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云数据库 GEMINIDB-性能测试方法:测试步骤

时间：2024-05-24 10:26:50

云数据库 GEMINIDB GeminiDB Redis接口通用性能数据

测试步骤

以4U*3节点数据库实例为例：

1.首先进行总数据量小于内存大小场景下的写入，读取，以及同时写入和读取操作，并记录各操作的QPS、Avg Latency、P99 Latency。各个workload模型的性能指标的方法如下所示：

测试模型：100% Write模型
 使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入60,000,000次长度为100字节的数据，其中数据为各client采用不同seed在[1, 60,000,000]范围内随机生成。基于key的给定范围，本次写入总数据大小小于数据库集群的内存容量。
```
./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 1000000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=60000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:0 --out-file=./output_filename
```

测试模型：100% Read模型

使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发均匀随机读取60,000,000次数据，读取key范围在[1, 60,000,000]内。

./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 1000000 --random-data --randomize --distinct-client-seed --key-maximum=60000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./output_filename

测试模型：50% Read+50% Write模型
 使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入和读取60,000,000次的数据，写入和读取key范围在[1, 60,000,000]内，同时写入和读取操作比例为1:1。基于key的给定范围，本次写入和读取总数据大小小于数据库集群的内存容量。
```
./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 1000000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=60000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./output_filename
```

2. 在数据库中增加超过数据库集群内存容量的数据：使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入20,000,000次长度为100字节的数据，其中数据为各client采用不同seed在[60,000,001, 780,000,000]范围内随机生成，同时通过设置pipeline参数，增加数据写入效率。基于key的给定范围以及总共写入次数，本次写入总数据大小大于数据库集群的内存容量。

./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 20000000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=780000000 --key-minimum=60000001 --pipeline=100 --key-prefix= --ratio=1:0 --out-file=./output_filename

3. 数据库存储数据量大于数据库集群内存容量条件下，进行写入、读取、同时写入和读取操作，并记录各操作的QPS、Avg Latency、P99 Latency。各个workload模型的性能指标的方法如下所示：

100% Write模型

使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入500,000次长度为100字节的数据，其数据为各client随机生成，key范围在[1, 780,000,000]内。

./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 500000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=780000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:0 --out-file=./output_filename

100% Read模型

使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发均匀随机读取500,000次数据，key范围在[1, 780,000,000]内。

./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 500000 --random-data --randomize --distinct-client-seed --key-maximum=780000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=0:1 --out-file=./output_filename

50% Read+50% Write模型

使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入和读取500,000次的数据，其数据为各client随机生成，key范围在[1, 780,000,000]内。

./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 500000 --random-data --randomize --distinct-client-seed -d 100 --key-maximum=780000000 --key-minimum=1 --key-prefix= --ratio=1:1 --out-file=./output_filename

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