本问是一个系列文章的一部分，该系列较为完整的对各个云厂商的RDS MySQL进行了测试，包括了阿里云、腾讯云、华为云、百度云、AWS、Azure、GCP、Oracle Cloud等，更多参考：云数据库RDS MySQL的性能。

这是一个云数据库性能的系列文章，包含了：

• 阿里云RDS标准版(x86) vs 经济版(ARM)性能对比
• 华为云RDS通用型(x86) vs 鲲鹏(ARM)架构的性能对比
• AWS基于x86 vs Graviton(ARM)的RDS MySQL性能对比
• AWS基于x86 vs Graviton(ARM)的RDS MySQL性能对比（二）

在前篇中（参考），较为详细的对比x86和Graviton 2（AWS推出第二代ARM芯片）的性能。Graviton 3实例在今年的4月份支持了RDS数据库（参考）。这里，我们再系统的看看m7g实例（Graviton 3）、m6g实例（Graviton 2）、m5实例（Intel Xeon）、m6i实例（第三代Intel Xeon/Ice Lake）的RDS性能（包括性价比）表现如何。

测试结论

参考下图。整体上，在中低并发时，m6i实例（第三代Intel Xeon/Ice Lake）、m5实例（Intel Xeon）性能要比m7g实例（Graviton 3）、m6i实例（第三代Intel Xeon/Ice Lake）实例要略微高一些。即，低并发时，x86实例性能要高出约10%。

在超高并发的时候性能表现：m7g实例 > m6i实例 > m6g实例 ~ m5实例。在超高并发下，m7g、m6i实例表现出了非常强的扩展性和吞吐量，m7g实例吞吐量最高，甚至高出m6i实例10%；相比m6g、m5实例，m7g实例性能则要高出30%。

为了更加直观对比性价比，这里选取了16并发的性能进行对比。m7g实例在16并发下，tps为314，价格为$0.936/小时；m6i实例的tps为336，价格为$0.94/小时。所以，m6i实例（x86）性价比要比m7g实例（Graviton 3）更高，高出约：6%。在超高并发时（128并发），m7g实例（Graviton 3）实例性价比才比m6i实例（x86）要更高，高出约：10%。不过，无论怎样，这与AWS宣称的Graviton实例性价比更高的结论是不一致的。

测试模型说明

这里使用了sysbench的读写混合模型（oltp_read_write）进行测试，单表大小为100万，共十个表，单次测试时长为300秒，分别测试了如下的并发度的性能表现：2 4 8 16 24 32 48 64 96 128。

实例配置与价格

这里关注db.m7g.xlarge、db.m6i.xlarge实例价格，m6g、m5实例的价格可以参考前篇。以东京地区、多可用区实例价格为参考：

实例配置与之前的测试保持一致。选择了较为常用4c16gb的实例进行测试，各个选项尽量选择默认选项，以更加接近的模拟用户实际场景，具体的，版本是AWS多可用区版、存储默认加密、gp3存储、100GB空间、3000 IOPS、Performance Insight也默认开启。

详细的测试数据参考

AWS RDS Graviton 3（db.m7g.xlarge/gp3/100gb/3000iops)

threads|transactions| queries| time |avg/Latency|95%/Latency
2|       10847|  216940|300.04|      55.32|     127.81
4|       25897|  517940|300.00|      46.34|      51.94
8|       49010|  980200|300.05|      48.97|      55.82
16|       94335| 1886700|300.05|      50.89|      58.92
24|      141987| 2839740|300.05|      50.71|      59.99
32|      185996| 3719920|300.05|      51.62|      62.19
48|      268264| 5365280|300.05|      53.68|      68.05
64|      341468| 6829360|300.06|      56.23|      74.46
96|      446113| 8922260|300.06|      64.56|      92.42
128|      491663| 9833260|300.09|      78.11|     121.0

AWS RDS x86（第三代Intel Xeon/Ice Lake）（db.m6i.xlarge/gp3/100gb/3000iops)

threads|transactions| queries| time |avg/Latency|95%/Latency
2|       13281|  265620|300.02|      45.18|     112.67
4|       29635|  592700|300.04|      40.49|      47.47
8|       53875| 1077500|300.04|      44.55|      53.85
16|      100785| 2015700|300.07|      47.63|      57.87
24|      150515| 3010300|300.04|      47.84|      59.99
32|      193195| 3863900|300.05|      49.69|      63.32
48|      273454| 5469080|300.08|      52.67|      69.29
64|      343939| 6878780|300.05|      55.83|      75.82
96|      408551| 8171020|300.09|      70.50|      99.33
128|      438708| 8774160|300.06|      87.54|     123.28

小结

经过较为详细的测试，可以看到，在RDS数据库的场景下，无论是第二代自研芯片Graviton2，还是第三代Graviton3，相比于x86芯片在性价比上并没有特别明显的优势。而在更加常见的低并发的场景下，x86实例的性价比依旧是更高的。在超高并发时，Graviton3实例虽然表现出了一些性价比优势，但是，如此高的并发，其实在实际应用中，并不常见。

另外，第三代Graviton3相比第二代Graviton2的性能提升也是非常明显，大概有10~40%的性能提升。

当然，这应该也是符合预期的结论，毕竟在大原则上，处理复杂的负载x86芯片应该更有优势；对简单的场景、更低功耗的场景，Graviton（ARM）芯片是更有优势的。对于数据库来说，涉及到事务处理、磁盘IO、大量的比较判断等，还是比较复杂的。不过，依旧期待未来，Graviton做更多的适配与正对性的优化，以获得更高的性价比，从而降低最终降低使用RDS的成本。

参考

• Amazon RDS now supports M7g and R7g database instances@2023年4月
• AWS Graviton Processors
• Achieve up to 52% better price/performance with Amazon RDS using new Graviton2 instances
• AWS Graviton – Wikipedia