深度剖析分布式事务性能

叶东富
English

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.xlarge4核8G500G ESSD IOPS 26800Ubuntu 20.04Docker 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-2SQLDTM-2SQLDTM-2SQL-Barrier无DTM-10SQLDTM-10SQLDTM-10SQL-Barrier
Global-TPS-1232575531551357341
DB-TPS2006246423002124110214281364
OPS120394928575063721062092829548

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:

image.png

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!

阅读 1.6k

715 声望
4.3k 粉丝
0 条评论
你知道吗?

715 声望
4.3k 粉丝
文章目录
宣传栏