JLBH示例4 – QuickFix vs ChronicleFix基准化

在这篇文章中：

  • 使用JLBH测试QuickFIX
  • 观察QuickFix延迟如何通过百分位数降低
  • 比较QuickFIX和Chronicle FIX

如JLBH简介中所述，创建JLBH的主要原因是为了测量Chronicle-FIX引擎。

我们使用了JLBH的所有功能，特别是吞吐量杠杆和协调遗漏的说明，以获取一些实际的QuickFIX时间。

在本文的后面，我们将看到ChronicleFIX的一些结果，但首先让我们看一下对FixFix的开源实现的基准测试。

这是我们将要进行基准测试的场景：

  • 客户端创建一个NewOrderSingle，然后将其传递到服务器。
  • 服务器解析NewOrderSingle
  • 服务器创建一个ExecutionReport，该报告将发送回客户端。
  • 客户端收到执行报告

从客户端开始创建NewOrderSingle到客户端收到ExecutionReport的时间开始计算端到端时间。

注意：我们需要在程序右边保留调用基准测试的开始时间。 为此，我们使用了一个技巧，并将开始时间设置为标签ClOrdId。

如果要在服务器上运行基准测试，则应克隆此GitHub存储库，所有jar和配置文件都在此处设置。

为了这篇文章，这里是基准测试的代码。 

package org.latency.quickfix;import net.openhft.chronicle.core.Jvm;
import net.openhft.chronicle.core.jlbh.JLBHOptions;
import net.openhft.chronicle.core.jlbh.JLBHTask;
import net.openhft.chronicle.core.jlbh.JLBH;
import quickfix.*;
import quickfix.field.*;
import quickfix.fix42.ExecutionReport;
import quickfix.fix42.NewOrderSingle;import java.util.Date;
import java.util.concurrent.Executors;/*** Created by daniel on 19/02/2016.* Latency task to test sending a message in QuickFix*/
public class QFJLBHTask implements JLBHTask {private QFClient client;private JLBH lth;private static NewOrderSingle newOrderSingle;private static ExecutionReport executionReport;public static void main(String[] args) {executionReport = new ExecutionReport();executionReport.set(new AvgPx(110.11));executionReport.set(new CumQty(7));executionReport.set(new ClientID("TEST"));executionReport.set(new ExecID("tkacct.151124.e.EFX.122.6"));executionReport.set(new OrderID("tkacct.151124.e.EFX.122.6"));executionReport.set(new Side('1'));executionReport.set(new Symbol("EFX"));executionReport.set(new ExecType('2'));executionReport.set(new ExecTransType('0'));executionReport.set(new OrdStatus('0'));executionReport.set(new LeavesQty(0));newOrderSingle = new NewOrderSingle();newOrderSingle.set(new OrdType('2'));newOrderSingle.set(new Side('1'));newOrderSingle.set(new Symbol("LCOM1"));newOrderSingle.set(new HandlInst('3'));newOrderSingle.set(new TransactTime(new Date()));newOrderSingle.set(new OrderQty(1));newOrderSingle.set(new Price(200.0));newOrderSingle.set(new TimeInForce('0'));newOrderSingle.set(new MaturityMonthYear("201106"));newOrderSingle.set(new SecurityType("FUT"));newOrderSingle.set(new IDSource("5"));newOrderSingle.set(new SecurityID("LCOM1"));newOrderSingle.set(new Account("ABCTEST1"));JLBHOptions jlbhOptions = new JLBHOptions().warmUpIterations(20_000).iterations(10_000).throughput(2_000).runs(3).accountForCoordinatedOmmission(false).jlbhTask(new QFJLBHTask());new JLBH(jlbhOptions).start();}@Overridepublic void init(JLBH lth) {this.lth = lth;Executors.newSingleThreadExecutor().submit(() ->{QFServer server = new QFServer();server.start();});Jvm.pause(3000);client = new QFClient();client.start();}@Overridepublic void complete() {System.exit(0);}@Overridepublic void run(long startTimeNs) {newOrderSingle.set(new ClOrdID(Long.toString(startTimeNs)));try {Session.sendToTarget(newOrderSingle, client.sessionId);} catch (SessionNotFound sessionNotFound) {sessionNotFound.printStackTrace();}}private class QFServer implements Application {void start() {SocketAcceptor socketAcceptor;try {SessionSettings executorSettings = new SessionSettings("src/main/resources/acceptorSettings.txt");FileStoreFactory fileStoreFactory = new FileStoreFactory(executorSettings);MessageFactory messageFactory = new DefaultMessageFactory();FileLogFactory fileLogFactory = new FileLogFactory(executorSettings);socketAcceptor = new SocketAcceptor(this, fileStoreFactory,executorSettings, fileLogFactory, messageFactory);socketAcceptor.start();} catch (ConfigError e) {e.printStackTrace();}}@Overridepublic void onCreate(SessionID sessionId) {}@Overridepublic void onLogon(SessionID sessionId) {}@Overridepublic void onLogout(SessionID sessionId) {}@Overridepublic void toAdmin(Message message, SessionID sessionId) {}@Overridepublic void fromAdmin(Message message, SessionID sessionId)throws FieldNotFound, IncorrectDataFormat, IncorrectTagValue,RejectLogon {}@Overridepublic void toApp(Message message, SessionID sessionId) throws DoNotSend {}@Overridepublic void fromApp(Message message, SessionID sessionId)throws FieldNotFound, IncorrectDataFormat, IncorrectTagValue,UnsupportedMessageType {try {executionReport.set(((NewOrderSingle) message).getClOrdID());Session.sendToTarget(executionReport, sessionId);} catch (SessionNotFound invalidMessage) {invalidMessage.printStackTrace();}}}private class QFClient implements Application {private SessionID sessionId = null;void start() {SocketInitiator socketInitiator;try {SessionSettings sessionSettings = new SessionSettings("src/main/resources/initiatorSettings.txt");FileStoreFactory fileStoreFactory = new FileStoreFactory(sessionSettings);FileLogFactory logFactory = new FileLogFactory(sessionSettings);MessageFactory messageFactory = new DefaultMessageFactory();socketInitiator = new SocketInitiator(this,fileStoreFactory, sessionSettings, logFactory,messageFactory);socketInitiator.start();sessionId = socketInitiator.getSessions().get(0);Session.lookupSession(sessionId).logon();while (!Session.lookupSession(sessionId).isLoggedOn()) {Thread.sleep(100);}} catch (Throwable exp) {exp.printStackTrace();}}@Overridepublic void fromAdmin(Message arg0, SessionID arg1) throws FieldNotFound,IncorrectDataFormat, IncorrectTagValue, RejectLogon {}@Overridepublic void fromApp(Message message, SessionID arg1) throws FieldNotFound,IncorrectDataFormat, IncorrectTagValue, UnsupportedMessageType {long startTime = Long.parseLong(((ExecutionReport) message).getClOrdID().getValue());lth.sample(System.nanoTime() - startTime);}@Overridepublic void onCreate(SessionID arg0) {}@Overridepublic void onLogon(SessionID arg0) {System.out.println("Successfully logged on for sessionId : " + arg0);}@Overridepublic void onLogout(SessionID arg0) {System.out.println("Successfully logged out for sessionId : " + arg0);}@Overridepublic void toAdmin(Message message, SessionID sessionId) {boolean result;try {result = MsgType.LOGON.equals(message.getHeader().getField(new MsgType()).getValue());} catch (FieldNotFound e) {result = false;}if (result) {ResetSeqNumFlag resetSeqNumFlag = new ResetSeqNumFlag();resetSeqNumFlag.setValue(true);((quickfix.fix42.Logon) message).set(resetSeqNumFlag);}}@Overridepublic void toApp(Message arg0, SessionID arg1) throws DoNotSend {}}
}

这些是我看到的在服务器Intel®Xeon®CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz上运行的结果。
吞吐量为2,000 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation
50:           270.34       270.34       233.47         9.52
90:           352.26       335.87      1867.78        75.25
99:          6684.67      4849.66     69206.02        89.84
99.9:       13369.34     12845.06    163577.86        88.67
99.99:      81788.93     20447.23    163577.86        82.35
worst:     111149.06     98566.14    163577.86        30.54

吞吐量为10,000 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation
50:           184.32       176.13       176.13         0.00 
90:           573.44       270.34       249.86         5.18 
99:         19398.66      2686.98      5111.81        37.56 
99.9:       28835.84      7733.25      7995.39         2.21 
99.99:      30932.99      9699.33      9175.04         3.67 
worst:      30932.99      9699.33      9175.04         3.67

平均值是〜200us，但是当您通过百分位数时，延迟确实开始降低。 这在很大程度上归因于所创建的垃圾量！ 您可以通过使用jvm标志-verbosegc运行基准测试来查看此信息。 实际上，当您将吞吐量提高到50,000 / s时，甚至完全耗尽了第90个百分位数（每10个迭代中有1个），并且最终会延迟数毫秒。

吞吐量为50,00 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation   var(log)
50:           176.13       176.13       176.13         0.00       11.82
90:         12845.06     29884.42      3604.48        82.94       21.01
99:         34603.01     94371.84     17301.50        74.81       25.26
99.9:       42991.62     98566.14     25690.11        65.41       25.84
99.99:      45088.77     98566.14     27787.26        62.94       25.93
worst:      45088.77     98566.14     27787.26        62.94       25.93

这里的问题不仅是平均时间（假设〜200us对您来说太慢了），而且更令人担忧的是，随着吞吐量的增加以及研究更高的百分位数，数字的降低方式。 让我们比较一下Chronicle-FIX。 该测试在完全相同的场景和同一台计算机上运行。
结果看起来像这样：

吞吐量为2000 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation   
50:            16.90        16.90        16.90       0.00    
90:            18.94        18.94        18.94       0.00    
99:            26.11        30.21        23.04       17.18    
99.9:          35.84        39.94        33.79       10.81    
99.99:        540.67       671.74       401.41       65.41    
worst:        638.98      1081.34       606.21       61.59

吞吐量为10,000 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation   
50:            16.90        16.90        16.13         3.08     
90:            18.94        18.94        18.94         0.00     
99:            26.11        22.02        20.99         3.15     
99.9:          88.06        33.79        83.97        49.75     
99.99:        999.42       167.94       802.82        71.59     
worst:       1146.88       249.86       966.66        65.67

吞吐量为50,000 / s 

Percentile   run1         run2         run3      % Variation  
50:            15.62        15.10        15.62         2.21     
90:            17.92        16.90        16.90         0.00        
99:            22.02        30.21        29.18         2.29        
99.9:         120.83       352.26        33.79        86.27       
99.99:        335.87       802.82        96.26        83.03       
worst:        450.56       901.12       151.55        76.73

Chronicle-FIX的平均值约为16us，比QuickFIX快12倍。 但这不仅仅因为几乎所有时间都在TCP往返中。 当您测量TCP时间时（请参阅最新发布的JLBH示例3 –吞吐量对延迟的影响 ），结果发现大部分时间是TCP〜10us。 因此，如果扣除TCP时间，就可以得到。

  • QuickFix 200 – 10 = 190
  • 编年史-16-10 = 6
  • Chronicle-FIX比QF快30倍以上

正如已经证明的那样，如果您关心较高的百分位数，就会比这差得多。 为了完整起见，应该注意的是，作为基准测试的服务器噪声很大。 它的延迟峰值约为400us，这说明较高百分比中显示的数字更大。 此测试还使用环回TCP，这给Linux内核带来了巨大压力。 实际上，当您将吞吐量提高得很高时（会通过简单的TCP测试进行尝试）会发生奇怪的事情-因此，这不是测试Chronicle-FIX的最佳方法。 它仅用作与Quick FIX的比较。

使用Chronicle-FIX，如果您在调整后的服务器上测量将修复消息解析为数据模型（包括日志记录）的过程，则实际上可以看到此概要文件已通过10,000 / s至200,000 / s的吞吐量概要文件进行了测试： 

Percentile   run1         run2         run3         run4         run5    
50:             1.01         1.01         1.01         1.01         1.06
90:             1.12         1.12         1.12         1.12         1.12        
99:             1.38         1.31         1.44         1.31         2.11        
99.9:           2.88         2.88         2.88         2.88         4.03      
99.99:          3.26         3.14         3.39         3.14         6.02       
worst:          5.25         6.27        22.02        20.99        18.94

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/04/jlbh-examples-4-benchmarking-quickfix-vs-chroniclefix-2.html

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