概述
这是一个系列。在前面，我们测试了阿里云经济版（"ARM"）与标准版的性能/价格对比；华为云x86规格与ARM（鲲鹏增强）版的性能/价格对比。现在，再来看看AWS的ARM版本的RDS情况
在2018年，AWS首次推出Graviton EC2实例，2020年7月AWS RDS正式支持Graviton 2的实例，就在前两天，在最新的AWS re:Invent大会上，AWS已经推出了第四代Graviton 4实例。现在，AWS的Graviton已经较为成熟，也在大量的企业和应用被广泛使用。AWS官方也宣称使用Graviton 2的RDS实例能够有52%的性价比提升（参考）。这里，来通过标准的Sysbench测试来实测一下，看看实际Graviton 2实例的效果。
与上次阿里云测试相同，这次依旧是使用了同样的测试工具和场景，对较为常用的4c16gb，即db.m6g.xlarge和db.m5.xlarge实例，进行并发数分别为2 4 8 16 24 32 48 64 96 128的测试。
测试结论
在性能上，平均来看，x86要比Graviton实例性能高约12.7%；x86规格延迟要比Graviton规格低15%。也注意到，在超高并发的情况下（并发超过96时），Graviton实例与x86实例无论是在性能，还是延迟上，是比较接近的，不过，这时候系统压力太大、延迟太高，对实际使用并没有太大的参考价值。
为了更加直观的做性价比的比较，这里选取16并发时的数据进行对比。在16并发下，Graviton实例的TPS是275，db.m6g.xlarge价格是$0.836/小时；x86实例的TPS是341，价格是$0.94/小时。那么每100TPS，Graviton价格是0.304，x86是0.275。所以，在16并发时，相比之下，x86规格的性价比更高，高出Graviton实例10%。这个结果与测试之前预期还是非常不一样的，也与AWS宣称的完全不同。
只有在超高的并发情况下（96/128并发），Graviton实例的吞吐量才与x86接近，这时，Graviton实例才表现出接近10%的性价比优势。但这种高并发在实际场景中并不是常态，所以并没有很强的参考价值。
这个测试结果与预期的差别比较大，所以后来又再做过一次测试，结果与这次基本相同。所以，性能到底怎样，还是最终要自己实际测试，因为宣传的数据，通常都是非常极端的适配该产品的场景，并不是真实的场景。
以下两幅图分别是TPS和平均延迟的对比图：
横坐标是sysbench的并发线程数，纵坐标分别为tps和平均的延迟。
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、10、12、14、16、24、32。
实例配置与价格
这里选择了较为常用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默认的8.0.33、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。完整的选项参考如下：
AWS的价格分为计算节点价格（CPU与内存）、存储价格、IOPS价格，这里仅关注计算节点价格。存储和IOPS对于ARM和x86实例来说，是相同的。这里的选择的是东京地区、多可用区实例的价格，如下：
后续，也还将测试基于 io1（Provisioned IOPS SSD） 存储的RDS。
详细测试数据参考
AWS RDS Graviton
（db.m6g.xlarge/gp3/100gb/3000iops/8.0.33)
threads|transactions| queries| time |avg/Latency|95%/Latency 2| 11951| 239020|300.03| 50.21| 55.82 4| 23322| 466440|300.04| 51.45| 57.87 8| 43654| 873080|300.05| 54.98| 65.65 16| 82519| 1650380|300.05| 58.17| 70.55 24| 120541| 2410820|300.06| 59.74| 73.13 32| 156680| 3133600|300.07| 61.28| 74.46 48| 218709| 4374180|300.06| 65.85| 81.48 64| 269430| 5388600|300.08| 71.27| 90.78 96| 329366| 6587320|300.07| 87.45| 121.08 128| 351579| 7031580|300.11| 109.24| 164.45
AWS x86实例
（db.m5.xlarge/gp3/100gb/3000iops/8.0.33）
threads|transactions| queries| time |avg/Latency|95%/Latency 2| 13357| 267140|300.03| 44.92| 112.67 4| 27539| 550780|300.03| 43.57| 50.11 8| 55330| 1106600|300.04| 43.38| 51.94 16| 102408| 2048160|300.05| 46.87| 56.84 24| 145718| 2914360|300.05| 49.41| 61.08 32| 186619| 3732380|300.05| 51.44| 63.32 48| 260415| 5208300|300.04| 55.30| 69.29 64| 306939| 6138780|300.08| 62.56| 82.96 96| 330131| 6602620|300.09| 87.25| 123.28 128| 348095| 6961900|300.12| 110.34| 155.80
小结
AWS RDS在发布Graviton 2实例时，曾宣传Graviton 2实例有52%的性价比提升。但是在这里的Sysbench混合读写的测试场景下，反而是x86性价比优势更加明显，16并发时，x86性价比要高出Graviton实例10%。而仅是在超高并发时，Graviton实例性价比才比x86高10%。但是，一般我们不会让4c16的实例，运行在如此高的压力下，所以后面这种情况的参考意义并不强。
虽然AWS曾大量宣传Graviton实例，但是实测下来并没有什么性价比的优势。所以，在数据库应用场景下，使用AWS Graviton实例的必要性，似乎并不高。另外，也注意到，RDS Graviton 3的实例一直都没有推出，也许这是其中的原因之一。
参考
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AWS Graviton Processors
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Achieve up to 52% better price/performance with Amazon RDS using new Graviton2 instances
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AWS Graviton -- Wikipedia
关于作者：orczhou，云数据库专家，NineData联合创始人，Oracle ACE（MySQL），《高性能MySQL》第三、四版译者，曾任阿里云数据库资深专家。