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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 WarpParseVector 两款引擎在 APT 3K 威胁日志 处理场景下的表现。

设计

  1. 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。
  2. 输入配置: TCP 输入,覆盖高并发/大吞吐压测场景。
  3. 输出配置: File 输出,用于验证链路吞吐能力。
  4. 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)MPSCPU平均/峰值内存平均/峰值
WarpParseTCPFile179,600607.53605.69 % / 853.20 %1016.06 MB/ 1987.94 MB
VectorTCPFile36,200122.45688.47 % / 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 WarpParseVector 的性能表现,得出以下结论:

  1. 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。
  2. 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。