zoo-bench 版本对比:zoo-framework==0.11.0 -> zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev

运行环境与读数口径

两次运行的环境一致
两侧同为「current」代驱动面,读数口径一致

只在一侧出现的单元

两侧的单元完全一致。

框架开销占比的变化

被测框架的框架开销占端到端比例;下降即开销摊薄得更好
标为「不可读」的行:该并发度超过这次运行所在机器的并行能力:执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待,与「墙钟 / 并发度」不是同一件事,相减的结果没有意义(实测出现过负值)。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效,故照旧给出。。这些组的两侧「变化」都不给——它比的是两个不可读的数之差;端到端与吞吐见下面的绝对耗时表与各版本的报告。
适配器并发度档位(微秒)zoo-framework==0.11.0zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev变化
apscheduler14081.31%82.43%上升 1.014x
apscheduler130046.45%45.95%下降 0.989x
apscheduler127009.43%9.52%上升 1.010x
apscheduler1100004.37%3.50%下降 0.800x
apscheduler44077.32%77.98%上升 1.009x
apscheduler430042.90%40.01%下降 0.933x
apscheduler4270010.29%9.25%下降 0.900x
apscheduler410000——不可读
apscheduler1640——不可读
apscheduler16300——不可读
apscheduler162700——不可读
apscheduler1610000——不可读
apscheduler6440——不可读
apscheduler64300——不可读
apscheduler642700——不可读
apscheduler6410000——不可读
asyncio_pool14067.95%67.30%下降 0.990x
asyncio_pool130026.86%27.77%上升 1.034x
asyncio_pool127004.87%4.39%下降 0.901x
asyncio_pool1100001.50%1.71%上升 1.139x
asyncio_pool44066.81%67.61%上升 1.012x
asyncio_pool430025.61%26.84%上升 1.048x
asyncio_pool427005.57%5.48%下降 0.984x
asyncio_pool410000——不可读
asyncio_pool1640——不可读
asyncio_pool16300——不可读
asyncio_pool162700——不可读
asyncio_pool1610000——不可读
asyncio_pool6440——不可读
asyncio_pool64300——不可读
asyncio_pool642700——不可读
asyncio_pool6410000——不可读
bare_thread14063.22%64.62%上升 1.022x
bare_thread130024.74%26.48%上升 1.071x
bare_thread127004.28%4.23%下降 0.988x
bare_thread1100001.20%1.36%上升 1.130x
bare_thread44068.24%68.53%上升 1.004x
bare_thread430029.06%27.97%下降 0.962x
bare_thread427004.38%4.89%上升 1.117x
bare_thread410000——不可读
bare_thread1640——不可读
bare_thread16300——不可读
bare_thread162700——不可读
bare_thread1610000——不可读
bare_thread6440——不可读
bare_thread64300——不可读
bare_thread642700——不可读
bare_thread6410000——不可读
process_pool14083.79%84.22%上升 1.005x
process_pool130047.86%49.33%上升 1.031x
process_pool1270011.72%11.32%下降 0.966x
process_pool1100003.66%3.65%下降 0.998x
process_pool44046.48%43.29%下降 0.931x
process_pool4300——不可读
process_pool42700——不可读
process_pool410000——不可读
process_pool1640——不可读
process_pool16300——不可读
process_pool162700——不可读
process_pool1610000——不可读
process_pool6440——不可读
process_pool64300——不可读
process_pool642700——不可读
process_pool6410000——不可读
thread_pool14039.28%41.18%上升 1.048x
thread_pool130011.59%11.25%下降 0.971x
thread_pool127001.96%1.80%下降 0.920x
thread_pool1100000.60%0.60%上升 1.001x
thread_pool44048.94%48.41%下降 0.989x
thread_pool430015.26%15.15%下降 0.993x
thread_pool427004.06%3.51%下降 0.863x
thread_pool410000——不可读
thread_pool1640——不可读
thread_pool16300——不可读
thread_pool162700——不可读
thread_pool1610000——不可读
thread_pool6440——不可读
thread_pool64300——不可读
thread_pool642700——不可读
thread_pool6410000——不可读
zoo14068.65%67.93%下降 0.989x
zoo130027.69%28.03%上升 1.012x
zoo127005.00%5.00%下降 0.999x
zoo1100001.74%1.63%下降 0.933x
zoo44072.38%72.39%上升 1.000x
zoo430031.63%33.16%上升 1.048x
zoo427005.40%6.07%上升 1.122x
zoo410000——不可读
zoo1640——不可读
zoo16300——不可读
zoo162700——不可读
zoo1610000——不可读
zoo6440——不可读
zoo64300——不可读
zoo642700——不可读
zoo6410000——不可读

相对各对照方案的倍数的变化

对照方案中位数 / 被测框架中位数;上升即被测框架相对更快
对照方案并发度档位(微秒)zoo-framework==0.11.0zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev变化
apscheduler1401.962x1.906x下降 0.972x
apscheduler13001.364x1.349x下降 0.989x
apscheduler127001.061x1.085x上升 1.022x
apscheduler1100001.018x1.007x下降 0.989x
apscheduler4401.452x1.447x下降 0.997x
apscheduler43001.235x1.161x下降 0.940x
apscheduler427001.038x1.001x下降 0.963x
apscheduler4100001.015x1.004x下降 0.990x
apscheduler16401.451x1.292x下降 0.890x
apscheduler163001.161x1.085x下降 0.934x
apscheduler1627001.023x1.013x下降 0.990x
apscheduler16100001.011x1.007x下降 0.996x
apscheduler64401.241x1.078x下降 0.869x
apscheduler643001.128x1.101x下降 0.976x
apscheduler6427001.023x1.007x下降 0.985x
apscheduler64100000.963x0.976x上升 1.014x
asyncio_pool1400.918x0.942x上升 1.026x
asyncio_pool13000.943x0.939x下降 0.995x
asyncio_pool127000.959x0.980x上升 1.023x
asyncio_pool1100000.947x0.960x上升 1.014x
asyncio_pool4400.884x0.931x上升 1.053x
asyncio_pool43000.938x0.940x上升 1.002x
asyncio_pool427000.948x0.946x下降 0.998x
asyncio_pool4100001.001x0.972x下降 0.971x
asyncio_pool16400.856x0.754x下降 0.881x
asyncio_pool163000.898x0.851x下降 0.947x
asyncio_pool1627000.944x0.953x上升 1.009x
asyncio_pool16100000.999x0.977x下降 0.978x
asyncio_pool64400.638x0.594x下降 0.932x
asyncio_pool643000.838x0.825x下降 0.984x
asyncio_pool6427000.949x0.963x上升 1.015x
asyncio_pool64100000.975x0.939x下降 0.963x
bare_thread1400.902x0.961x上升 1.066x
bare_thread13000.954x0.946x下降 0.992x
bare_thread127000.981x0.957x下降 0.975x
bare_thread1100000.970x0.968x下降 0.998x
bare_thread4400.917x0.906x下降 0.988x
bare_thread43000.931x0.918x下降 0.986x
bare_thread427000.920x0.922x上升 1.002x
bare_thread4100000.967x0.976x上升 1.010x
bare_thread16401.062x0.965x下降 0.909x
bare_thread163000.970x0.910x下降 0.938x
bare_thread1627000.936x0.930x下降 0.994x
bare_thread16100000.973x0.958x下降 0.984x
bare_thread64400.882x0.833x下降 0.944x
bare_thread643000.946x0.919x下降 0.971x
bare_thread6427000.924x0.952x上升 1.030x
bare_thread64100000.924x0.912x下降 0.987x
process_pool1402.142x2.313x上升 1.080x
process_pool13001.433x1.440x上升 1.005x
process_pool127001.084x1.085x上升 1.001x
process_pool1100001.020x0.990x下降 0.971x
process_pool4400.996x0.958x下降 0.963x
process_pool43000.749x0.682x下降 0.911x
process_pool427000.486x0.477x下降 0.981x
process_pool4100000.464x0.468x上升 1.008x
process_pool16400.998x0.881x下降 0.883x
process_pool163000.628x0.590x下降 0.940x
process_pool1627000.475x0.475x下降 1.000x
process_pool16100000.470x0.464x下降 0.987x
process_pool64401.039x0.995x下降 0.958x
process_pool643000.655x0.664x上升 1.013x
process_pool6427000.463x0.478x上升 1.032x
process_pool64100000.448x0.451x上升 1.008x
thread_pool1400.505x0.501x下降 0.993x
thread_pool13000.789x0.765x下降 0.970x
thread_pool127000.944x0.968x上升 1.026x
thread_pool1100000.944x0.965x上升 1.022x
thread_pool4400.532x0.559x上升 1.050x
thread_pool43000.788x0.771x下降 0.978x
thread_pool427000.939x0.924x下降 0.984x
thread_pool4100000.989x0.958x下降 0.968x
thread_pool16400.570x0.508x下降 0.892x
thread_pool163000.807x0.741x下降 0.918x
thread_pool1627000.950x0.942x下降 0.991x
thread_pool16100000.988x0.964x下降 0.976x
thread_pool64400.464x0.446x下降 0.959x
thread_pool643000.756x0.762x上升 1.009x
thread_pool6427000.924x0.918x下降 0.994x
thread_pool64100000.990x0.980x下降 0.990x

原生任务线:三种执行形态

该线对照的是同一被测对象的三种执行形态,不与上面的对照方案横向读;可比的是同一次运行内该形态每任务中位数与纯解释中位数之比。每任务中位数跨运行不可比,故不在此列出——要看得各版本自己的报告
该执行形态每任务中位数 / 纯解释中位数,取自同一次运行;上升即该形态相对纯解释变慢
档位(微秒)并发度执行形态zoo-framework==0.11.0zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev变化
R11原生扩展1.027x1.016x下降 0.989x
R11在线路由1.249x1.260x上升 1.009x
R14原生扩展1.035x1.029x下降 0.994x
R14在线路由1.043x1.064x上升 1.020x
R116原生扩展1.047x1.037x下降 0.990x
R116在线路由1.079x1.081x上升 1.001x
R164原生扩展1.041x1.035x下降 0.995x
R164在线路由1.109x1.100x下降 0.992x
R81原生扩展0.945x0.948x上升 1.003x
R81在线路由1.206x1.193x下降 0.989x
R84原生扩展0.980x0.933x下降 0.952x
R84在线路由1.021x1.044x上升 1.023x
R816原生扩展0.978x0.980x上升 1.002x
R816在线路由1.060x1.066x上升 1.005x
R864原生扩展0.992x0.997x上升 1.006x
R864在线路由1.105x1.088x下降 0.984x
R1251原生扩展0.675x0.638x下降 0.944x
R1251在线路由0.760x0.731x下降 0.962x
R1254原生扩展0.707x0.710x上升 1.004x
R1254在线路由0.726x0.739x上升 1.017x
R12516原生扩展0.725x0.723x下降 0.998x
R12516在线路由0.742x0.749x上升 1.010x
R12564原生扩展0.737x0.736x下降 0.998x
R12564在线路由0.773x0.777x上升 1.005x

分界结论未变:两侧更快、更慢与未决的档位相同

绝对耗时(不可跨运行比较)

绝对耗时不可跨运行比较:仅用于看量级,不要用它读版本差异
适配器并发度档位(微秒)zoo-framework==0.11.0zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev
apscheduler140308.03 微秒287.86 微秒
apscheduler1300562.94 微秒553.65 微秒
apscheduler127002948.36 微秒2987.21 微秒
apscheduler11000010111.74 微秒9941.19 微秒
apscheduler440257.17 微秒252.70 微秒
apscheduler4300546.38 微秒521.58 微秒
apscheduler427002989.02 微秒2912.38 微秒
apscheduler41000010094.50 微秒9993.21 微秒
apscheduler1640230.76 微秒229.36 微秒
apscheduler16300512.03 微秒505.80 微秒
apscheduler1627002952.27 微秒2947.03 微秒
apscheduler161000010097.06 微秒10215.94 微秒
apscheduler6440241.67 微秒221.11 微秒
apscheduler64300510.06 微秒509.59 微秒
apscheduler6427002994.50 微秒2904.99 微秒
apscheduler641000010127.82 微秒10197.49 微秒
asyncio_pool140144.14 微秒142.30 微秒
asyncio_pool1300389.15 微秒385.12 微秒
asyncio_pool127002663.38 微秒2699.49 微秒
asyncio_pool1100009398.87 微秒9474.49 微秒
asyncio_pool440156.44 微秒162.47 微秒
asyncio_pool4300414.86 微秒422.43 微秒
asyncio_pool427002729.20 微秒2753.80 微秒
asyncio_pool4100009955.42 微秒9670.20 微秒
asyncio_pool1640136.04 微秒133.81 微秒
asyncio_pool16300395.94 微秒396.45 微秒
asyncio_pool1627002724.64 微秒2770.42 微秒
asyncio_pool16100009980.21 微秒9917.24 微秒
asyncio_pool6440124.21 微秒121.88 微秒
asyncio_pool64300378.92 微秒381.72 微秒
asyncio_pool6427002779.20 微秒2778.72 微秒
asyncio_pool641000010259.08 微秒9810.73 微秒
bare_thread140141.61 微秒145.22 微秒
bare_thread1300393.51 微秒388.13 微秒
bare_thread127002725.11 微秒2634.19 微秒
bare_thread1100009629.81 微秒9553.02 微秒
bare_thread440162.35 微秒158.14 微秒
bare_thread4300411.77 微秒412.54 微秒
bare_thread427002647.67 微秒2682.75 微秒
bare_thread4100009617.81 微秒9713.03 微秒
bare_thread1640168.76 微秒171.28 微秒
bare_thread16300427.79 微秒423.99 微秒
bare_thread1627002699.73 微秒2704.61 微秒
bare_thread16100009717.16 微秒9715.69 微秒
bare_thread6440171.85 微秒170.85 微秒
bare_thread64300427.59 微秒425.01 微秒
bare_thread6427002705.11 微秒2745.57 微秒
bare_thread64100009718.14 微秒9531.97 微秒
process_pool140336.29 微秒349.41 微秒
process_pool1300591.15 微秒590.88 微秒
process_pool127003012.93 微秒2988.31 微秒
process_pool11000010124.75 微秒9772.73 微秒
process_pool440176.27 微秒167.32 微秒
process_pool4300331.48 微秒306.62 微秒
process_pool427001400.14 微秒1389.63 微秒
process_pool4100004616.72 微秒4653.47 微秒
process_pool1640158.72 微秒156.46 微秒
process_pool16300276.84 微秒275.04 微秒
process_pool1627001369.73 微秒1380.71 微秒
process_pool16100004698.32 微秒4711.93 微秒
process_pool6440202.33 微秒204.14 微秒
process_pool64300296.22 微秒307.25 微秒
process_pool6427001356.60 微秒1379.00 微秒
process_pool64100004709.18 微秒4713.50 微秒
thread_pool14079.31 微秒75.73 微秒
thread_pool1300325.37 微秒313.96 微秒
thread_pool127002623.46 微秒2666.51 微秒
thread_pool1100009369.33 微秒9524.56 微秒
thread_pool44094.18 微秒97.54 微秒
thread_pool4300348.68 微秒346.42 微秒
thread_pool427002701.71 微秒2689.34 微秒
thread_pool4100009838.77 微秒9528.95 微秒
thread_pool164090.57 微秒90.20 微秒
thread_pool16300355.80 微秒345.34 微秒
thread_pool1627002742.07 微秒2740.46 微秒
thread_pool16100009866.87 微秒9784.99 微秒
thread_pool644090.47 微秒91.39 微秒
thread_pool64300341.71 微秒352.74 微秒
thread_pool6427002704.78 微秒2647.49 微秒
thread_pool641000010415.31 微秒10238.39 微秒
zoo140157.03 微秒151.05 微秒
zoo1300412.58 微秒410.28 微秒
zoo127002778.32 微秒2753.48 微秒
zoo1100009928.73 微秒9871.41 微秒
zoo440177.06 微秒174.59 微秒
zoo4300442.41 微秒449.42 微秒
zoo427002878.42 微秒2910.89 微秒
zoo4100009946.90 微秒9948.97 微秒
zoo1640158.98 微秒177.55 微秒
zoo16300440.91 微秒466.12 微秒
zoo1627002885.07 微秒2908.24 微秒
zoo16100009988.25 微秒10145.91 微秒
zoo6440194.80 微秒205.09 微秒
zoo64300452.02 微秒462.64 微秒
zoo6427002927.85 微秒2884.01 微秒
zoo641000010517.18 微秒10446.63 微秒