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使用ycsb对mongodb做性能测试

ChristmasBoy / 2087人阅读

摘要：命令压测完后数据库大小是压测报告二八原则压测写入亿条每条日志大小，个字段，字段长度为。表数据大小，表存储大小，一秒。索引扫描结论日志查询效率随着记录条目增加，扫描效率会下降。按秒响应结果为目标，扫描条目应控制在条以内。

我的专栏地址：我的segmentfault,欢迎浏览 一、ycsb压测工具 1.1ycsb workload

ycsb的workloads目录下保存了6种不同的workload类型，代表了不同的压测负载类型，详细的介绍列在下面：
workloada：混合了50%的读和50%的写；
workloadb：Read mostly workload，混合了95%的读和5%的写，该workload侧重于测试集群的读能力；
workloadc：Read only，100%只读
workloadd：Read latest workload，插入数据，接着就读取这些新插入的数据
workloade：Short ranges，短范围scan，不同于随机读，每个测试线程都会去scan一段数据
workloadf：Read-modiy-wirte，读改写，客户端读出一个记录，修改它并将被修改的记录返回

1.2workload配置文件字段说明 
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)
1.3 BinData



BinData（）的第一个参数是BSON二进制子类型，如上所述，它是以下之一：

generic:  x00 (0)
function: x01 (1)
old:      x02 (2)
uuid_old: x03 (3)
uuid:     x04 (4)
md5:      x05 (5)
user:     x80 (128)
1.4ycsb操作命令 
加载数据：
./bin/ycsb load mongodb -P workloads/test_insert  > result_insert_10000.log

跑压测:
./bin/ycsb run mongodb -P workloads/test_insert  > result_insert_10000.log
二、mongodb操作 2.1操作命令 
清空表 db.col.remove({})

查询一条记录 db.usertable.find().limit(1)

删库： db.dropDatabase()

查看执行效率：db.usertable.find({"_id":"user4520119406760868179"}).explain("executionStats")

查看索引 ：db.usertable.getIndexes()

集合文档数：db.usertable.count()

恢复备份：mongorestore -h 127.0.0.1:27017 --gzip -db collectionName /path

集合记录数列表： db.getCollectionNames().forEach((name) => {print(name+","+db[name].stats().count)})

集合按记录条数排序： db.getCollectionNames().map((name) => db[name]).sort((a,b) => {return a.count()-b.count()}).forEach((db) => {print(db.getName()+","+db.count())})

查看执行效率：db.log.find({"uid":"508076972", "time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z")}}).explain("queryPlanner")

查看io： iostat -xdm 1 10
三、压测步骤 3.1 ycsb压测

参考：http://lsr1991.github.io/2015/04/25/ycsb-document-translation-running-a-workload/
1、对mongo进行 95%写入 , 5%查询的测试
2、对mongo进行 100% scan的查询的测试

结果：

3.1.1写1亿条日志,hashed写入：

每条日志 大小1KB， 16个字段，字段长度为64。

top命令：


io：

压测完后数据库大小是 136GB：

ycsb            136.250GB

ycsb压测报告：

[OVERALL], RunTime(ms), 2909439
[OVERALL], Throughput(ops/sec), 34370.88730851549
[TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 10132
[TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 14302
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.4915724302863886
[TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 1
[TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 27
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 9.280139573299182E-4
[TOTAL_GCs], Count, 10133
[TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 14329
[TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.4925004442437184
[CLEANUP], Operations, 100
[CLEANUP], AverageLatency(us), 1252.63
[CLEANUP], MinLatency(us), 1
[CLEANUP], MaxLatency(us), 125055
[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 6
[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 9
[INSERT], Operations, 100000000
[INSERT], AverageLatency(us), 2873.72475394
[INSERT], MinLatency(us), 141
[INSERT], MaxLatency(us), 169476095
[INSERT], 95thPercentileLatency(us), 8035
[INSERT], 99thPercentileLatency(us), 20767
[INSERT], Return=OK, 100000000
3.1.2二八原则压测 mongo写入1亿条

每条日志 大小608B， 16个字段，字段长度为38B。

top:

io:

压测完后库的大小是82GB：

> show dbs
admin      0.000GB
config     0.000GB
local      0.000GB
ycsb_1yi   0.697GB
ycsb_28   82.100GB

ycsb压测报告：

[OVERALL], RunTime(ms), 1732198
[OVERALL], Throughput(ops/sec), 57730.12092151128
[TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 8024
[TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 10927
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.6308170313093538
[TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 2
[TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 42
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.002424665078703474
[TOTAL_GCs], Count, 8026
[TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 10969
[TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.6332416963880572
[CLEANUP], Operations, 100
[CLEANUP], AverageLatency(us), 73.68
[CLEANUP], MinLatency(us), 1
[CLEANUP], MaxLatency(us), 7155
[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 3
[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 12
[INSERT], Operations, 100000000
[INSERT], AverageLatency(us), 1716.96953065
[INSERT], MinLatency(us), 141
[INSERT], MaxLatency(us), 20643839
[INSERT], 95thPercentileLatency(us), 6279
[INSERT], 99thPercentileLatency(us), 14743
3.1.1写1亿条日志,顺序写入：

top:

io:

压测完后库的大小是115GB：

test  173.805GB
admin                      0.000GB
config                     0.000GB
local                      0.000GB
ycsb_1yi                   0.697GB
ycsb_1yi_ordered         115.750GB
ycsb_insert_1w             0.012GB
ycsb_search               12.562GB

ycsb压测报告：

[OVERALL], RunTime(ms), 1803374
[OVERALL], Throughput(ops/sec), 55451.61458466186
[TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 5738
[TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 8131
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.4508770781878856
[TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 1
[TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 27
[TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.0014971935937858703
[TOTAL_GCs], Count, 5739
[TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 8158
[TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.4523742717816715
[CLEANUP], Operations, 100
[CLEANUP], AverageLatency(us), 54.86
[CLEANUP], MinLatency(us), 0
[CLEANUP], MaxLatency(us), 5343
[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 7
[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 19
[INSERT], Operations, 100000000
[INSERT], AverageLatency(us), 1796.96847349
[INSERT], MinLatency(us), 147
[INSERT], MaxLatency(us), 8028159
[INSERT], 95thPercentileLatency(us), 1518
[INSERT], 99thPercentileLatency(us), 3451
[INSERT], Return=OK, 100000000
插入性能总结：
规格 文档大小 count操作记录数 _id值 threads压测端线程数 throughput(per second)吞吐 RAL(us)读延时** WAL(us)写延时**
16核32G 大小1KB， 16个字段，字段长度为64 1亿 hashed 100 34370 - 2873
16核32G 大小608B， 16个字段，字段长度为38B 1亿 hashed 100 57730 - 1716
16核32G 大小1KB， 27个字段，字段长度为38B 1亿 ordered 100 55451 - 1796

可与阿里云版mongodb性能进行对比：阿里云mongodb性能测试结果页面

3.2 场景测试 执行命令：

db.usertable.find({"field1":"joe"}).explain("executionStats")
db.usertable.find({"field1":"joe","field2":"jack"}).explain("executionStats")

测试数据查询： 
场景1：1千万条成1KB， 扫表时间250秒， 一秒扫4W条。mongo库 12GB，一秒49MB。({"field1":"joe"})
场景2：1千万条成1KB， 扫表时间322秒。(({"field1":"joe","field2":"jack"})
场景3：1亿条成600B， 扫表时间1800秒， 一秒扫5.5W条。mongo库 82GB，一秒46.7MB。({"field1":"joe"})
生产数据查询： 全表扫描简单条件： 
场景1扫描字段({"uid":"508076972"})：233393233(2.3亿)条，每条547B， 扫表时间518秒， 一秒扫450566条。表存储大小56GB，一秒108MB。
场景2扫描字段({"eid":"508076972"})：233393233(2.3亿)条，每条547B， 扫表时间564秒， 一秒扫413817条。表存储大小56GB，一秒99MB。
场景3扫描字段({"eid":"508076972"})：119963485(1.2亿)条，每条532B， 扫表时间290秒， 一秒扫413667条。表存储大小25GB，一秒87MB。
场景4扫描字段({"eid":"508076972"})：10144088(1千万)条，每条536B， 扫表时间28秒， 一秒扫362288条。表数据大小5GB，表存储大小2.5GB，一秒91MB。
场景5扫描字段({"uid":"508076972"})：10144088(1千万)条，每条536B， 扫表时间45秒， 一秒扫225424条。表数据大小5GB，表存储大小2.5GB，一秒56MB。

场景4和5有点奇怪，索引字段的效率还不如非索引字段。通过验证，发现是索引字段第一次查询在建立缓存，场景5后续的查询都在5秒左右完成。

全表扫描复合条件： 
场景1扫描字段({"eid":"32435346465ddf4","gamechannel":"1010031002"})：233393233(2.3亿)条，每条547B， 扫表时间562秒， 一秒扫415290条。表存储大小56GB，一秒100MB。
场景2扫描字段({"uid":"508076972","eid":"32435346465ddf4"})：233393233(2.3亿)条，每条547B， 扫表时间534秒， 一秒扫437065条。表存储大小56GB，一秒105MB。
场景2扫描字段({"uid":"508076972","time":"32435346465ddf4"})：秒出结果。
全表扫描结论

日志查询效率： 40W记录/秒, 90MB/秒。 （单字段一次全表扫描，如果复合条件查询加上相应扫描时间）

索引扫描 time + 非uid: 
场景1扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-18T00:01:11Z")}})：16537187(1千万)条，每条547B， 扫表时间23秒， 一秒扫719008条。
场景2扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-19T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-20T00:01:11Z")}})：17110050(1千万)条，每条547B， 扫表时间27秒， 一秒扫633705条。
场景3扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-19T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-19T12:01:11Z")}})：11050895(1千万)条，每条547B， 扫表时间13秒， 一秒扫850068条。
场景4扫描字段({ "eid":"508076972","time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-18T00:01:11Z")}})：16537187(1千万)条，每条547B， 扫表时间26秒， 一秒扫636045条。
场景5扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-19T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-19T10:01:11Z")}})：9423255(1千万)条，每条547B， 扫表时间10秒， 一秒扫9423255条。
场景6扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-19T00:01:11Z")}})：32972256(3千万)条，每条547B， 扫表时间86秒， 一秒扫383398条。
场景7扫描字段({ "time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-20T00:01:11Z")}})：50082445(5千万)条，每条547B， 扫表时间95秒， 一秒扫527183条。
场景8扫描字段({"eid":"508076972", "time":{"$gt":ISODate("2019-01-17T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-18T00:01:11Z")}})：3586078(3百万)条，每条547B， 扫表时间5秒， 一秒扫717215条。
场景9扫描字段({"eid":"508076972", "time":{"$gt":ISODate("2019-01-18T00:01:11Z"), "$lt":ISODate("2019-01-19T00:01:11Z")}})：4250364(4百万)条，每条547B， 扫表时间7秒， 一秒扫607194条。
索引扫描结论

日志查询效率： 随着记录条目增加，扫描效率会下降。 按10秒响应结果为目标，扫描条目应控制在 1000W条以内。

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