Confluence Data Center のパフォーマンス

This document describes the performance tests we conducted on clustered Confluence Data Center within Atlassian, and the results of those tests. You can compare these data points to your own implementation to predict the type of results you might expect from implementing Confluence Data Center in a cluster in your own organization.

固定負荷プロファイル(読み書き比)でパフォーマンス テストを開始し、さまざまな負荷プロファイルに対してさまざまなクラスタのセットアップをテストしました。

このページの内容

テスト結果の要約

パフォーマンスの向上 - 高負荷下では、クラスタ化された Confluence のパフォーマンスは全体的に向上しました。

負荷を増加させてもリクエストの応答は減少しません - ノードを追加するとスループットは増加し、より高い負荷を処理して応答時間が減少しました。 

設定と使用率によって、異なる傾向/動作が観測される可能性があります。詳細については、以下の「何をテストしたか」セクションを参照してください。

試験方法と仕様

以下のセクションでは、当社のパフォーマンス テストで使用するテスト環境とテスト方法を詳しく説明します。

テスト方法

当社のパフォーマンス テストはすべて Atlassian の同じ制御されている分離されたラボで実施されました。各テストごとに、環境全体をリセットして再ビルドしました。テスト環境には以下のコンポーネントと構成が含まれます。

  • Apache proxy_balancer
  • Postgres データベースと必要なデータ
  • G1GC ガベージ コレクタ
  • ノードあたり8GB Xmx の設定 
  • ノードあたり6CPU
  • 1台のマシン上の Confluence Server または2台のマシン上の Confluence Data Center(特定のテストでは4台のマシン)

テストを実行するため、ラボ内のマシンをいくつか使用し、スクリプトを組んだブラウザを使用して負荷を生成し、アクションの実行にかかる時間を計測しました。ここでいうアクションとは、ページの作成やコメントの追加のようなユーザー操作の完了を意味します。各ブラウザはアクションの定義済みリストからアクションを実行し、すぐに次のアクションに移動する(つまり思考時間ゼロ)ようにスクリプトが組まれています。これによって各ブラウザは実際のユーザーが可能なタスクよりも多くのタスクを実行するため、ブラウザの数が実際のユーザー数と等しくなると解釈してはいけないことに注意してください。各テストは20分間実行され、その後、統計情報が収集されます。

テスト内容

  • すべてのテストは同じ量の領域とページを含む同じ Postgres データベースを使用します。 
  • テストに含まれるアクションの混合は、6種類の一般的なユーザー(ペルソナ)を表す最も一般的なユーザー アクション* のサンプルを表します。以下の表は、これらのペルソナのそれぞれが実施するアクションの比率を表します。これらのユーザー ベースのアクションは、テストが完了するまで繰り返されます。
ペルソナ
アクション割合
ページ参照者7
検索者1
エディタ1
作成者1
コメンター1
リンカー1

テストは4から96までのブラウザの異なる負荷サイズで実施されます。より大きい負荷セットでは、24ブラウザの各負荷の量を2倍に、36ブラウザの各負荷を3倍にして、プロファイルがスケール アップされました。 

* 管理者操作はあまり関係しないという前提であるため、テストには管理者操作は含まれていません。 

ハードウェア

すべてのパフォーマンス テストは、以下に示されるハードウェアを使用したアトラシアンの同じ制御および隔離されたラボで実行されました。

ハードウェア説明 数はいくつですか?

Rackform iServ R304.v3

CPU: 2 x Intel Xeon E5-2430L、2.0GHz (6 コア、HT、15MB キャッシュ、60W) 32nm

RAM: 48GB (6 x 8GB DDR3-1600 ECC 登録済 2R DIMM)、最大 1600 MT/秒で操作

NIC: Dual Intel 82574L ギガビット イーサネット コントローラー - 統合

コントローラー: 8 ポート 3Gb/秒 SAS、2 ポートs 6Gb/秒 SATA、および 4 ポート 3Gb/秒 SATA、Intel C606 チップセット経由

PCIe 3.0 x16: Intel X540-T2 10GbE デュアルポート サーバー アダプター (X540) 10GBASE-T、6A - RJ45

固定ドライブ: 240GB Intel 520 Series MLC (6Gb/秒) 2.5" SATA SSD

電源: PFC 付き600W 電源 - 80 PLUS Gold 認定

20

Arista DCS-7050T-36-R4PORT SFP+ REAR-TO-FRONT AIR 2XAC1
HP ProCurve Switch1810-48G 48 ポート 10/100/1000 ポート Web マネージ スイッチ1


ハードウェア テスト メモ:

  • 少ない負荷で迅速に Confluence にストレスをかけるために、クラスタ ノードは各 CPU 6コアのうち4コアのみを使用するように設定され、処理能力を減少させています。
  • テストされているインスタンスでは、全テストにわたって一貫して6 GB のメモリが JVM に割り当てられています。これはすべての場合に最適ではない可能性がありますが、テスト間で一貫性と比較性を保っています。 
  • テスト中、データベースとロードバランサ サーバーのいずれでも、CPU や IO に高い負荷は観察されませんでした。
  • テスト中、ロード バランサ内の HTTP 接続やデータベースへの接続の不足は観測されませんでした。
  • ブラウザーとサーバーは同じ場所にあるため、クライアントとサーバーの間のレイテンシは非常に低くなります。

Confluence Server の応答時間との比較

以下の表では、各 Confluence インスタンス構成: Confluence Server、2つのノードの Confluence Data Center、4つのノードの Confluence Data Center について、負荷の増加に対する相対的なパフォーマンスを示しています。この表はベースライン応答時間(16ブラウザ、Confluence Server を使用して決定)に対する応答時間を示しています。 

ブラウザ1624364860728496
サーバー100.00%125.28%142.95%222.76%276.54%334.79%393.03%451.28%
2 ノード93.79%122.61%123.50%141.98%168.47%201.97%235.47%268.97%
4 ノード94.24%122.22%103.94%123.47%114.76%134.61%138.90%160.95%


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For a detailed overview of Confluence's clustering solution see Clustering with Confluence Data Center. For help with installation, take a look at Installing Confluence Data Center.

最終更新日: 2019 年 12 月 11 日

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