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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 136.250GBycsb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, 1000000003.1.2二八原则压测 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 82.100GBycsb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), 147433.1.1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 12.562GBycsb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。<br />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。
java
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