apt_tcp_to_file
本测试用于验证 apt_tcp_to_file 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,TCP 输入到 File 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: TCP 输入,覆盖高并发/大吞吐压测场景。
- 输出配置: File 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 | TCP | File | 179,600 | 607.53 | 605.69 % / 853.20 % | 1016.06 MB/ 1987.94 MB |
| Vector | TCP | File | 36,200 | 122.45 | 688.47 % / 754.70 % | 368.91 MB / 397.16 MB |
结论
在本测试场景(APT 3K 威胁日志,TCP 输入到 File 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 179,600 EPS,约是 Vector (36,200 EPS) 的 4.96 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。
-
系统资源开销:
- CPU: WarpParse 的 CPU 使用率更低(605.69 % vs 688.47 %)。
- 内存: WarpParse 的内存占用更高(1016.06 MB vs 368.91 MB)。
总结: WarpParse 在该场景下展现了卓越的吞吐性能(领先约 4.96 倍),同时保持了更低的 CPU 占用。对于追求高吞吐量的日志处理场景,WarpParse 是更优的选择。