深度剖析分布式事务性能

随着微服务的大规模应用，跨微服务的分布式事务也越来越多，那么分布式事务的性能究竟怎么样？性能会下降多少？能否满足业务需求？这些指标关系到分布式事务能否顺利的引入到生产应用，是大家非常关心的问题。

本文尝试深入分析分布式事务带来的额外开销，应用中的哪些因素会影响最终的性能，瓶颈点在哪里，如何提升性能。本文以支持多语言的分布式事务管理器https://github.com/yedf/dtm的saga事务作为性能测试的样本，对性能测试的结果，进行深度剖析。

测试环境

机型	CPU/内存	存储	系统	Mysql
阿里云ecs.c7.xlarge	4核8G	500G ESSD IOPS 26800	Ubuntu 20.04	Docker mysql:5.7

测试过程

# 在dtm目录下
docker-compose -f helper/compose.mysql.yml up -d # 启动Mysql

# 运行sysbench对mysql进行测试
sysbench oltp_write_only.lua --time=60 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password= --mysql-db=sbtest --table-size=1000000 --tables=10 --threads=10 --events=999999999 --report-interval=10 prepare
sysbench oltp_write_only.lua --time=60 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password= --mysql-db=sbtest --table-size=1000000 --tables=10 --threads=10 --events=999999999 --report-interval=10 run

go run app/main.go bench > /dev/nul # 启动dtm的bench服务，日志较多，重定向到nul设备
bench/run-dtm.sh # 新启动命令行，运行dtm相关的各项测试

PS：如果您需要动手进行测试，建议您购买香港或国外的主机，这样相关的github、docker访问会快很多，能够快速搭建好环境。我在国内购买的主机，访问github和docker，非常慢，有时连接不上，无法顺畅进行测试。

测试指标

我们会对以下几个指标进行对比：

• Global-TPS：用户视角下，完成了多少个全局事务。
• DB-TPS：各项测试中，在DB层面完成的事务数量
• OPS：各项测试中，完成了多少个SQL语句

结果对比

	Mysql	无DTM-2SQL	DTM-2SQL	DTM-2SQL-Barrier	无DTM-10SQL	DTM-10SQL	DTM-10SQL-Barrier
Global-TPS	-	1232	575	531	551	357	341
DB-TPS	2006	2464	2300	2124	1102	1428	1364
OPS	12039	4928	5750	6372	10620	9282	9548

Mysql性能

我们首先用测试了Mysql自身的性能。在DTM的这次性能测试中，写操作较多，因此我们这次主要对Mysql的写进行了性能测试。

我们采用了sysbench中的oltp_write_only基准，在这个基准中，每个事务包含6个写SQL（有insert/update/delete）。

在这个基准下，每秒完成的事务数量大约为2006，完成SQL数量大约为为12039。这两项结果，会在后续的DTM相关测试中引用。

DTM测试

分布式事务中涉及的事务模式有多种，我们选取一个有代表性的简单Saga模式作为代表，分析分布式事务DTM的性能。

我们选取的Saga事务，包含两个子事务，一个是TransOut转出余额，一个是TransIn转入余额。转入转出各包含两个Sql，分别是更新余额和记录流水。

无DTM-2SQL

我们首先测试不采用DTM的情况，也就是直接调用TransOut和TransIn，测试结果是每秒完成了1232个全局事务。每个全局事务包含转出和转入两个子事务，因此DB-TPS为2464，然后每个子事务又包含两个SQL，因此总的SQL操作为4928。

这个结果对比MYSQL，DB-TPS更高，而DB-SQL只有一半，主要原因为每个事务都需要将数据同步到磁盘，需要额外消耗性能，此时瓶颈主要在系统数据库的事务能力

DTM-2SQL

我们接着测试采用DTM的情况，采用了DTM之后，一个SAGA事务的时序图如下：

全局事务会包括4个事务：TransIn、TransOut、保存全局事务+事务分支、修改全局事务为已完成。将每个子事务分支修改为已完成也各需要一个事务，但DTM采用异步写进行了合并，减少了事务。

每个全局事务包括的SQL数量为：1个保存全局事务、1个保存分支、1个读所有分支、2个修改分支为完成、1个修改全局事务为完成，一共6个额外的SQL，加上原本子事务的4个SQL是10个。

测试结果中，每秒完成全局事务数为575，那么DB-TPS为2300，OPS为5750，对比前面不采用DTM的方案，DB-TPS略有下降，OPS有一定的上升，瓶颈还是在系统数据库

DTM-2SQL-Barrier

加入了子事务屏障后，每个子事务分支会多一个insert语句，每个全局事务对应的SQL数量为12.

测试结果中，每秒完成全局事务数为531，那么DB-TPS为2124，OPS为6372，对比前面DTM的方案，DB-TPS略有下降，OPS略有上升，符合预期

无DTM-10SQL

我们对压测的数据做调整，将每个子事务里的SQL数量，从2调整为10，将子事务中的SQL循环执行5次。

无DTM的压测结果中，每秒完成的全局事务数为551，DB-TPS为1102，OPS为10620。这个结果中，OPS与MYSQL的接近，瓶颈主要在数据库的OPS。

DTM-10SQL

这个压测结果中，每秒完成的全局事务数为357，DB-TPS为1428，OPS为9282，其中OPS比无DTM的情况下降了百分之十几，主要原因为DTM的表，有较多的字段及索引，每个SQL的执行开销会大一些，因此总OPS会更低。

DTM-10SQL-Barrier

测试结果中，每秒完成全局事务数为341，那么DB-TPS为1364，OPS为9548，对比前面DTM的方案，DB-TPS略有下降，OPS略有上升，符合预期

小结

由于分布式事务需要保存全局事务和分支事务的状态，会产生额外的写，大约是每个全局事务产生额外4+n(子事务数量)个SQL操作，2个数据库事务。当业务很简单，SQL少，使用分布式事务会导致事务吞吐量下降50%；如果业务较复杂，SQL多，性能大约下降35%。下降的原因主要为全局/分支事务状态的保存，产生了额外的SQL操作。

从DTM的压测结果与MYSQL的压测数据对比来看，DTM产生的额外开销很小，已经最大化的利用了数据库的能力。

一台ecs.c7.xlarge+500G磁盘的阿里云服务器，安装mysql后，大约能够提供300~600的Global-TPS，每月费用为900元（2021年10月价格），这个成本对比提供的业务能力来说，已经很低了。

如果您需要更强劲的性能，可以购买更高配的配置，也可以在应用层部署多组DTM，两种方案的代价并不大，足以满足绝大部分公司的需求。

欢迎大家访问https://github.com/yedf/dtm项目，给颗星星支持我们的工作！