使用YCSB测试mongodb

Posted 2020-09-17 软件测试菜鸟

参考资料：

1. YCSB github地址：https://github.com/brianfrankcooper/YCSB 
2. wiki: https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/wiki 
3. 安装参考：https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/tree/master/mongodb 
4. 之前的一些测试经验：http://www.sdpnosql.net/index.php/archives/3/    http://www.sdpnosql.net/index.php/archives/13/

1 安装

基于参考文档（https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/tree/master/mongodb ）安装java，mvn，ycsb 
基本上安装了python（2.7.5版本以上），java（需要是jdk，而不是jre），mvn和ycsb之后就可以了

1.1 YCSB目录结构

安装好YCSB之后，查看YCSB目录如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 accumulo drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 aerospike drwxr-xr-x. 2 root root   17 Oct 13 05:03 bin drwxr-xr-x. 3 root root   56 Oct 10 18:20 binding-parent -rw-r--r--. 1 root root  877 Oct 10 18:20 BUILD drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 cassandra -rw-r--r--. 1 root root 7216 Oct 10 18:20 checkstyle.xml drwxr-xr-x. 4 root root   60 Oct 13 03:18 core drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 couchbase drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 distribution drwxr-xr-x. 4 root root 4096 Oct 10 18:20 doc drwxr-xr-x. 4 root root   54 Oct 10 18:20 dynamodb drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 elasticsearch drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 gemfire drwxr-xr-x. 2 root root   36 Oct 10 18:20 hbase094 drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 hbase098 drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 hbase10 drwxr-xr-x. 3 root root   43 Oct 10 18:20 hypertable drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 infinispan drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 jdbc -rw-r--r--. 1 root root 8082 Oct 10 18:20 LICENSE.txt drwxr-xr-x. 3 root root   43 Oct 10 18:20 mapkeeper drwxr-xr-x. 4 root root   59 Oct 13 03:19 mongodb drwxr-xr-x. 3 root root   43 Oct 10 18:20 nosqldb -rw-r--r--. 1 root root  479 Oct 10 18:20 NOTICE.txt drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 orientdb -rw-r--r--. 1 root root 5263 Oct 10 18:20 pom.xml -rw-r--r--. 1 root root 2033 Oct 10 18:20 README.md drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 redis drwxr-xr-x. 3 root root   46 Oct 10 18:20 tarantool drwxr-xr-x. 3 root root   30 Oct 10 18:20 voldemort drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Oct 13 01:09 workloads

这里面有几个目录需要注意下：

bin：
    - 目录下有个可执行的ycsb文件，是个python脚本，是用户操作的命令行接口。ycsb主逻辑是：解析命令行、设置java环境，加载java-libs，封装成可以执行的java命令，并执行

workloads：
    - 目录下有各种workload的模板，可以基于workload模板进行个性化修改

core：
    - 包含ycsb里各种核心实现，比如DB的虚拟类DB.java，各个db子类都要继承该类；还有比如workload抽象类，如果我们要自定义workload实现也需要继承该类

各种DB的目录：
    - 比如mongo，redis等，里面包含了对应测试的源码等。
    - 当ycsb mvn编译后，会在对应的目录下生成target文件，ycsb会加载对应target文件中的class类

2 使用

ycsb在执行的时候，分为两阶段：load阶段 和 transaction阶段

2.1 load阶段

该阶段主要用于构造测试数据，ycsb会基于参数设定，往db里面构造测试需要的数据，如：

1	./bin/ycsb load mongodb-async -s -P workloads/workloada > outputLoad.txt

mongodb-async

在ycsb中，对于不同的db都有一些选项，比如mongo就有mongodb 和 mongodb-async。 
默认的mongodb表示同步，即load和run使用同步的方式，ycsb会调用mongodb/src底下对应的MongodbClient实现对应的insert/update等操作。如果设置了mongodb-async，ycsb会调用mongodb/src底下对应的AsyncMongoDbClient.java实现

参数设置：

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Options:     -P file        Specify workload file // workload文件     -cp path       Additional Java classpath entries     -jvm-args args Additional arguments to the JVM     -p key=value   Override workload property // 一些设置     -s             Print status to stderr // 把状态达到stderr中     -target n      Target ops/sec (default: unthrottled) // 每秒总共操作的次数     -threads n     Number of client threads (default: 1) // 客户端线程数

参数解读：

-P workload文件

在ycsb的目录下有多种workload，参考：https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/wiki/Core-Workloads，我们以workloada举例子 
基础配置：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

recordcount=1000     # 总共的操作条数 operationcount=1000  # 总共操作的次数 workload=com.yahoo.ycsb.workloads.CoreWorkload=   readallfields=true  # 在读取的时候，是否需要读取所有字段   readproportion=0.5  # 读取比例 updateproportion=0.5 # update比例 scanproportion=0 insertproportion=0   requestdistribution=zipfian

workloada的负载比较中，read和update类比例为1:1，里面一些设置参数如上，如果我们再设置mongo的时候，还需要再workload中增加对应的mongo配置，如下：

1 2 3

mongodb.url=mongodb://192.168.137.10:34001/ycsb?  # mongodb对应的uri等 mongodb.database=ycsb # 对应的db mongodb.writeConcern=normal # 写级别

-p选项

-p用于设置一些对应的参数，如果workload中的参数，也可以以-p的方式放在命令行中设置

-s

-s是表示，在运行中，把一些状态打印到stderr中，一般status信息，用于表示在运行中的一些中间状态（比如当前处理了多少请求，还有多少请求等）

-target n

表示1s中总共的操作次数（各个线程加起来的），如果性能不满足，比如最高性能只有100，你设置了1000，那么ycsb会尽量往这个数目去靠近。默认是不做限制

-thread 线程数

设置ycsb client的并发测试线程数，默认是1，单线程，所以再测试的时候，一定要设置这个选项

2.2 transcation阶段

在2.1load数据结束之后，ycsb就可以进行测试了，也就是transaction阶段。在transaction阶段，会基于workload中的比例设置，和线程参数设置进行db的压测。具体参数如上

3 一些自定义操作

由于这次在使用ycsb测试mongodb中主要是为了测试mongodb3.0的性能，同时需要和2.6.9进行对比。而3.0性能写性能大幅度提升是因为锁力度从db锁升级到collection锁。而默认的insert、update操作都是对于同一个collection操作（usertable），没法体现这个优势。 
因此我们需要修改对应的insert、update和read接口实现一次性写多个db。修改如下：

修改mongodb底下的MongoDbClient和AsyncMongoDbClient中关于insert、update、read函数实现
如下：
原来的实现：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

public final int update(final String table, final String key,   final HashMap<String, ByteIterator> values) {     try {       final MongoCollection collection = database.getCollection(table);       final DocumentBuilder query = BuilderFactory.start().add("_id", key);       final DocumentBuilder update = BuilderFactory.start();       final DocumentBuilder fieldsToSet = update.push("$set");         for (final Map.Entry<String, ByteIterator> entry : values.entrySet()) {         fieldsToSet.add(entry.getKey(), entry.getValue().toArray());       }       final long res =           collection.update(query, update, false, false, writeConcern);       return res == 1 ? 0 : 1;     } catch (final Exception e) {       System.err.println(e.toString());       return 1;     } }

修改后：

1

public final int update(final String table, final String key, final HashMap<String, ByteIterator> values) {<br>    // 对原来的update函数做修改，在每次update时都多做几次操作<br>    int ret = updateOneTable(table, key, values);<br>    if (ret != 0) {<br>        return ret;<br>    }<br>    <br>    for (int i = 0; i < TABLE_NUM; ++i) {<br>        String tableName = table + String.valueOf(i);<br>        ret = updateOneTable(tableName, key, values);<br>        if (ret != 0) {<br>            return ret;<br>        }<br>    } <br>    <br>    return 0; <br>} <br><br>public final int updateOneTable(final String table, final String key, final HashMap<String, ByteIterator> values) {<br>    try { <br>        final MongoCollection collection = database.getCollection(table);<br>        final DocumentBuilder query = BuilderFactory.start().add("_id", key);<br>        final DocumentBuilder update = BuilderFactory.start();<br>        final DocumentBuilder fieldsToSet = update.push("$set");<br>        <br>        for (final Map.Entry<String, ByteIterator> entry : values.entrySet()) { <br>            fieldsToSet.add(entry.getKey(), entry.getValue().toArray()); <br>        }<br> <br>        final long res = collection.update(query, update, false, false, writeConcern);<br>        return res == 1 ? 0 : 1; <br>    } catch (final Exception e) {<br>        System.err.println(e.toString()); return 1; <br>    } <br>}

其中TABLE_NUM可以根据实际需求进行设置（实际中，我们设置了该值为4，表示一次写5个table）

 

 

 

 

[OVERALL], RunTime(ms), 704740.0 #执行时间
[OVERALL], Throughput(ops/sec), 1418.9630218236514 #每秒操作数，吞吐量
[CLEANUP], Operations, 100.0
[CLEANUP], AverageLatency(us), 279.56
[CLEANUP], MinLatency(us), 0.0
[CLEANUP], MaxLatency(us), 27823.0
[CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 2.0
[CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 18.0
[INSERT], Operations, 50147.0 #insert操作数
[INSERT], AverageLatency(us), 69745.87736055996 #insert平均操作时间
[INSERT], MinLatency(us), 461.0 #insert 最小操作时间
[INSERT], MaxLatency(us), 3080191.0 #insert 最大操作时间 
[INSERT], 95thPercentileLatency(us), 138623.0 #insert 95%操作时间
[INSERT], 99thPercentileLatency(us), 150911.0 #insert 99%操作时间
[INSERT], Return=OK, 50147 #insert 操作成功数
[READ], Operations, 949853.0
[READ], AverageLatency(us), 70395.02938033569
[READ], MinLatency(us), 262.0
[READ], MaxLatency(us), 3135487.0
[READ], 95thPercentileLatency(us), 138751.0
[READ], 99thPercentileLatency(us), 151039.0
[READ], Return=OK, 675134
[READ], Return=NOT_FOUND, 274719