云数据库 GEMINIDB-性能测试方法:测试步骤

时间：2024-08-05 09:43:15

云数据库 GEMINIDB GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据

测试步骤

注入测试数据
 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置：
1. hash类型
  - key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字，数字由1亿-9亿连续，以控制数据总量和热数据分布。
  - field-value共注入10对，其中field为10位字符，value为20-80位随机字符，注入测试数据时取均值50位。
  - 构造并注入约8亿个key：
```
memtier_benchmark -s ${ip} -a $(passwd} -p ${port} -c 20-t20 -n7500000 -d 32 -key-maximum=3
800000000 -key-minimum =1000000000 --key-pr efix ='cefkljrithuir123894873h4523blj4b2jkjh2iw13b
nfdhsbnkfhsdjkh' --key-pattern=P:P--ratio=1:0 -pipelire=100
```
2. string类型
  - key：68位字符，使用字符串前缀+10位数字，数字由10亿-38亿连续，以控制数据总量和热数据分布。
  - value：注入32位随机字符。
  - 构造并注入约28亿个key：
```
memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 20 -t 20 -n 2500000 --command='hset __key__ mendke398d __data__ mebnejkehe __data__ fmebejdbnf __data__ j3i45u8923 __data__ j43245i908 __data__ jhiriu2349 __data__ 21021034ji __data__ jh23ui45j2 __data__ jiu5rj9234 __data__ j23io45u29 __data__' -d 50 --key-maximum=900000000 --key-minimum=100000000 --key-prefix='ewfdjkff43ksdh41fuihikucl' --command-key-pattern=P --pipeline=100
```
3. string类型
  - key：19位字符，使用字符串前缀+9位数据，数字由1亿到3亿连续，以控制数据总量和热数据分布。
  - value：500 – 2000位随机字符，注入测试数据时取均值1250位。
  - 构造并注入约4亿个key：
```
memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 20 -t 20 -n 520000 -d 1250 --key-maximum=300000000 --key-minimum=100000000 --key-prefix='miqjkfdjiu' --key-pattern=P:P --ratio=1:0 --pipeline=100
```
数据注入完成后，观察其key个数为3,809,940,889个key（约38亿）。观察GeminiDB Redis控制台中使用数据总量，计算GeminiDB Redis的数据压缩比。压缩后的存储容量约为155GB，即压缩比约为13.8%。
- 受memtier_benchmark数据平铺时数据生成影响，生成数据在40亿条左右，各类型间数据分布不受影响。
- memtier_benchmark工具构造随机字符串中连续字符较多，因此压缩比偏低。根据经验，实际生产数据压缩比一般在30%-50%左右，仍可以达到很好的压缩效果。

压测命令

在三台E CS 上对GeminiDB Redis实例执行多个压测任务，压测任务分别为：

ECS1上，对类型一进行hgetall查询操作，通过key范围控制仅访问部分高频数据：

memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 20 -t 30 --test-time 1200 --random-data --randomize --distinct-client-seed --command='hgetall __key__' --key-maximum=600000000 --key-minimum=200000000 --key-prefix='ewfdjkff43ksdh41fuihikucl' --out-file=./output_filename

对类型二进行get查询操作，通过key范围控制仅访问部分高频数据：

memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 70 -t 30 --test-time 1200 --random-data --randomize --distinct-client-seed --key-maximum=2400000000 --key-minimum=1000000000 --key-prefix='cefkljrithuin123894873h4523bhj4b2jkjh2iu13bnfdhsbnkfhsdjkh' --ratio=0:1 --out-file=./output_filename

对类型三进行get查询操作，通过key范围控制仅访问部分高频数据：

memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 10 -t 30 --test-time 1200 --random-data --randomize --distinct-client-seed --key-maximum=300000000 --key-minimum=100000000 --key-prefix='miqjkfdjiu' --ratio=0:1 --out-file=./output_filename

其中，连接数(c、t两个参数乘积)通过调整各个压测实例的client数量及配置使整体达到160w QPS，同时读请求流量1.5Gb/s。保持该业务流量，评估GeminiDB Redis的性能表现。

上一篇：云数据库 GEMINIDB-性能测试方法:测试指标

下一篇：云数据库 GEMINIDB-性能测试方法:测试指标