TBSchedule应用实战之“性能怪兽（集群篇）“

本节的重点将采用原生java，tbs和xxl-job三个模型来测试处理50万业务数据，总结他们的差异，向读者朋友们展示为什么作者称tbs为性能怪兽。

本节以实际对比运行结果展示tbs的运行效率，模拟交易明细汇总，条件如下：

数据量：30w

计算逻辑：按账户号分组计算收入金额与支出金额，每500条记录汇总一次更新数据库。

硬件：4核3.3GHZ，16GB内存单机，Windows 7 专业版，4线程模拟4分片计算。

本节DEMO下载地址：点击下载1、纯java实现计算结果如下：

总计耗时：1445.208秒2、tbs实现计算结果如下：

先解释上图配置以保证公平性：

a）任务采用处理休眠模式，但是休眠时间为0，模拟JAVA持续执行。

b）任务采用单机4线程组，4任务项，模拟JAVA单机4分片。

c）任务配置线程数为1，即单线程执行，模拟java也是单线程执行。

总计耗时：36.1970秒3、xxl-job实现计算结果如下（待更新）：

备注：a）在Win下，CPU占用没有参考意义。

b）因为测试机硬件有限，xxl-job被迫改为两分片执行。猜想4分片也差不了多少。

由此可见tbs之性能怪兽头衔名副其实，虽然目前版本对zookeeper的稳定性依赖较强，但得益于tbs将取数与计算形成抽象，隐藏内部优秀的线程状态管理。在单线程下性能尚且如此，试想一台16GB内存机器开启多线程性能得有多恐怖！