオで実行される要求の名前です (ページを読む、ページにコメントする、または検索を実行するなど)。
- 95% パーセンタイル: このシナリオで、すべてのリクエストの 95 が完了した時間 (ミリ秒単位) です。平均値ではありません。「最も時間のかかるリクエストの所要時間 (下位 5% のケースを除く)」シナリオと考えることができます。
- 平均: 3 列目は、このシナリオの要求の平均応答時間を示しています。
最も重要なユース ケースは次のとおりです。
- ページを表示: 数百もの異なる Confluence ページから 1 ページを読み込みます。ページには短いものや長いもの、イメージが含まれているものや多くのコメントが付けられているものがあり、多くのマクロが含まれている場合やそうでない場合があります。ページは、アプリケーション内やブックマーク内のリンクをクリックした場合のように、URL 全体でアクセスされます。
- サイトを検索: システム全体で検索。
- クイック ナビ: 検索フィールドへの文字入力をシミュレートし、リアルタイムで候補を表示します。これは最も人気があり、時間に厳しい操作の一つです。そのため、この操作は非常に高速に行う必要があります。
- ダッシュボード: Confluence ダッシュボードの訪問のシミュレーションを行います。
- ページの編集: ページを Confluence に保存し、このページをウォッチしているすべてにユーザーに通知します。
グラフ
グラフは、1 秒あたりに処理される同時リクエストを表示します。青い線は、1 秒あたりの平均移動を、緑の線は偏差を表します。要求されたページ数と操作数が CPU 使用量によって大幅に異なるため、青い線は一定ではありません。コメントの付いていない短いページでは、多くのマクロとコメントを含む長いページよりもレンダリングが高速となります。つまり、多くの通知をトリガーする page-edit よりもレンダリングが高速になります。これらの要求数の違いにより、時間の経過とともに CPU 負荷にも違いが生じます。
青色の平均線が安定していれば、ユーザー エクスぺリンスもより一定していることを示します。線が上の位置にあるほど、Confluence を同時にアクセスおよび使用できるユーザー数が多くなります。
会社の使用パターンに数値を適用します。
このページの注記は、Confluence 2.10 の際と同じテストを使用して、2.10 と 3.0 のパフォーマンスの違いを示すことを目的としています。
ハードウェア仕様
すべてのテストは、次の仕様を満たす 2 台 〜 4 台のサーバーで実行されました。
名前 | 値 |
|---|---|
サーバー モデル | Dell 2950 |
CPU のタイプ | Intel(R) Xeon(R) CPU E5405 @ 2.00GHz (4 コア) |
サーバーあたりの CPU | テストに応じて 1 または 2 基。テストの詳細を見る。 |
RAM | 32Gb (JVM は 2Gb、データベースは 3Gb を使用) |
ディスク | 2 x 15K、72Gb SAS |
ネットワーク | 1Gbps |
Web サーバー | Tomcat 6、Java 6 |
データベース | Postgres 8.2.4 |
Confluence ディストリビューションのテストを行う際、1 台のサーバーはアプリケーション サーバー、もう 1 台はデータベース サーバーとしての役割を果たしました。このセットアップは、高パフォーマンスを実現するための推奨セットアップです。3 台目のサーバーは、JMeter を使用して、負荷を生成するために使用されます。クラスターでは、2 台のアプリケーション サーバーと 1 台のデータベース サーバーを使用します。クラスター 構成では、負荷ジェネレーター JMeter と同じ (4 番目の) サーバー上で実行する Pound ロード バランサを使用します。テストではウェブサーバーやキャッシング プロキシを使用しておらず、どちらを使用した方がよいかを推奨することはできません。このテストではアプリケーション サーバーの未加工のパフォーマンスを測定することを目的としており、お客様が使い慣れたウェブサーバー/プロキシを使用することをお勧めします。
ソフトウェアと設定
使用された JVM 設定: -XX:MaxPermSize=192m -Xmx2000m -XX:+PrintGCTimeStamps -verbosegc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:NewSize=384m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC.仕様
これらのテストの際、パフォーマンスの問題があることが知られているため、使用状況追跡プラグインは無効化されます。高負荷デプロイメントでは、この機能をオフにすることをお勧めします。
Confluence
最もよくあるのが、Confluence が 1 台の物理マシンにインストールされる場合です。クラスターを使用することがわかっている (または使用する計画がある) 場合、このセクションの対象となります。
Confluence 3.0 は、Confluence 2.10 以前のバージョンからパフォーマンスを大幅に改善しました。3 タイプの負荷のシナリオを比較し、詳細を以下に示します。
中程度の負荷のシナリオ (1 CPU)
アトラシアンでは、中程度の負荷を、loadtest からの 1 秒あたりのリクエスト数がおよそ 15 件の場合と定義します。ユーザー ベースがこれよりも小さいほとんどの顧客は、この使用率には遠く及びません。そのため、応答時間は、以下に示されている例よりも大幅に短くなります。ただし、まれに、アクティブ ユーザー数が 1000 未満の顧客であっても、使用率の急増が発生することがあります。そのため、中程度の負荷シナリオとして 1 秒あたり 15 リクエストを選択します。
ここでは、中規模の企業が使用するであろう仕様として想定した、Xeon CPU 1 基、4 コアのみの中程度のハードウェア (上記を参照) を使用しています。
Confluence 2.10 と Confluence 3.0 の応答時間
シナリオ | 2.10 での平均時間 | 3.0 での平均時間 | 改善点 | 95 パーセント (2.10) | 95 パーセント (3.0) | 改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 | 1619ms | 1129ms | 43% | 3979ms | 2387ms | 66% |
コメントを送信したユーザー | 306ms | 338ms | -9% | 805ms | 794ms | 1% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する | 737ms | 628ms | 17% | 3386ms | 1783ms | 89% |
コメンターがページを閲覧する | 989ms | 707ms | 39% | 4133ms | 2168ms | 90% |
作成者がページを追加する | 402ms | 211ms | 90% | 765ms | 391ms | 95% |
作成者が新しいページを送信する | 525ms | 387ms | 35% | 1161ms | 882ms | 31% |
作成者がページを閲覧する | 256ms | 233ms | 9% | 704ms | 501ms | 40% |
ダッシュボード | 554ms | 382ms | 44% | 1685ms | 634ms | 165% |
編集者がページを表示する | 520ms | 417ms | 24% | 1881ms | 1065ms | 76% |
ページの編集 | 332ms | 250ms | 32% | 831ms | 620ms | 34% |
編集者が編集を送信する | 1199ms | 961ms | 24% | 3949ms | 3459ms | 14% |
ログイン ページへ移動 | 274ms | 456ms | -39% | 486ms | 2795ms | -82% |
ログイン | 342ms | 333ms | 2% | 774ms | 480ms | 61% |
クイック ナビゲーション検索 | 134ms | 57ms | 133% | 597ms | 110ms | 439% |
リーダーが見つかりません | 551ms | 369ms | 49% | 1266ms | 615ms | 105% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom | 170ms | 59ms | 184% | 637ms | 67ms | 838% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 | 206ms | 95ms | 116% | 754ms | 97ms | 675% |
リーダー RSS コメント Atom | 203ms | 126ms | 60% | 929ms | 481ms | 92% |
リーダー RSS コメント RSS2 | 369ms | 151ms | 143% | 1602ms | 477ms | 235% |
リーダー RSS ページ Atom | 628ms | 513ms | 22% | 2725ms | 2147ms | 26% |
リーダー RSS ページ RSS2 | 800ms | 547ms | 46% | 3381ms | 2196ms | 53% |
ページを表示 | 890ms | 584ms | 52% | 3259ms | 1854ms | 75% |
スペース ページのリーダー | 904ms | 677ms | 33% | 2219ms | 1566ms | 41% |
検索サイト | 505ms | 340ms | 48% | 2006ms | 598ms | 235% |
Confluence 2.10 スループット
Confuence 3.0 スループット
中程度の負荷の比較 (2.10 から 3.0)
最も重要なシナリオ (「ページの表示」) では、この処理に約 900ms (Confluence 2.10) かかっていましたが、3.0 では、これが 600ms まで短縮されました (約 50% のパフォーマンス改善)。それ以外のほぼすべてのシナリオも同様に改善されました。中には 100% 以上 (例: 2 倍以上) 改善したものもあります。このシナリオのスループットは、約 13/秒から 14/秒に変化しただけでした。ただし、これは、テスト自体が多数のリクエストを行っていなかったためです。ここでの改善点は、たとえば、非常に複雑なページや多数のページをレンダリングする際などに、スループットの偏差 (上下) が削減されたことです。調整のページで説明したように、別のガベージ コレクターを使用して、線をより滑らかにすることも可能です。
高負荷シナリオ、2 CPU
アトラシアンでは、1 秒あたり約 25 のリクエストに等しい負荷を生成するシナリオを、高負荷シナリオとして定義します。このテストでは、2 CPU という点以外は上記と同じハードウェアを使用しています。1 秒あたり 20 件以上のリクエストが想定される企業は、たとえそれが短いタイム フレーム内に発生する場合であっても、このテストに使用した場合より強力なハードウェア リソース (同等のコストの) を所有すると想定します。
Confluence 2.10 と Confluence 3.0 の応答時間
シナリオ |
2.10 での平均時間 |
3.0 での平均時間 |
改善点 |
95 パーセント (2.10) |
95 パーセント (3.0) |
改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 |
2389ms |
1531ms |
56% |
6196ms |
4195ms |
47% |
コメントを送信したユーザー |
424ms |
397ms |
6% |
1779ms |
1603ms |
10% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する |
1211ms |
815ms |
48% |
4729ms |
2863ms |
65% |
コメンターがページを閲覧する |
1402ms |
912ms |
53% |
5284ms |
3094ms |
70% |
作成者がページを追加する |
558ms |
297ms |
87% |
1962ms |
1543ms |
27% |
作成者が新しいページを送信する |
783ms |
522ms |
49% |
2567ms |
1545ms |
66% |
作成者がページを閲覧する |
443ms |
284ms |
55% |
1845ms |
843ms |
118% |
ダッシュボード |
905ms |
506ms |
78% |
2771ms |
1245ms |
122% |
編集者がページを表示する |
807ms |
504ms |
59% |
2650ms |
2165ms |
22% |
ページの編集 |
551ms |
338ms |
63% |
1961ms |
1461ms |
34% |
編集者が編集を送信する |
1524ms |
1180ms |
29% |
5115ms |
4189ms |
22% |
ログイン ページへ移動 |
409ms |
419ms |
-2% |
1171ms |
982ms |
19% |
ログイン |
520ms |
346ms |
50% |
2124ms |
700ms |
203% |
クイック ナビゲーション検索 |
318ms |
124ms |
155% |
1895ms |
369ms |
413% |
リーダーが見つかりません |
866ms |
492ms |
76% |
2439ms |
1579ms |
54% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom |
300ms |
105ms |
186% |
1549ms |
191ms |
709% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 |
299ms |
98ms |
203% |
1954ms |
183ms |
965% |
リーダー RSS コメント Atom |
390ms |
224ms |
74% |
1946ms |
931ms |
108% |
リーダー RSS コメント RSS2 |
362ms |
254ms |
42% |
1824ms |
1196ms |
52% |
リーダー RSS ページ Atom |
1098ms |
777ms |
41% |
4804ms |
2848ms |
68% |
リーダー RSS ページ RSS2 |
1126ms |
807ms |
39% |
4532ms |
3406ms |
33% |
ページを表示 |
1248ms |
742ms |
68% |
4188ms |
2839ms |
47% |
スペース ページのリーダー |
1410ms |
914ms |
54% |
3749ms |
2487ms |
50% |
検索サイト |
804ms |
411ms |
95% |
2611ms |
1475ms |
76% |
Confluence 2.10 スループット
Confluence 3.0 スループット
高負荷の比較 (2.10 と 3.0)
このシナリオは、Confluence 2.10 と 3.0 のパフォーマンス改善を最も良く表しています。Confluence 2.10 は 1 秒あたり約 22 件のリクエストを処理していたのに対し、Confluence 3.0 は 1 秒あたり約 27 件のリクエストを処理します。これは大きな改善ですが、応答時間はさらに劇的に変化しています。1 秒あたりのリクエストが 20 件になることがあれば、Confluence の応答時間は短くなり、ユーザーは違いに気付きます。
ピーク負荷シナリオ、2 CPU
アトラシアンでは、ピーク時の負荷を、ロード ジェネレーターからの 1 秒あたりの要求数がおよそ 35 件のものとして定義します。これらの1 秒あたりのリクエスト件数がこれらの高レベルに到達する顧客はほとんどありませんが、100.000 のユーザーがいて、そのユーザーの多くが同時にページを表示する場合、ピーク時の負荷シナリオに到達することがまれにあります。このテストも、2 CPU ハードウェアで実行されました。
Confluence 3.0 と Confluence 2.10 の応答時間
シナリオ |
2.10 での平均時間 |
3.0 での平均時間 |
改善点 |
95 パーセント (2.10) |
95 パーセント (3.0) |
改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 |
4747ms |
3207ms |
47% |
10951ms |
7575ms |
44% |
コメントを送信したユーザー |
1517ms |
1146ms |
32% |
4521ms |
3611ms |
25% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する |
3148ms |
2173ms |
44% |
9222ms |
6184ms |
49% |
コメンターがページを閲覧する |
3302ms |
2317ms |
42% |
9891ms |
6410ms |
54% |
作成者がページを追加する |
1693ms |
934ms |
81% |
3904ms |
3170ms |
23% |
作成者が新しいページを送信する |
2777ms |
1959ms |
41% |
5812ms |
5170ms |
12% |
作成者がページを閲覧する |
1589ms |
1065ms |
49% |
3523ms |
3358ms |
4% |
ダッシュボード |
2121ms |
1420ms |
49% |
5492ms |
3704ms |
48% |
編集者がページを表示する |
2216ms |
1502ms |
47% |
5081ms |
4233ms |
20% |
ページの編集 |
1714ms |
1062ms |
61% |
4008ms |
3452ms |
16% |
編集者が編集を送信する |
3945ms |
3205ms |
23% |
10523ms |
9467ms |
11% |
ログイン ページへ移動 |
934ms |
818ms |
14% |
4544ms |
4091ms |
11% |
ログイン |
807ms |
913ms |
-11% |
2879ms |
3531ms |
-18% |
クイック ナビゲーション検索 |
1121ms |
568ms |
97% |
4288ms |
2704ms |
58% |
リーダーが見つかりません |
2159ms |
1222ms |
76% |
4265ms |
3472ms |
22% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom |
864ms |
531ms |
62% |
2796ms |
2511ms |
11% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 |
1099ms |
527ms |
108% |
4307ms |
2691ms |
60% |
リーダー RSS コメント Atom |
1110ms |
736ms |
50% |
3469ms |
2760ms |
25% |
リーダー RSS コメント RSS2 |
1159ms |
863ms |
34% |
3959ms |
3130ms |
26% |
リーダー RSS ページ Atom |
2395ms |
2300ms |
4% |
7588ms |
7342ms |
3% |
リーダー RSS ページ RSS2 |
2661ms |
2258ms |
17% |
8295ms |
7922ms |
4% |
ページを表示 |
3038ms |
2055ms |
47% |
7809ms |
5702ms |
36% |
スペース ページのリーダー |
3005ms |
1990ms |
51% |
6298ms |
4850ms |
29% |
検索サイト |
1950ms |
1247ms |
56% |
4902ms |
3647ms |
34% |
Confluence 2.10 スループット
Confluence 3.0 のスループット:
このテストは、同一コンピューター上のロード ジェネレーターによってわずかに歪められています。実際の結果はこれよりも少し良くなります。
ピーク時負荷の比較 (2.10 と 3.0)
Confluence 2.10 は 1 秒あたりおよそ 22 件のリクエストを処理できますが、応答時間はあまり優れていません。ページのレンダリングには平均 3 秒、ダッシュボードのレンダリングには平均 2 秒かかります。Confluence 3.0 は 1 秒あたりのリクエスト件数が約 28 件の優れたスループットを提供し、2.10 よりも応答時間を大幅に短縮しました (ページのレンダリングを 2 秒、ダッシュボードのレンダリングを 1.4 秒に短縮).3.0 のピーク時負荷における応答時間は理想的とは言えません。2 CPU を搭載している場合でも、Confluence 3.0はこの上限に到達し始めます。Confluence 3.0 でも結果を実現できますが、このピーク時負荷シナリオでお勧めするのは、クラスター ソリューションです。詳細をお読みください。
Confluence をクラスター化
Confluence を多数のユーザーにロールアウトする際、負荷の急騰のバランスをとるためには、クラスター化が重要となります。最も一般的なデプロイメントでは、3 台の物理マシンマシンで実行されている (2 台 サーバーが 1 台のデータベース サーバーに接続されている) 2 ノードです。
クラスター化を行っても、低負荷シナリオでは 1 つのリクエストが早く処理される訳ではありませんが、クラスター化は並列して大量のリクエストを処理するシステムをサポートし、パフォーマンスが低下しません。
中程度の負荷シナリオ、クラスター、2 ノード、1 ノードあたり 1 CPU
上記のように、中程度の負荷を、1 秒あたり約 15 件のリクエストとして定義します。このテストでは、1 台あたりの CPU は 1 のみです。
Confluence 3.0 と Confluence 2.10 の応答時間
シナリオ |
2.10 での平均時間 |
3.0 での平均時間 |
改善点 |
95 パーセント (2.10) |
95 パーセント (3.0) |
改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 |
2477ms |
919ms |
169% |
6365ms |
2143ms |
196% |
コメントを送信したユーザー |
410ms |
380ms |
7% |
1127ms |
856ms |
31% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する |
1029ms |
595ms |
72% |
4193ms |
1826ms |
129% |
コメンターがページを閲覧する |
1367ms |
786ms |
73% |
5264ms |
2557ms |
105% |
作成者がページを追加する |
611ms |
214ms |
184% |
1463ms |
414ms |
253% |
作成者が新しいページを送信する |
692ms |
422ms |
63% |
1596ms |
938ms |
70% |
作成者がページを閲覧する |
329ms |
131ms |
150% |
1034ms |
205ms |
404% |
ダッシュボード |
1319ms |
395ms |
234% |
3787ms |
556ms |
581% |
編集者がページを表示する |
750ms |
387ms |
93% |
2592ms |
1420ms |
82% |
ページの編集 |
493ms |
208ms |
136% |
1569ms |
433ms |
261% |
編集者が編集を送信する |
1500ms |
980ms |
53% |
4903ms |
3435ms |
42% |
ログイン ページへ移動 |
854ms |
357ms |
138% |
2898ms |
547ms |
429% |
ログイン |
961ms |
422ms |
127% |
3320ms |
597ms |
455% |
クイック ナビゲーション検索 |
183ms |
56ms |
226% |
1178ms |
107ms |
1001% |
リーダーが見つかりません |
663ms |
351ms |
89% |
1562ms |
554ms |
181% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom |
499ms |
73ms |
577% |
2674ms |
118ms |
2166% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 |
453ms |
65ms |
589% |
1863ms |
122ms |
1420% |
リーダー RSS コメント Atom |
776ms |
194ms |
300% |
3143ms |
633ms |
396% |
リーダー RSS コメント RSS2 |
742ms |
186ms |
297% |
2930ms |
576ms |
408% |
リーダー RSS ページ Atom |
1378ms |
618ms |
122% |
4693ms |
2109ms |
122% |
リーダー RSS ページ RSS2 |
1497ms |
584ms |
156% |
4767ms |
1899ms |
150% |
ページを表示 |
1352ms |
631ms |
114% |
4538ms |
2246ms |
102% |
スペース ページのリーダー |
1251ms |
793ms |
57% |
3124ms |
1736ms |
79% |
検索サイト |
709ms |
258ms |
174% |
2652ms |
399ms |
564% |
Confluence 2.10 スループット
Confluence 3.0 スループット
中程度の負荷の比較 (2.10 から 3.0、クラスター モード)
ご覧のように、各リクエストの応答時間は Confluence 3.0 で大幅に改善されています。平均パフォーマンスは 2 倍に改善され、応答時間はそれまでのたった 50% となりました。つまり、クラスター化された Confluence インストールは、Confluence インストールと同じ応答性を提供しながら、以下で示すように、はるかに優れた拡張性を実現します。この例では、負荷が非常に引くため、スループットはあまり増加していません。
高負荷シナリオ、クラスター、2 ノード、1 ノードあたり 2 CPU
上記のように、高負荷を、1 秒あたり約 25 件のリクエストが作成される状況として定義します。1 秒あたりのリクエスト数がこのレベルに到達する顧客はほとんどいませんが、数万ユーザーがいる場合は、ピーク営業時間に、これらのレベルに到達する可能性があります。このテストは、1 マシンあたり 2 CPU のサーバーで実行されます。
Confluence 3.0 と Confluence 2.10 の応答時間
シナリオ |
2.10 での平均時間 |
3.0 での平均時間 |
改善点 |
95 パーセント (2.10) |
95 パーセント (3.0) |
改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 |
4674ms |
1447ms |
222% |
12831ms |
3822ms |
235% |
コメントを送信したユーザー |
584ms |
442ms |
31% |
1948ms |
1340ms |
45% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する |
1728ms |
680ms |
154% |
5943ms |
2164ms |
174% |
コメンターがページを閲覧する |
2048ms |
893ms |
129% |
7111ms |
2868ms |
147% |
作成者がページを追加する |
838ms |
245ms |
241% |
2333ms |
562ms |
314% |
作成者が新しいページを送信する |
896ms |
466ms |
92% |
2308ms |
1181ms |
95% |
作成者がページを閲覧する |
443ms |
155ms |
186% |
1300ms |
234ms |
454% |
ダッシュボード |
2707ms |
339ms |
697% |
7781ms |
427ms |
1722% |
編集者がページを表示する |
960ms |
446ms |
115% |
2909ms |
1633ms |
78% |
ページの編集 |
735ms |
255ms |
188% |
2276ms |
699ms |
225% |
編集者が編集を送信する |
1888ms |
1108ms |
70% |
6513ms |
4060ms |
60% |
ログイン ページへ移動 |
1525ms |
256ms |
494% |
4650ms |
524ms |
786% |
ログイン |
1278ms |
406ms |
214% |
3712ms |
598ms |
520% |
クイック ナビゲーション検索 |
540ms |
49ms |
1000% |
4292ms |
95ms |
4418% |
リーダーが見つかりません |
882ms |
413ms |
113% |
2151ms |
813ms |
164% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom |
1165ms |
49ms |
2245% |
5052ms |
72ms |
6888% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 |
1494ms |
51ms |
2825% |
5565ms |
69ms |
7872% |
リーダー RSS コメント Atom |
1655ms |
195ms |
748% |
5990ms |
763ms |
684% |
リーダー RSS コメント RSS2 |
1497ms |
197ms |
656% |
5892ms |
822ms |
616% |
リーダー RSS ページ Atom |
2440ms |
630ms |
287% |
8300ms |
2263ms |
266% |
リーダー RSS ページ RSS2 |
2562ms |
685ms |
273% |
8027ms |
2530ms |
217% |
ページを表示 |
1780ms |
750ms |
137% |
5560ms |
2728ms |
103% |
スペース ページのリーダー |
1668ms |
835ms |
99% |
4177ms |
1976ms |
111% |
検索サイト |
1691ms |
275ms |
513% |
5853ms |
407ms |
1338% |
Confluence 2.10 スループット
Confluence 3.0 スループット
高負荷の比較 (2.10 と 3.0、クラスター モード)
このテストでは、高負荷インスタンスのクラスターを使用することによって、どのようにスループットを高め、応答時間を削減できるかについて示しています。Confluence 3.0 には、クラスター バージョンにメリットのある多くの改善点があります。上記のテストの例では、負荷が大きくなると、Confluence は 8 コア マシンでより利用可能な CPU パワーをさらに活用し、非常に優れた応答時間で高い負荷を処理できることがわかります。これにより、クラスター化が
ピーク時負荷シナリオ、クラスター、2 ノード、1 ノードあたり 2 CPU
上記のように、ピーク時負荷を、1 秒あたり約 35 件のリクエストを作成するロード ジェネレーターとして定義します。このテストの間、1 台あたり 2 の CPU を使用しました。
Confluence 3.0 と Confluence 2.10 の応答時間
シナリオ |
2.10 での平均時間 |
3.0 での平均時間 |
改善点 |
95 パーセント (2.10) |
95 パーセント (3.0) |
改善点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ラベルの参照 |
9179ms |
2150ms |
326% |
22987ms |
5695ms |
303% |
コメントを送信したユーザー |
999ms |
859ms |
16% |
3175ms |
2712ms |
17% |
コメントの付いたページをコメンターが閲覧する |
2760ms |
1213ms |
127% |
8739ms |
3908ms |
123% |
コメンターがページを閲覧する |
3225ms |
1672ms |
92% |
10941ms |
5323ms |
105% |
作成者がページを追加する |
2396ms |
379ms |
532% |
7285ms |
1487ms |
389% |
作成者が新しいページを送信する |
1913ms |
858ms |
122% |
4850ms |
2548ms |
90% |
作成者がページを閲覧する |
1070ms |
270ms |
296% |
2925ms |
1130ms |
158% |
ダッシュボード |
7383ms |
466ms |
1481% |
19349ms |
1429ms |
1254% |
編集者がページを表示する |
2460ms |
761ms |
223% |
7388ms |
2737ms |
169% |
ページの編集 |
2609ms |
357ms |
630% |
7143ms |
1385ms |
415% |
編集者が編集を送信する |
4064ms |
1821ms |
123% |
12599ms |
6287ms |
100% |
ログイン ページへ移動 |
3622ms |
280ms |
1191% |
13728ms |
497ms |
2657% |
ログイン |
3603ms |
497ms |
625% |
12477ms |
1045ms |
1093% |
クイック ナビゲーション検索 |
1268ms |
92ms |
1273% |
9515ms |
435ms |
2084% |
リーダーが見つかりません |
1591ms |
539ms |
195% |
3616ms |
1622ms |
122% |
リーダー RSS ブログ投稿 Atom |
4514ms |
78ms |
5688% |
14570ms |
136ms |
10605% |
リーダー RSS ブログ投稿 RSS2 |
4666ms |
84ms |
5416% |
14554ms |
134ms |
10689% |
リーダー RSS コメント Atom |
4750ms |
328ms |
1346% |
14934ms |
1545ms |
866% |
リーダー RSS コメント RSS2 |
4723ms |
302ms |
1460% |
16526ms |
1412ms |
1070% |
リーダー RSS ページ Atom |
6443ms |
1012ms |
536% |
20556ms |
4005ms |
413% |
リーダー RSS ページ RSS2 |
6287ms |
1109ms |
466% |
17762ms |
4175ms |
325% |
ページを表示 |
3363ms |
1345ms |
150% |
10510ms |
4717ms |
122% |
スペース ページのリーダー |
3069ms |
1161ms |
164% |
9475ms |
3023ms |
213% |
検索サイト |
3334ms |
378ms |
780% |
10560ms |
1368ms |
671% |
Confluence 2.10 スループット
Confluence 3.0 スループット
ピーク時負荷の比較 (2.10 と 3.0、クラスター モード)
このテストは、Confluence 3.0 がどの程度うまく拡張できるようになったかを示しています。負荷が大きくなっても、応答時間を短く維持します。Confluence 3.0 は、Confluence 2.10 よりも強力なハードウェアを活用できます。このことは、ページ ビューやダッシュボードなどの主要なシナリオでの応答時間を改善することで示されています。
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