zoo-bench 版本对比:zoo-framework==0.6.0 -> zoo-framework==0.7.1b0

运行环境与读数口径

两次运行的环境一致
两侧的驱动面机制不同(previous 与 current):完成信号一代取自框架内部回调、一代取自框架自身的结果响应器,而两者的开销都计入被测框架的端到端。故两侧的差异里有一部分是驱动机制自身的成本——它是这次版本变化的一部分,但不能整体读成一般意义的性能改进

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==0.6.0zoo-framework==0.7.1b0变化
apscheduler14080.50%80.15%下降 0.996x
apscheduler130046.08%44.02%下降 0.955x
apscheduler127008.91%8.97%上升 1.006x
apscheduler1100003.41%3.67%上升 1.077x
apscheduler44079.29%79.88%上升 1.007x
apscheduler430039.72%40.02%上升 1.008x
apscheduler4270010.01%9.78%下降 0.977x
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_pool14066.60%65.83%下降 0.988x
asyncio_pool130025.72%26.35%上升 1.024x
asyncio_pool127004.87%4.54%下降 0.932x
asyncio_pool1100001.51%2.05%上升 1.353x
asyncio_pool44064.75%65.20%上升 1.007x
asyncio_pool430024.92%26.02%上升 1.044x
asyncio_pool427004.93%4.90%下降 0.992x
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_thread14064.52%64.64%上升 1.002x
bare_thread130026.40%26.00%下降 0.985x
bare_thread127004.18%4.26%上升 1.019x
bare_thread1100001.31%1.36%上升 1.038x
bare_thread44067.82%68.16%上升 1.005x
bare_thread430029.04%29.31%上升 1.009x
bare_thread427004.60%4.68%上升 1.017x
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_pool14083.87%84.46%上升 1.007x
process_pool130049.32%49.83%上升 1.010x
process_pool1270011.36%11.47%上升 1.010x
process_pool1100003.30%3.15%下降 0.956x
process_pool44051.69%59.90%上升 1.159x
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_pool14040.99%40.53%下降 0.989x
thread_pool130012.38%12.18%下降 0.984x
thread_pool127001.76%1.65%下降 0.937x
thread_pool1100000.64%0.70%上升 1.093x
thread_pool44048.45%48.10%下降 0.993x
thread_pool430014.55%15.90%上升 1.093x
thread_pool427002.23%3.74%上升 1.675x
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
zoo14088.13%71.79%下降 0.815x
zoo130062.15%43.97%下降 0.707x
zoo1270017.04%4.94%下降 0.290x
zoo1100005.28%1.68%下降 0.318x
zoo44089.54%73.41%下降 0.820x
zoo430062.78%33.89%下降 0.540x
zoo4270019.63%6.52%下降 0.332x
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==0.6.0zoo-framework==0.7.1b0变化
apscheduler1400.485x1.607x上升 3.316x
apscheduler13000.644x1.422x上升 2.208x
apscheduler127000.916x1.093x上升 1.193x
apscheduler1100000.941x1.002x上升 1.064x
apscheduler4400.437x1.301x上升 2.976x
apscheduler43000.607x1.125x上升 1.854x
apscheduler427000.908x1.038x上升 1.143x
apscheduler4100000.947x0.990x上升 1.046x
apscheduler16400.371x1.191x上升 3.212x
apscheduler163000.551x1.061x上升 1.925x
apscheduler1627000.900x1.030x上升 1.144x
apscheduler16100000.975x1.006x上升 1.031x
apscheduler64400.396x1.101x上升 2.782x
apscheduler643000.602x1.056x上升 1.754x
apscheduler6427000.887x1.024x上升 1.154x
apscheduler64100000.995x1.041x上升 1.046x
asyncio_pool1400.240x0.789x上升 3.288x
asyncio_pool13000.449x1.032x上升 2.296x
asyncio_pool127000.802x1.015x上升 1.266x
asyncio_pool1100000.924x1.022x上升 1.106x
asyncio_pool4400.250x0.764x上升 3.050x
asyncio_pool43000.494x0.881x上升 1.785x
asyncio_pool427000.847x0.958x上升 1.131x
asyncio_pool4100000.906x0.970x上升 1.071x
asyncio_pool16400.227x0.660x上升 2.911x
asyncio_pool163000.450x0.862x上升 1.915x
asyncio_pool1627000.830x0.989x上升 1.192x
asyncio_pool16100000.940x0.974x上升 1.036x
asyncio_pool64400.213x0.599x上升 2.805x
asyncio_pool643000.441x0.805x上升 1.824x
asyncio_pool6427000.852x0.953x上升 1.118x
asyncio_pool64100000.958x1.009x上升 1.053x
bare_thread1400.237x0.820x上升 3.460x
bare_thread13000.460x1.047x上升 2.276x
bare_thread127000.825x0.992x上升 1.203x
bare_thread1100000.909x0.970x上升 1.067x
bare_thread4400.260x0.789x上升 3.034x
bare_thread43000.479x0.906x上升 1.890x
bare_thread427000.814x0.928x上升 1.140x
bare_thread4100000.923x0.966x上升 1.047x
bare_thread16400.282x0.828x上升 2.938x
bare_thread163000.482x0.936x上升 1.941x
bare_thread1627000.818x0.951x上升 1.163x
bare_thread16100000.941x0.938x下降 0.996x
bare_thread64400.300x0.837x上升 2.787x
bare_thread643000.504x0.909x上升 1.801x
bare_thread6427000.832x0.929x上升 1.117x
bare_thread64100000.896x0.955x上升 1.066x
process_pool1400.555x1.937x上升 3.491x
process_pool13000.699x1.538x上升 2.202x
process_pool127000.924x1.079x上升 1.167x
process_pool1100000.924x1.030x上升 1.115x
process_pool4400.316x1.147x上升 3.636x
process_pool43000.327x0.630x上升 1.925x
process_pool427000.420x0.482x上升 1.146x
process_pool4100000.431x0.461x上升 1.071x
process_pool16400.265x0.761x上升 2.874x
process_pool163000.317x0.611x上升 1.930x
process_pool1627000.427x0.498x上升 1.166x
process_pool16100000.438x0.468x上升 1.069x
process_pool64400.347x0.940x上升 2.705x
process_pool643000.357x0.639x上升 1.788x
process_pool6427000.407x0.476x上升 1.168x
process_pool64100000.435x0.451x上升 1.036x
thread_pool1400.123x0.416x上升 3.368x
thread_pool13000.390x0.854x上升 2.191x
thread_pool127000.818x0.993x上升 1.214x
thread_pool1100000.912x0.998x上升 1.095x
thread_pool4400.156x0.473x上升 3.036x
thread_pool43000.417x0.764x上升 1.833x
thread_pool427000.809x0.946x上升 1.170x
thread_pool4100000.922x0.974x上升 1.057x
thread_pool16400.151x0.441x上升 2.914x
thread_pool163000.402x0.747x上升 1.857x
thread_pool1627000.844x0.942x上升 1.116x
thread_pool16100000.958x0.954x下降 0.996x
thread_pool64400.158x0.444x上升 2.808x
thread_pool643000.422x0.730x上升 1.731x
thread_pool6427000.839x0.957x上升 1.141x
thread_pool64100000.967x1.013x上升 1.047x

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

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==0.6.0zoo-framework==0.7.1b0
apscheduler140293.74 微秒292.58 微秒
apscheduler1300559.04 微秒549.93 微秒
apscheduler127002989.37 微秒2990.93 微秒
apscheduler1100009888.78 微秒9740.93 微秒
apscheduler440267.20 微秒264.75 微秒
apscheduler4300526.01 微秒523.52 微秒
apscheduler427003003.27 微秒2992.78 微秒
apscheduler41000010132.25 微秒9918.65 微秒
apscheduler1640226.27 微秒245.94 微秒
apscheduler16300484.41 微秒491.80 微秒
apscheduler1627002976.65 微秒2959.89 微秒
apscheduler161000010332.23 微秒10207.30 微秒
apscheduler6440223.95 微秒224.61 微秒
apscheduler64300507.24 微秒496.93 微秒
apscheduler6427002949.00 微秒2960.54 微秒
apscheduler641000010585.20 微秒10690.74 微秒
asyncio_pool140145.49 微秒143.70 微秒
asyncio_pool1300389.99 微秒398.87 微秒
asyncio_pool127002617.44 微秒2777.72 微秒
asyncio_pool1100009708.36 微秒9938.65 微秒
asyncio_pool440153.05 微秒155.40 微秒
asyncio_pool4300428.07 微秒410.22 微秒
asyncio_pool427002800.21 微秒2761.77 微秒
asyncio_pool4100009695.15 微秒9720.20 微秒
asyncio_pool1640138.37 微秒136.30 微秒
asyncio_pool16300395.42 微秒399.23 微秒
asyncio_pool1627002743.74 微秒2844.43 微秒
asyncio_pool16100009963.54 微秒9884.71 微秒
asyncio_pool6440120.73 微秒122.10 微秒
asyncio_pool64300371.91 微秒378.93 微秒
asyncio_pool6427002831.90 微秒2753.90 微秒
asyncio_pool641000010188.75 微秒10358.02 微秒
bare_thread140143.75 微秒149.41 微秒
bare_thread1300399.35 微秒404.88 微秒
bare_thread127002690.41 微秒2713.79 微秒
bare_thread1100009551.82 微秒9438.11 微秒
bare_thread440158.85 微秒160.45 微秒
bare_thread4300415.41 微秒421.56 微秒
bare_thread427002692.74 微秒2677.37 微秒
bare_thread4100009872.23 微秒9672.96 微秒
bare_thread1640171.89 微秒170.92 微秒
bare_thread16300423.77 微秒433.71 微秒
bare_thread1627002703.79 微秒2733.99 微秒
bare_thread16100009971.65 微秒9514.89 微秒
bare_thread6440170.05 微秒170.82 微秒
bare_thread64300425.03 微秒427.70 微秒
bare_thread6427002764.10 微秒2686.70 微秒
bare_thread64100009526.32 微秒9802.31 微秒
process_pool140336.43 微秒352.82 微秒
process_pool1300606.27 微秒594.83 微秒
process_pool127003015.10 微秒2950.60 微秒
process_pool1100009702.46 微秒10016.07 微秒
process_pool440192.86 微秒233.46 微秒
process_pool4300283.82 微秒293.33 微秒
process_pool427001389.55 微秒1388.74 微秒
process_pool4100004607.58 微秒4617.60 微秒
process_pool1640161.53 微秒157.11 微秒
process_pool16300278.33 微秒283.30 微秒
process_pool1627001410.30 微秒1430.37 微秒
process_pool16100004636.38 微秒4745.59 微秒
process_pool6440196.54 微秒191.67 微秒
process_pool64300300.97 微秒300.56 微秒
process_pool6427001353.94 微秒1375.81 微秒
process_pool64100004628.92 微秒4629.26 微秒
thread_pool14074.84 微秒75.72 微秒
thread_pool1300338.26 微秒330.18 微秒
thread_pool127002669.31 微秒2717.03 微秒
thread_pool1100009576.81 微秒9708.09 微秒
thread_pool44095.11 微秒96.14 微秒
thread_pool4300361.48 微秒355.71 微秒
thread_pool427002675.81 微秒2728.74 微秒
thread_pool4100009867.14 微秒9759.06 微秒
thread_pool164092.31 微秒91.05 微秒
thread_pool16300353.51 微秒346.24 微秒
thread_pool1627002789.88 微秒2707.33 微秒
thread_pool161000010146.06 微秒9679.74 微秒
thread_pool644089.40 微秒90.49 微秒
thread_pool64300355.32 微秒343.57 微秒
thread_pool6427002787.87 微秒2766.48 微秒
thread_pool641000010289.12 微秒10397.44 微秒
zoo140606.25 微秒182.10 微秒
zoo1300867.95 微秒386.65 微秒
zoo127003262.99 微秒2735.84 微秒
zoo11000010505.17 微秒9725.92 微秒
zoo440611.17 微秒203.45 微秒
zoo4300866.98 微秒465.41 微秒
zoo427003307.49 微秒2883.90 微秒
zoo41000010700.07 微秒10016.04 微秒
zoo1640610.25 微秒206.52 微秒
zoo16300878.71 微秒463.38 微秒
zoo1627003306.27 微秒2875.03 微秒
zoo161000010595.73 微秒10148.98 微秒
zoo6440565.92 微秒204.01 微秒
zoo64300842.59 微秒470.66 微秒
zoo6427003323.21 微秒2890.94 微秒
zoo641000010635.73 微秒10269.06 微秒