使用Mongodb实现性能改进的压测

发布时间：2023-09-21 15:32:42 所属栏目：系统来源：

导读：一、背景

这几天对所有的基础组件做一个摸底的基准压力测试，目前我们所有的开源基础组件都没有做过性能测试，经常有开发人员问，我们的RDS、MongoDB集群能抗多大量呀，这个时候我是没办法回复的，因为我自己也不

一、背景

这几天对所有的基础组件做一个摸底的基准压力测试，目前我们所有的开源基础组件都没有做过性能测试，经常有开发人员问，我们的RDS、MongoDB集群能抗多大量呀，这个时候我是没办法回复的，因为我自己也不知道，虽然一个数据库集群能抗多大量，在软件、硬件配置固定的情况下，和业务场景有很大的关系，如果数据量小，查询SQL简单那吞吐量自然很高，如果数据量特别大并且都是复杂SQL，那吞吐量自然上不去；但是既然人家问了，肯定是希望有一个答案，如果你说不知道，那会给人一种不靠谱的感觉，所以做一次基准压力测试，我们知道在特定的场景下我们的集群能有多大的吞吐量，做到自己心里有数，才给别人信心。这周在压测MongoDB，谷歌了一番，MongoDB的压测工具很少，有几篇是介绍通过YCSB压测MongoDB的，找丹姐（逻辑思维首席DBA）推荐一款MongoDB的压测工具，丹姐也推荐YCSB，好吧，那就它吧，开整。

二、环境说明

1、MongoDB集群配置（一个分片的shard集群）

Mongodb性能压测

2、MongoDB版本

4.0.4-62-g7e345a7

4、系统及内核版本

CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)

3.10.0-862.14.4.el7.x86_64

3、YCSB版本

YCSB-0.16.0-RC1.

4、测试说明

Mongodb性能压测

三、安装

1、jdk及maven安装参考官方

https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/tree/master/mongodb

2、安装YCSB

wget https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/archive/0.16.0-RC1.tar.gz

tar -zxvf YCSB-0.16.0-RC1.tar.gz

cd YCSB-0.16.0-RC1/

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

PS：

安装过程中maven下载依赖需要×××，如果有安装失败的包，需要在能×××的服务器上下载手动安装，比如mongodb-async-driver-2.0.1.jar就需要×××，下面是手动安装方法

A、手动下载jar包

wget http://www.allanbank.com/repo/com/allanbank/mongodb-async-driver/2.0.1/mongodb-async-driver-2.0.1.jar

B、加压包，从pom.xml 文件里面查看groupId、artifactId、version

C、手动安装

mvn install:install-file -Dfile=/tmp/mongodb-async-driver-2.0.1.jar -DgroupId=com.allanbank -DartifactId=mongodb-async-driver -Dversion=2.0.1 -Dpackaging=jar

mvn -pl com.yahoo.ycsb:mongodb-binding -am clean package

四、压测

1、编写压测文件

在workloads目录下有很多压测文件用到的文件，我们从其中一个copy一份，编辑添加我们自己定义的内容

vim workloads/2000w

ongodb.url=mongodb://root:123456@172.21.244.101:27000

mongodb.writeConcern=normal

table=chj_2000w

recordcount=20000000

operationcount=50000000

readallfields=true

readproportion=0

updateproportion=0

scanproportion=0

insertproportion=1

requestdistribution=zipfian

workload=com.yahoo.ycsb.workloads.CoreWorkload

关于YCSB的压测文件的每个参数的解释如下：

fieldcount: 每条记录字段个数 (default: 10)

fieldlength: 每个字段长度 (default: 100)

readallfields: 是否读取所有字段true或者读取一个字段false (default: true)

readproportion: 读取作业比例 (default: 0.95)

updateproportion: 更新作业比例 (default: 0.05)

insertproportion: 插入作业比例 (default: 0)

scanproportion: 扫描作业比例 (default: 0)

readmodifywriteproportion: 读取一条记录修改它并写回的比例 (default: 0)

requestdistribution: 请求的分布规则 uniform, zipfian or latest (default: uniform)

maxscanlength: 扫描作业最大记录数 (default: 1000)

scanlengthdistribution: 在1和最大扫描记录数的之间的分布规则 (default: uniform)

insertorder: 记录被插入的规则ordered或者hashed (default: hashed)

operationcount: 执行的操作数.

maxexecutiontime: 执行操作的最长时间，当然如果没有超过这个时间以运行时间为主。

table: 测试表的名称 (default: usertable)

recordcount: 加载到数据库的纪录条数 (default: 0)

2、造数据，也是测写入性能

./bin/ycsb load mongodb -threads 100 -P workloads/2000w

输出结果说明

[OVERALL], RunTime(ms), 37182 #数据加载所用时间(毫秒)

[OVERALL], Throughput(ops/sec), 13447.367005540314 #加载操作的吞吐量(ops/sec)

[TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 37

[TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 146

[TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.3926631165617772

[TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 0

[TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 0

[TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.0

[TOTAL_GCs], Count, 37

[TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 146

[TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.3926631165617772

[CLEANUP], Operations, 64

[CLEANUP], AverageLatency(us), 422.09375

[CLEANUP], MinLatency(us), 0

[CLEANUP], MaxLatency(us), 26911

[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 3

[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 30

[INSERT], Operations, 500000 # 执行insert操作的总数

[INSERT], AverageLatency(us), 4658.931652 # 每次insert操作的平均延时(微秒)

[INSERT], MinLatency(us), 831 # 所有insert操作的最小延时(微秒)

[INSERT], MaxLatency(us), 1784831 # 所有insert操作的最大延时(微秒)

[INSERT], 95thPercentileLatency(us), 9711 # 95%的insert操作延时在9毫秒以内

[INSERT], 99thPercentileLatency(us), 17903 # 99%的insert操作延时在17毫秒以内

[INSERT], Return=OK, 500000

3、压测

通过调整压测文件中read和update的比例，模拟只读和读写混合的操作

./bin/ycsb run mongodb -threads 100 -P workloads/2000w

[OVERALL], RunTime(ms), 1735408

[OVERALL], Throughput(ops/sec), 2881.1668495247227

[TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 3975

[TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 6180

[TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.3561122226012557

[TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 0

[TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 0

[TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.0

[TOTAL_GCs], Count, 3975

[TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 6180

[TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.3561122226012557

[READ], Operations, 500346

[READ], AverageLatency(us), 2851.9638989819045

[READ], MinLatency(us), 696

[READ], MaxLatency(us), 646655

[READ], 95thPercentileLatency(us), 6991

[READ], 99thPercentileLatency(us), 23103

[READ], Return=OK, 500346

[CLEANUP], Operations, 10

[CLEANUP], AverageLatency(us), 3131.0

[CLEANUP], MinLatency(us), 1

[CLEANUP], MaxLatency(us), 31295

[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 31295

[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 31295

[UPDATE], Operations, 4499654

[UPDATE], AverageLatency(us), 3534.2083122391186

[UPDATE], MinLatency(us), 704

[UPDATE], MaxLatency(us), 1078271

[UPDATE], 95thPercentileLatency(us), 11647

[UPDATE], 99thPercentileLatency(us), 27343

[UPDATE], Return=OK, 4499654

五、指标观察

1、服务器指标，主要观察CPU、内存、磁盘IO的利用率和延时，可以通过top、iostat工具查看实时情况

2、MongoDB可以通过mongostat 工具查看实时情况

mongostat的输出说明

inserts：每秒插入次数

query：每秒查询次数

update：每秒更新次数

delete：每秒删除次数

getmore：每秒执行getmore次数

command：每秒的命令数，比以上插入、查找、更新、删除的综合还多，还统计了别的命令

dirty：WiredTiger存储引擎中dirty 数据占缓存百分比

used:WiredTiger存储引擎中引擎使用缓存占百分比

flushs：每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。

vsize：虚拟内存使用量，单位MB

res：物理内存使用量，单位MB

qrw:客户端等待读的长度,队列中的长度

arw:客户端等待写的队列长度

netIn 和 netOut：网络流量，单位是字节 byte

conn：当前连接数

time：时间戳

（编辑：聊城站长网）

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