apt_file_to_blackhole
本测试用于验证 apt_file_to_blackhole 场景下的引擎性能（Mac M4 Mini，日志解析）。
场景描述
本场景可概括为：APT 3K 威胁日志，File 输入到 BlackHole 输出，执行 日志解析 能力。
本测试旨在评估 WarpParse 与 Vector 两款引擎在 APT 3K 威胁日志 处理场景下的表现。
设计
- 测试目标: 对比两引擎在该日志场景下的吞吐、延迟、CPU/内存使用。
- 输入配置: File 输入，覆盖高并发/大吞吐压测场景。
- 输出配置: BlackHole 输出，用于验证链路吞吐能力。
- 预期行为:
- 高频日志稳定消费，不丢失、不乱序，字段提取正确。
- 在对应输入/输出链路下持续跑满数据源，不出现明显 backpressure。
- 监控指标可正常采集，用于后续性能对比。
Results（Mac M4 Mini）
| 引擎 | 输入模式 | 输出模式 | 消费速率(EPS) | MPS | CPU平均/峰值 | 内存平均/峰值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WarpParse | File | BlackHole | 314,200 | 1062.84 | 700.03 % / 826.30 % | 175.63 MB / 181.05 MB |
| Vector | File | BlackHole | 33,614 | 113.71 | 563.18 % / 677.50 % | 261.19 MB / 278.39 MB |
结论
在本测试场景（APT 3K 威胁日志，File 输入到 BlackHole 输出，执行 日志解析 能力）中，对比 WarpParse 与 Vector 的性能表现，得出以下结论：
-
吞吐性能: WarpParse 表现出显著优势。
- 消费速率达到 314,200 EPS，约是 Vector (33,614 EPS) 的 9.35 倍。
- 这意味着在相同硬件资源下，WarpParse 能够处理更大规模的数据流量。
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系统资源开销:
- CPU: WarpParse 的 CPU 使用率更高（700.03 % vs 563.18 %）。
- 内存: WarpParse 的内存占用更低（175.63 MB vs 261.19 MB）。
总结: WarpParse 在该场景下展现了卓越的吞吐性能（领先约 9.35 倍），同时保持了更低的内存占用。对于追求高吞吐量的日志处理场景，WarpParse 是更优的选择。