• 1 需求分析
  • 1.1 分析壓測(cè)對(duì)象
  • 1.2 定壓測(cè)目標(biāo)
• 2 測(cè)試環(huán)境準(zhǔn)備
• 3 采集工具準(zhǔn)備
• 4 壓測(cè)執(zhí)行及結(jié)果分析
  • 4.1 編寫壓測(cè)腳本工具
  • 4.2 設(shè)計(jì)壓測(cè)數(shù)據(jù)
  • 4.3 結(jié)果分析

1 需求分析

1.1 分析壓測(cè)對(duì)象

1）什么是 ClickHouse 和 Elasticsearch

ClickHouse 是一個(gè)真正的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（MS）。在 ClickHouse 中，數(shù)據(jù)始終是列存儲(chǔ)的，包括向量（對(duì)或列塊）的執(zhí)行過(guò)程。只要有可能，操作都是基于向量進(jìn)行分派的，而不是實(shí)現(xiàn)的價(jià)值，這被稱為?它有查詢實(shí)際的數(shù)據(jù)處理?。

Elasticsearch 是一款開源的引擎可以使用、這樣的RESTful 風(fēng)格的搜索分析，它的Apache 是開源的開源引擎。

• 一個(gè)索引的索引文檔存儲(chǔ)，字段可以被與搜索
• 一個(gè)實(shí)時(shí)分析搜索引擎
• 勝上百個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展支持PB人物的任性或非血數(shù)據(jù)

2）為什么要對(duì)他們進(jìn)行壓測(cè)

是的劇集，非常多的點(diǎn)擊屋在場(chǎng)景中具有出色的性能，具有復(fù)雜性的基本業(yè)務(wù)查詢，但我們卻有一個(gè)非常重要的查詢業(yè)務(wù)場(chǎng)景，甚至是雙十一業(yè)務(wù)的真實(shí)情況，確保大型活動(dòng)具有業(yè)務(wù)能力的持續(xù)性，ClickHouse 和 Elasticsearch 的性能業(yè)務(wù)場(chǎng)景中是否具備性能優(yōu)良的性能，通過(guò)性能壓測(cè)，中壓我們的任務(wù)點(diǎn)，進(jìn)行抗壓，優(yōu)化設(shè)計(jì)性能。

1.2 定壓測(cè)目標(biāo)

會(huì)選擇這個(gè)（queryOBBacklogData）接口呢？

1）從復(fù)雜度來(lái)看，接口（queryOBBacklogData）查詢了5次，代碼如下：

/**
*切ck-queryOBBacklogData
*@paramqueryBO
*@return
*/
publicOutboundBacklogRespBOqueryOBBacklogDataCKNew(OutboundBacklogQueryBOqueryBO){
log.info(" queryOBBacklogDataCK入?yún)ⅲ簕}",JSON.toJSONString(queryBO));
//公共條件-卡最近十天時(shí)間
StringcommonStartTime=DateUtils.getTime(DateUtil.format(newDate(),DateUtil.FORMAT_DATE),DateUtils.ELEVEN_AM,1,-10);
StringcommonEndTime=DateUtils.getTime(DateUtil.format(newDate(),DateUtil.FORMAT_DATE),DateUtils.ELEVEN_AM,1,1);
//越庫(kù)信息-待越庫(kù)件數(shù)&待越庫(kù)任務(wù)數(shù)
WmsObCrossDockQueryBowmsObCrossDockQueryBo=wmsObCrossDockQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime,commonEndTime);
log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObCrossDockQueryBo:{}",JSON.toJSONString(wmsObCrossDockQueryBo));
CompletableFuturepreCrossDockInfoCF=CompletableFuture.supplyAsync(
()->wmsObCrossDockMapper.preCrossDockInfo(wmsObCrossDockQueryBo),executor);
//集合任務(wù)信息-待分配訂單
WmsObAssignOrderQueryBowmsObAssignOrderQueryBo=wmsObAssignOrderQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime,commonEndTime);
log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObAssignOrderQueryBo:{}",JSON.toJSONString(wmsObAssignOrderQueryBo));
CompletableFuturepreAssignOrderQtyCF=CompletableFuture.supplyAsync(
()->wmsObAssignOrderMapper.preAssignOrderInfo(wmsObAssignOrderQueryBo),executor);
//揀貨信息-待揀貨件數(shù)&待揀貨任務(wù)數(shù)
WmsPickTaskQueryBowmsPickTaskQueryBo=wmsPickTaskQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime,commonEndTime);
log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsPickTaskQueryBo:{}",JSON.toJSONString(wmsPickTaskQueryBo));
CompletableFutureprePickingInfoCF=CompletableFuture.supplyAsync(
()->wmsPickTaskMapper.pickTaskInfo(wmsPickTaskQueryBo),executor);
//分播信息-待分播件數(shù)&待分播任務(wù)
WmsCheckTaskDetailQueryBowmsCheckTaskDetailQueryBo=wmsCheckTaskDetailQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime,commonEndTime);
log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsCheckTaskDetailQueryBo:{}",JSON.toJSONString(wmsCheckTaskDetailQueryBo));
CompletableFuturepreSowInfoCF=CompletableFuture.supplyAsync(
()->wmsCheckTaskDetailMapper.checkTaskDetailInfo(wmsCheckTaskDetailQueryBo),executor);
//發(fā)貨信息-待發(fā)貨件數(shù)
WmsOrderSkuQueryBowmsOrderSkuQueryBo=wmsOrderSkuQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime,commonEndTime);
log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsOrderSkuQueryBo:{}",JSON.toJSONString(wmsOrderSkuQueryBo));
CompletableFuturepreDispatchCF=CompletableFuture.supplyAsync(
()->wmsOrderSkuMapper.preDispatchInfo(wmsOrderSkuQueryBo),executor);
returnprocessResult(preCrossDockInfoCF,preAssignOrderQtyCF,prePickingInfoCF,preSowInfoCF,preDispatchCF);
}

2）查詢表（OBBacklogData），查詢了5個(gè)表：

wms.wms_ob_cross_dock
wms.wms_ob_assign_order
wms.wms_picking_task.
wms.wms_check_task_detail
wms.wms_order_sku

3）查詢的數(shù)據(jù)量，如下：

select
(ifnull(sum(m.shouldBeCrossedDockQty),
0)-
ifnull(sum(m.satisfiedCrossedDockQty),
0))aspreCrossStockSkuQty,
count(m.docId)aspreCrossStockTaskQty
from
wms.wms_ob_cross_dockmfinal
prewhere
m.createTime>='2021-12-031100'
andm.createTime<=?'2021-12-141100'
andm.warehouseNo='279_1'
andm.orderType='10'
andtenantCode='TC90230202'
where
m.deleted=0
andm.deliveryDestination='2'
andm.shipmentOrderDeleted=0
andm.status=0

可以從上面的SQL截圖中，查詢待越庫(kù)文件數(shù)&待越庫(kù)任務(wù)數(shù)共讀取720817行數(shù)據(jù)

selectcount(distinctm.orderNo)aspreAssignedOrderQty
fromwms.wms_ob_assign_ordermfinal
prewhere
m.createTime>='2021-12-031100'
andm.createTime<=?'2021-12-141100'
andm.warehouseNo='361_0'
andtenantCode='TC90230202'
wherem.taskassignStatus=0
andm.deliveryDestination=2
andm.stopProductionFlag=0
andm.deleted=0
andm.orderType=10

上面的 SQL 截圖共讀取了，可以從查詢?nèi)蝿?wù)信息 - 集合待分配訂單，153118 行數(shù)據(jù)

selectminus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty),toDecimal64(0,4))),
toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty),toDecimal64(0,4))))asprePickingSkuQty,
count(distinctm.taskNo)asprePickingTaskQty
fromwms.wms_picking_taskmfinal
prewhere
m.shipmentOrderCreateTime>='2021-12-031100'
andm.shipmentOrderCreateTime<=?'2021-12-141100'
andm.warehouseNo='286_1'
andtenantCode='TC90230202'
wherem.pickingTaskDeleted=0
andm.deliveryDestination=2
andm.pickLocalDetailDeleted=0
andm.shipmentOrderDeleted=0
andm.orderType=10
and(m.operateStatus=0orm.operateStatus=1)

上面的SQL截圖&可以從查詢揀貨任務(wù)信息-待揀貨件數(shù)條，共讀到2673536個(gè)數(shù)據(jù)

selectminus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty),toDecimal64(0,4))),
toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty),toDecimal64(0,4))))asprePickingSkuQty,
count(distinctm.taskNo)asprePickingTaskQty
fromwms.wms_picking_taskmfinal
prewhere
m.shipmentOrderCreateTime>='2021-12-031100'
andm.shipmentOrderCreateTime<=?'2021-12-141100'
andm.warehouseNo='279_1'
andtenantCode='TC90230202'
wherem.pickingTaskDeleted=0
andm.deliveryDestination=2
andm.pickLocalDetailDeleted=0
andm.shipmentOrderDeleted=0
andm.orderType=10
and(m.operateStatus=0orm.operateStatus=1)

以上SQL截圖-可以從分查詢分播信息行數(shù)待播播任務(wù)，共讀148149個(gè)數(shù)據(jù)

selectifnull(sum(m.unTrackQty),0)asunTrackQty
fromwms.wms_order_skumfinal
prewhere
m.shipmentOrderCreateTime>='2021-12-031100'
andm.shipmentOrderCreateTime<=?'2021-12-141100'
andm.warehouseNo='280_1'
andm.orderType='10'
andm.deliveryDestination='2'
andtenantCode='TC90230202'
wherem.shipmentOrderDeleted<>'1'
andm.ckDeliveryTaskDeleted<>'1'
andm.ckDeliveryTaskDetailDeleted<>'1'
andm.ckDeliveryTaskStatusin('1','0','2')

上面的 SQL 共讀取可以從查詢收到的信息 - 待件數(shù)，截圖 99591 行數(shù)據(jù)

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• 視頻教程：https://doc.iocoder.cn/video/

2 測(cè)試環(huán)境準(zhǔn)備

為了發(fā)揮壓測(cè)作用，履行壓測(cè)環(huán)境，應(yīng)該使用其他類似的環(huán)境一致，所以我們應(yīng)該使用類似的環(huán)境一致了和類似的環(huán)境

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• 視頻教程：https://doc.iocoder.cn/video/

3 采集工具準(zhǔn)備

工具監(jiān)控

• http://origin.jd.com/ ：監(jiān)控 JVM，方法等級(jí)監(jiān)控（提供秒級(jí)支持）
• http ://console.jex.jd/ ：提供異常監(jiān)控，火焰圖監(jiān)控、資源分析。
• http://x.devops.jdcloud.com/ ：支持查看clickhouse/Elasticsearch 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器每個(gè)節(jié)點(diǎn)的cpu使用率
• http://dashboard.fireeye.jdl.cn/ ：應(yīng)用服務(wù)器cpu使用率、內(nèi)存使用率監(jiān)控

4 壓測(cè)執(zhí)行及結(jié)果分析

4.1 編寫壓測(cè)腳本工具

Forcebot（http://force.jd.com） 是一個(gè)為開發(fā)人員、測(cè)試人員提供的性能測(cè)試平臺(tái)，通過(guò)編寫、配置、場(chǎng)景任務(wù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控、日志定位、發(fā)布監(jiān)控、設(shè)置報(bào)告操作的流程來(lái)完成測(cè)試，靈活的腳本配置滿足同步性能、異步、集合點(diǎn)等各種發(fā)壓模式。

幫助文檔（http://doc.jd.com/forcebot/helper/）

4.2 設(shè)計(jì)壓測(cè)數(shù)據(jù)

4.2.1 壓測(cè)中名詞解釋

• DBCP：數(shù)據(jù)庫(kù)連接，是apache的一個(gè)Java連接項(xiàng)目。DBCP通過(guò)連接池上的數(shù)據(jù)庫(kù)同建立一些連接內(nèi)存中（即連接池中），應(yīng)用程序需要建立數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)直接到從連接池中申請(qǐng)一個(gè)連接使用，使用后由回收該連接，從而達(dá)到連接復(fù)用完成，減少資源消耗的目的。
• maxTotal：是連接池中總連接的最大數(shù)量，默認(rèn)值為8
• max_thread：clickhouse中配置，處理SQL請(qǐng)求時(shí)使用的最大線程數(shù)。數(shù)值是clickhouse服務(wù)器的核心數(shù)量。
• 協(xié)調(diào)：協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)，主要作用于請(qǐng)求，請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求響應(yīng)處理等輕量級(jí)
• 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)：主要是存儲(chǔ)索引節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，主要是對(duì)文檔進(jìn)行刪除，聚合操作等。的時(shí)候，需要在群里添加新的節(jié)點(diǎn)

4.2.2 壓測(cè)數(shù)據(jù)

clickhouse數(shù)據(jù)服務(wù)：32C128G6節(jié)點(diǎn)2副本

應(yīng)用服務(wù)器：4 核 8G 2maxTotal=16

注： 每次壓測(cè)前，一定要觀察每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的 cpu 使用率

注： 從上面的壓測(cè)過(guò)程中，序號(hào)-12，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)可以在tps 6號(hào)，但沒有增加數(shù)據(jù)庫(kù)中的大數(shù)據(jù)，但沒有更多的變化，檢查數(shù)字未配置，默認(rèn)的數(shù)字是連接的8個(gè)最大的地方用戶數(shù)增加至8以后，clickhouse cpu穩(wěn)定在40%~50%之間不再增加，應(yīng)用服務(wù)器CPU穩(wěn)定在25%左右。

之后我們調(diào)整 max50，通過(guò) max_thread 不同的值，節(jié)點(diǎn) CPU 使用率保持在左右，來(lái)查看數(shù)據(jù)：服務(wù)器 CPU 使用率、TP、TP99、應(yīng)用指標(biāo)總比例 = 監(jiān)控?cái)?shù)。

clickhouse 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，CPU 使用率：

Elasticsearch 數(shù)據(jù)服務(wù)：328G6 2 2 副本應(yīng)用服務(wù)器：4 8G 2Elasticsearch 節(jié)點(diǎn)服務(wù)器保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器 CPU 使用率達(dá)到50%左右（50%左右），重新監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)、tp99 指標(biāo)：coating 節(jié)點(diǎn)協(xié)調(diào)數(shù)、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)大小

指標(biāo)1：coordinating=2，數(shù)據(jù)偏差=4，poolSize=400

在測(cè)的過(guò)程中，CPU 的使用率達(dá)到 51.6%，注平均的發(fā)現(xiàn)率在 9% 的情況下，協(xié)調(diào)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載率，所以需要協(xié)調(diào)每個(gè)節(jié)點(diǎn)

指標(biāo)2：coordinating=4，數(shù)據(jù)偏差=5，poolSize=800

注： 在壓測(cè)的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)CPU使用率（數(shù)據(jù)庫(kù)）ES數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在40%左右的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)一直上不去，查看日志activeCount已經(jīng)達(dá)到797，需要增加poolSize值

指標(biāo)3：coordinating=4，數(shù)據(jù)偏差=5，poolSize=1200

注： 壓測(cè)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)支持還是需要擴(kuò)容，不能現(xiàn)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)cpu使用率達(dá)到50%Elasticsearch數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)及協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，CPU使用率：

我們?cè)趬簻y(cè)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)一些在開發(fā)過(guò)程中沒有發(fā)現(xiàn)的問題，首先 bdcp 數(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)器，使用的線程池?cái)?shù)線程數(shù)為 8 時(shí)，使需求，用戶增加至 8 以后，clickhouse 的 cpu CPU 20%~55%之間穩(wěn)定左右穩(wěn)定，CPU 40%左右穩(wěn)定運(yùn)行，CPU40服務(wù)器20左右，服務(wù)器使用率高，是clickhouse-jdbc解析sql效率低。

4.3 結(jié)果分析

4.3.1 測(cè)試結(jié)束

1）clickhouse對(duì)有一定的支持，通過(guò)不支持高線程，可以調(diào)整線程的增加

• max_thread=32 時(shí)，支持最大TPS 為37，相應(yīng)TP99 為122
• max_thread=2 時(shí)，支持最大TPS 66，相應(yīng)TP99 155
• max_thread=1 時(shí)，支持最大TPS 86，相應(yīng)TP99 206

2）在很多方面，Elasticsearch 比 clickhouse 支持的更好，但相應(yīng)的響應(yīng)速度慢

• Elasticsearch：TPS 是 192，TP99 是 3050
• clickhouse：TPS 是 86，TP99 是 206

考考，認(rèn)為clickhouse是我們普遍接受我們的業(yè)務(wù)訴求

4.3.2 優(yōu)化建議

1. 對(duì) ES 協(xié)商節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)容
2. bigdata 應(yīng)用至最大線程數(shù)調(diào)高 200
3. bigdata 應(yīng)用 dbcp 線程池 maxTotal 設(shè)置成 50
4. 讀取配置文件工具類增加內(nèi)存緩存

審核編輯：湯梓紅