python 对mongodb进行压力测试

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 对mongodb进行压力测试相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

最近对mongoDB数据库进行性能分析,需要对数据库进行加压。

加压时,最初采用threading模块写了个多线程程序,测试的效果不理想。

单机读数据库每秒请求数只能达到1000次/s.而开发的java程序请求数能达到6000-7000次/s。

证明受限于GIL,python的多线程表现确实不理想。

后来,采用了multiprocessing模块,采用多进程的方式进行加压。

经过测试证明,multiprocessing的性能还是不错,和开发java程序的性能相当。

脚本如下:

#!/usr/bin/env python

from pymongo import Connection,MongoClient,MongoReplicaSetClient
import multiprocessing
import time


#connection = MongoClient(mongodb://10.120.11.212:27017/)
#connection = Connection([10.120.11.122,10.120.11.221,10.120.11.212], 27017)
‘‘‘数据库采用了读写分离设置,连接mongoDB的模式要配对‘‘‘
connection=MongoReplicaSetClient(
        10.120.11.122:27017,10.120.11.221:27017,10.120.11.212:27017,
        replicaSet=rs0,
        read_preference=3
#        read_preference=3
        )
db = connection[cms]
db.authenticate(cms, cms)

#计时器
def func_time(func):
        def _wrapper(*args,**kwargs):
                start = time.time()
                func(*args,**kwargs)
                print func.__name__,run:,time.time()-start
        return _wrapper
#插入测试方法
def insert(num):
        posts = db.userinfo
        for x in range(num):
                post = {"_id" : str(x),
                        "author": str(x),
                        "text": "My first blog post!"
                        }
             posts.insert(post)
#查询测试方法
def query(num):
    get=db.device
    for i in xrange(num):
         get.find_one({"scanid":"010000138101010000009aaaaa"})


@func_time
def main(process_num,num):
    pool = multiprocessing.Pool(processes=process_num)
    for i in xrange(num):
        pool.apply_async(query, (num, ))
    pool.close()
    pool.join()
    print "Sub-process(es) done."

if __name__ == "__main__":
#    query(500,1)
        main(800,500)

原文发表于http://www.cnblogs.com/reach296/

以上是关于python 对mongodb进行压力测试的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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