リソース消費量の比較実験

リソース消費量の比較実験

　インデクシングの実験や検索の実験の際には、sarコマンドを用いてリソース消費量の測定も行いました。sarコマンドはSysstatユーティリティー（http://pagesperso-orange.fr/sebastien.godard/）に含まれるコマンドの1つで、システムの状態を取得できるコマンドです。

　インデクシング実験では、文書数1万、10万、100万におけるインデクシング中のCPU使用率やメモリ使用率、ロードアベレージ、スワップの情報を定期的にログに出力しました。

　今回は文書数10万のときのインデクシング実験でのCPU使用率を比較します。sarではCPU関連の情報として、CPUがユーザーモードになっている時間の割合（%user）、niceで優先度を変更したプロセスによってCPUがユーザーモードになっている時間の割合（%nice）、CPUがシステムモードになっている時間の割合（%system）、CPUがアイドル状態で入出力の完了を待っている時間の割合（%iowait）、OSの仮想化を行っている場合に別の仮想CPUの計算で待っている時間の割合（%steal）、CPUがアイドル状態で入出力を待っていない時間の割合（%idle）を取得することができます。
 

リソース消費量の測定結果と考察

　ユーザーモードになっている時間の割合（図2-1）を見ると、どのシステムでも最初は負荷の高い状態になっています。

　特に、Namazuはインデクシングの間、CPUを消費し続けることが読み取れます。この傾向は文書数1万のときでも同様であり、Namazuはそのような特性のシステムであると思われます。

　Estraierは前半は高負荷なものの、後半ではあまりCPUを使わなくなっています。実はこの後半というのは第3回でも触れたインデックスの最適化を行っている間です。LuceneやHyper Estraierでも終了前はCPU使用率が落ちていますが、これらのシステムでもインデックスの最適化を行っています。

　入出力の完了を待っている時間の割合（図2-2）を見ると、CPUの使用率が落ちているEstraierの後半やLucene、Hyper Estraierの終わり際に待ち時間が増加しています。

　つまり、インデックスの最適化は入出力が大半を占めており、CPUをあまり使わないということが推測できます。逆に、インデクシングはCPUへの負荷が大きく、あまり入出力を行わない処理であることが読み取れます。

　そのほかにCPU関連の情報としてsarで取れる値のうち%nice、%stealは、どのシステムでもほぼ0でした。%systemはどのシステムでも0～5%の数値でしたが、Estraierの最適化時には30%という値を2分ほど示していました。

　CPUの消費量について比較すると、Sennaが若干消費量が少ないという結果になりました。最もCPUの消費量が多いのは、常に高負荷の状態で処理に時間がかかっているNamazuであると考えられます。