摘要: 一. drds效能評估分析目標 通常我們在分布式資料庫選項過程中會對drds進行效能評估分析,我認為主要包含以下3個目的: 1.ã‚â ã‚â ã‚â 評估drds效能,判斷drds是否滿足預期的效能需求 2.
一.drds
效能評估分析目標
通常我們在分布式資料庫選項過程中會對drds進行效能評估分析,我認為主要包含以下3個目的:
1.â â â
評估drds
效能,判斷
drds
是否滿足預期的效能需求
2.â â â
獲取drds
效能容量及各負載條件下效能表現,為容量規劃提供參考依據
3.â â â
定位診斷
drds
效能瓶頸及原因並調整優化
二.效能評估分析主要效能指標
資源指標:
cpu
利用率:
drds
服務節點的 cpu 利用率的平均值
網路輸入流量:drds 服務節點的網路輸入流量的總和
網路輸出流量:drds 服務節點的網路輸出流量的總和
連線數:應用到 drds 的連線總數
活躍執行緒數:drds 用來執行 sql 的執行緒數
產品業務效能指標:
邏輯 qps:drds 服務節點每秒處理的 sql 語句數目的總和
物理 qps:drds 服務節點每秒傳送到 rds 的 sql 運算元總和
邏輯 rt:drds 對於每條 sql 的平均響應時間
物理 rt:drds 傳送到 rds 的 sql 的平均響應時間
壓測工具效能指標:
每秒sql數:每秒壓測工具執行的sql數量總和
三.效能評估分析原理及方法
上面這圖是比較典型的負載、資源、吞吐量、響應時間之間的趨勢關係
1.輕負載區:隨著負載的增加,響應時間變化不大,系統資源利用率和tps幾乎線性增長
2.重負載區:隨著負載持續的增加,資源開始趨於飽和,tps到達拐點
3.崩潰區:隨著負載的進一步增加,這時候的系統資源主要消耗在資源競爭和排程上,tps反而開始保持平穩狀態或開始下降,請求佇列裡的請求開始膨脹,響應時間開始快速上公升
結合這個原理,一些經過實踐的簡單公式也可以幫助我們分析:
前提條件,模擬的虛擬併發使用者數沒有思考時間,上乙個請求完成後馬上請求下乙個,
從壓測工具端來看:tps或qps=併發使用者數 / 響應時間
反之 併發使用者數 = tps * 響應時間
響應時間 = 併發使用者數 * tps
從drds端可以得出公式: qps=活躍執行緒數 / sql邏輯時間
反之 活躍執行緒數= qps * sql邏輯時間
sql邏輯時間=活躍執行緒數 * qps
四.效能評估壓測工具使用
五.效能評估分析案例
壓測環境:drds 4c4g
壓測表結構:一張使用者表,按u_id進行分庫
壓測模型:
sql型別sql
語句sql
比例插入
insert into `marcotest`.`user_tbl`
(`u_name`,
`u_phone`,
`u_national`
)values
(?,?,'china');
20%查詢
select * from `marcotest`.`user_tbl` where u_id=?
70%更新
update `marcotest`.`user_tbl` set u_phone=? where u_id=?
10%
通過jmeter壓測drds,壓測結果如下:
業務指標:
資源指標:
整理後的結果資料:
併發使用者數
平均響應時間(ms)
每秒sql數(個)
cpu平均利用率(百分比)84
1778
40% 16
4 3490
70% 32
5.5
5413
85% 48
7.5
6095
90% 64
9.5
6387
95% 80
12 6483
99%
效能分析:
在當前測試環境下,按壓測模型進行壓測,從結果資料來看,當併發超過32後以後qps增長緩慢,並且cpu利用率趨於飽和,可以判斷這個時候資源基本快達到瓶頸,導致吞吐量**受限。另外我們可以看到資源沒有瓶頸的時候,響應時間基本保持平緩趨勢,一旦資源飽和時,**趨勢比較明顯。
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