ClickHouse与Elasticsearch压测实践

原创
2022/08/29 10:49
阅读数 5K

1 需求分析

1.1 分析压测对象

1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch

ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS)。在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程。只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销。

Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene。 它可以被这样准确地形容:

  • 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索
  • 一个分布式实时分析搜索引擎
  • 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

2)为什么要对他们进行压测

众所周知,ClickHouse在基本场景表现非常优秀,性能优于ES,但是我们实际的业务查询中有很多是复杂的业务查询场景,甚至是大数量的查询,所以为了在双十一业务峰值来到前,确保大促活动峰值业务稳定性,针对ClickHouse 和Elasticsearch在我们实际业务场景中是否拥有优秀的抗压能力,通过这次性能压测,探测系统中的性能瓶颈点,进行针对性优化,从而提升系统性能。

1.2 制定压测目标

为什么会选择这个(queryOBBacklogData)接口呢?

1)从复杂度来看,接口(queryOBBacklogData)查询了5次,代码如下:

/**
 * 切ck-queryOBBacklogData
 * @param queryBO
 * @return
 */
public OutboundBacklogRespBO queryOBBacklogDataCKNew(OutboundBacklogQueryBO queryBO) {
    log.info(" queryOBBacklogDataCK入参:{}", JSON.toJSONString(queryBO));
    // 公共条件-卡最近十天时间
    String commonStartTime = DateUtils.getTime(DateUtil.format(new Date(), DateUtil.FORMAT_DATE), DateUtils.ELEVEN_AM, 1, -10);
    String commonEndTime = DateUtils.getTime(DateUtil.format(new Date(), DateUtil.FORMAT_DATE), DateUtils.ELEVEN_AM, 1, 1);
    // 越库信息-待越库件数&待越库任务数
    WmsObCrossDockQueryBo wmsObCrossDockQueryBo = wmsObCrossDockQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObCrossDockQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsObCrossDockQueryBo));
    CompletableFuture<OutboundBacklogRespBO> preCrossDockInfoCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsObCrossDockMapper.preCrossDockInfo(wmsObCrossDockQueryBo), executor);
    // 集合任务信息-待分配订单
    WmsObAssignOrderQueryBo wmsObAssignOrderQueryBo = wmsObAssignOrderQueryBoBuilder(queryBO, commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObAssignOrderQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsObAssignOrderQueryBo));
    CompletableFuture<Integer> preAssignOrderQtyCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsObAssignOrderMapper.preAssignOrderInfo(wmsObAssignOrderQueryBo), executor);
    // 拣货信息-待拣货件数&待拣货任务数
    WmsPickTaskQueryBo wmsPickTaskQueryBo = wmsPickTaskQueryBoBuilder(queryBO, commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsPickTaskQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsPickTaskQueryBo));
    CompletableFuture<OutboundBacklogRespBO> prePickingInfoCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsPickTaskMapper.pickTaskInfo(wmsPickTaskQueryBo), executor);
    // 分播信息-待分播件数&待分播任务
    WmsCheckTaskDetailQueryBo wmsCheckTaskDetailQueryBo = wmsCheckTaskDetailQueryBoBuilder(queryBO, commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsCheckTaskDetailQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsCheckTaskDetailQueryBo));
    CompletableFuture<OutboundBacklogRespBO> preSowInfoCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsCheckTaskDetailMapper.checkTaskDetailInfo(wmsCheckTaskDetailQueryBo), executor);
    // 发货信息-待发货件数
    WmsOrderSkuQueryBo wmsOrderSkuQueryBo = wmsOrderSkuQueryBoBuilder(queryBO, commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsOrderSkuQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsOrderSkuQueryBo));
    CompletableFuture<Integer> preDispatchCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsOrderSkuMapper.preDispatchInfo(wmsOrderSkuQueryBo), executor);
    return processResult(preCrossDockInfoCF, preAssignOrderQtyCF, prePickingInfoCF, preSowInfoCF, preDispatchCF);
}

2)接口(queryOBBacklogData),总共查询了5个表,如下:

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

3)查询的数据量,如下:

select
   (ifnull(sum(m.shouldBeCrossedDockQty),
   0) -
        ifnull(sum(m.satisfiedCrossedDockQty),
   0)) as preCrossStockSkuQty,
   count(m.docId) as preCrossStockTaskQty
from
   wms.wms_ob_cross_dock m final
    prewhere
        m.createTime >= '2021-12-03 11:00:00'
   and m.createTime <= '2021-12-14 11:00:00'
   and m.warehouseNo = '279_1'
   and m.orderType = '10'
   and tenantCode = 'TC90230202'
where
   m.deleted = 0
   and m.deliveryDestination = '2'
   and m.shipmentOrderDeleted = 0
   and m.status = 0

从上面SQL截图可以看出,查询待越库件数&待越库任务数,共读了720817行数据

select count(distinct m.orderNo) as preAssignedOrderQty
from wms.wms_ob_assign_order m final
    prewhere
        m.createTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.createTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        and m.warehouseNo = '361_0'
        and tenantCode = 'TC90230202'
where m.taskassignStatus = 0
  and m.deliveryDestination = 2
  and m.stopProductionFlag = 0
  and m.deleted = 0
  and m.orderType = 10

从上面SQL截图可以看出,查询集合任务信息-待分配订单,共读了153118行数据

select minus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty), toDecimal64(0, 4))),
             toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(0, 4)))) as prePickingSkuQty,
       count(distinct m.taskNo) as prePickingTaskQty
from wms.wms_picking_task m final
    prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        and m.warehouseNo = '286_1'
        and tenantCode = 'TC90230202'
where m.pickingTaskDeleted = 0
  and m.deliveryDestination = 2
  and m.pickLocalDetailDeleted = 0
  and m.shipmentOrderDeleted = 0
  and m.orderType = 10
  and (m.operateStatus = 0 or m.operateStatus = 1)

从上面SQL截图可以看出,查询拣货信息-待拣货件数&待拣货任务数,共读了2673536行数据

select minus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty), toDecimal64(0, 4))),
             toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(0, 4)))) as prePickingSkuQty,
       count(distinct m.taskNo) as prePickingTaskQty
from wms.wms_picking_task m final
prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        and m.warehouseNo = '279_1'
        and tenantCode = 'TC90230202'
where m.pickingTaskDeleted = 0
  and m.deliveryDestination = 2
  and m.pickLocalDetailDeleted = 0
  and m.shipmentOrderDeleted = 0
  and m.orderType = 10
  and (m.operateStatus = 0 or m.operateStatus = 1)

从上面SQL截图可以看出,查询分播信息-待分播件数&待分播任务,共读了1448149行数据

select ifnull(sum(m.unTrackQty), 0) as unTrackQty
from wms.wms_order_sku m final
    prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        and m.warehouseNo = '280_1'
        and m.orderType = '10'
        and m.deliveryDestination = '2'
        and tenantCode = 'TC90230202'
where m.shipmentOrderDeleted <> '1'
  and m.ckDeliveryTaskDeleted <> '1'
  and m.ckDeliveryTaskDetailDeleted <> '1'
  and m.ckDeliveryTaskStatus in ('1','0','2')

从上面SQL截图可以看出,查询发货信息-待发货件数,共读了99591行数据

2 测试环境准备

为了尽可能发挥性能压测作用,性能压测环境应当尽可能同线上环境一致,所以我们使用了和线上一样的环境

3 采集工具准备

监控工具

  1. http://origin.jd.com/ :监控JVM,方法级别监控(提供秒级支持)
  2. http://console.jex.jd.com/ :提供异常堆栈监控,火焰图监控、线程堆栈分析
  3. http://x.devops.jdcloud.com/ :支持查看clickhouse/Elasticsearch数据库服务每个节点的cpu使用率
  4. http://dashboard.fireeye.jdl.cn/ :监测应用服务器cpu使用率、内存使用率

4 压测执行及结果分析

4.1 编写压测脚本工具

Forcebot(http://forcebot.jd.com) 是专门为开发人员、测试人员提供的性能测试平台,通过编写脚本、配置监控、设置场景、启动任务、实时监控、日志定位、导出报告一系列操作流程来完成性能测试,灵活的脚本配置满足同步、异步、集合点等多种发压模式。

帮助文档(http://doc.jd.com/forcebot/helper/)

4.2 设计压测数据

4.2.1 前期压测中名词解释

  • DBCP:数据库连接池,是 apache 上的一个Java连接池项目。DBCP通过连接池预先同数据库建立一些连接放在内存中(即连接池中),应用程序需要建立数据库连接时直接到从接池中申请一个连接使用,用完后由连接池回收该连接,从而达到连接复用,减少资源消耗的目的。
  • maxTotal:是连接池中总连接的最大数量,默认值8
  • max_thread:clickhouse中底层配置,处理SQL请求时使用的最大线程数。默认值是clickhouse服务器的核心数量。
  • coordinating:协调节点数,主要作用于请求转发,请求响应处理等轻量级操作
  • 数据节点:主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等。数据节点对cpu,内存,io要求较高, 在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不够的时候,需要在集群中添加新的节点

4.2.2 压测数据

clickhouse数据服务:32C128G6节点2副本
应用服务器:4核8G
2
maxTotal=16

注:每次压测前,一定要观察每个数据节点的cpu使用率

注:从上面压测过程中,序号6-12可以看出,并发用户数在增加,但tps没有幅度变化,检查发现bigdata dbcp数据库链接池最大线程数未配置,默认最大线程数是8,并发用户数增加至8以后,clickhouse cpu稳定在40%~50%之间不再增加,应用服务器CPU稳定在25%左右。

之后我们调整maxTotal=50,通过调整max_thread不同的值,数据库节点CPU使用率保持在50%左右,来查看相应的监测数据指标:应用服务CPU使用率、TPS、TP99、并发用户数。

clickhouse数据节点,CPU使用率:

Elasticsearch数据服务:32C128G6节点2副本
应用服务器:4核8G
2
Elasticsearch同样保持数据库服务CPU使用率达到(50%左右),再监控数据指标tps、tp99
调整指标如下:coordinating协调节点数、 数据节点、poolSize

指标1:coordinating=2,数据节点=4,poolSize=400

注:在压测的过程中发现,coordinating节点的cpu使用率达到51.69%,负载均衡的作用受限,所以协调节点需扩容2个节点

指标2:coordinating=4,数据节点=5,poolSize=800

注:在压测的过程中,发现CPU使用率(数据库)ES数据节点在40%左右的时候,一直上不去,查看日志发现activeCount已经达到797,需要增加poolSize值

指标3:coordinating=4,数据节点=5,poolSize=1200

注:压测过程中,发现coordinating协调节点还是需要扩容,不能支持现在数据节点cpu使用率达到50%
Elasticsearch数据节点及协调节点,CPU使用率:

我们在压测的过程中发现一些之前在开发过程中没发现的问题,首先bdcp数bigdata应用服务器,使用的线程池最大线程数为8时,成为瓶颈,用户数增加至8以后, clickhouse的cpu稳定在40%~50%之间不在增加,应用服务器CPU稳定在25%左右,其次warehouse集群协调节点配置低,协调节点CPU使用率高,最后是clickhouse-jdbc JavaCC解析sql效率低。

4.3 结果分析

4.3.1 测试结论

1)clickhouse对并发有一定的支持,并不是不支持高并发,可以通过调整max_thread提高并发

  • max_thread=32时,支持最大TPS 是37,相应TP99是122
  • max_thread=2时,支持最大TPS 是66,相应TP99是155
  • max_thread=1时,支持最大TPS 是86,相应TP99是206

2)在并发方面Elasticsearch比clickhouse支持的更好,但是相应的响应速度慢很多

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

综合考量,我们认为clickhouse足以支撑我们的业务诉求

4.3.2 优化建议

  1. 对ES协调节点进行扩容
  2. bigdata应用线程池最大线程数调高至200
  3. bigdata应用 dbcp线程池maxTotal设置成50
  4. 读取配置文件工具类增加内存缓存

 

作者:潘雪艳

展开阅读全文
加载中
点击引领话题📣 发布并加入讨论🔥
打赏
0 评论
1 收藏
1
分享
返回顶部
顶部