本系列文章索引《響應(yīng)式Spring的道法術(shù)器》
前情提要 Spring WebFlux快速上手 | Spring WebFlux性能測(cè)試 | Spring WebClient性能測(cè)試
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1.4.4 同步與異步數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的性能對(duì)比

許多數(shù)據(jù)庫(kù)已陸續(xù)推出官方的異步驅(qū)動(dòng)，在Spring Data Reactive中，已經(jīng)集成了Mongo、Casandra、redis、CouchDB的異步驅(qū)動(dòng)。

在Spring WebFlux中使用 Reactive Mongo的示例見Spring WebFlux快速上手。

這一節(jié)我們通過(guò)使用YSCB對(duì)MongoDB的同步和異步驅(qū)動(dòng)的性能基準(zhǔn)測(cè)試，來(lái)觀察異步驅(qū)動(dòng)的優(yōu)勢(shì)。

YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）是雅虎開源的一款用于測(cè)試各類云服務(wù)/NOSQL/鍵值對(duì)存儲(chǔ)的性能基準(zhǔn)測(cè)試工具。YCSB很贊，使用起來(lái)很簡(jiǎn)單，我們就按照wiki介紹來(lái)操作即可。

1）準(zhǔn)備YCSB

如果使用Windows，請(qǐng)參考這里來(lái)預(yù)先安裝必要的軟件和工具。

獲取YCSB有兩種方式，一種是直接下載壓縮包：

curl -O --location https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/download/0.12.0/ycsb-0.12.0.tar.gz
tar xfvz ycsb-0.12.0.tar.gz
cd ycsb-0.12.0

另一種是基于源碼構(gòu)建：

git clone git://github.com/brianfrankcooper/YCSB.git
cd YCSB
mvn clean package

此時(shí)就可以使用bin/ycsb命令來(lái)進(jìn)行性能測(cè)試了，運(yùn)行一下：

usage: bin/ycsb command databse [options]

Commands:
    load        Execute the load phase
    run         Execute the transaction phase
    shell       Interactive mode

...

從上邊的命令幫助可以看到，我們可以運(yùn)行三種命令：

• load，執(zhí)行數(shù)據(jù)加載，也就是向數(shù)據(jù)庫(kù)保存數(shù)據(jù)；
• run，執(zhí)行事務(wù)，比如更新、查詢等；
• shell，可以交互式地運(yùn)行測(cè)試。

本節(jié)的測(cè)試主要用到load和run來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的批量操作，先用load命令加載數(shù)據(jù)集，然后使用run命令測(cè)試數(shù)據(jù)操作。在YCSB中，測(cè)試的工作量由workload文件來(lái)定義。我們看到在workloads下有workload[a-f]幾個(gè)配置文件，比如workloada：

# Yahoo! Cloud System Benchmark
# Workload A: Update heavy workload
#   Application example: Session store recording recent actions
#                        
#   Read/update ratio: 50/50
#   Default data size: 1 KB records (10 fields, 100 bytes each, plus key)
#   Request distribution: zipfian

recordcount=1000
operationcount=1000
workload=com.yahoo.ycsb.workloads.CoreWorkload

readallfields=true

readproportion=0.5
updateproportion=0.5
scanproportion=0
insertproportion=0

requestdistribution=zipfian

可見配置文件定義了記錄條數(shù)、操作次數(shù)、以及不同的操作所占的百分比。比如上邊readproportion和updateproportion都是50%，從注釋也可以看出來(lái)，這模擬的是一種更新操作比較頻繁的場(chǎng)景，可以模擬Web應(yīng)用中保存session的場(chǎng)景。

幾個(gè)workload的配置通過(guò)不同的read/update/scan/insert操作比例來(lái)模擬不同的場(chǎng)景。

我們可以通過(guò)如下命令對(duì)mongo運(yùn)行基于workloada的load階段的性能測(cè)試：

bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada

默認(rèn)是連接localhost:27017的mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)，如果希望指定數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息，可以用-p參數(shù)指定：

bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada \
-p "mongodb.url=mongodb://192.168.0.101:27017/ycsb?w=1&maxPoolSize=32&waitQueueMultiple=20" 

同時(shí)還指定了連接池最大數(shù)量和最多等待數(shù)量。

當(dāng)然我們也可以通過(guò)命令參數(shù)覆蓋workloada文件中的數(shù)值，比如：

bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada \
-p "mongodb.url=mongodb://192.168.0.101/ycsb?w=1&maxPoolSize=32&waitQueueMultiple=20"  \
-p recordcount=10000 -p operationcount=10000 -threads 20

此外，還用-threads指定了并發(fā)線程數(shù)為20。

以上這些是本次測(cè)試會(huì)用到的內(nèi)容，其他更多關(guān)于YCSB的使用請(qǐng)參考wiki吧。

2）準(zhǔn)備測(cè)試

本次測(cè)試的目標(biāo)是對(duì)比Mongodb同步和異步驅(qū)動(dòng)的性能，簡(jiǎn)單起見，從吞吐量和平均操作時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)衡量?？v向上，

• 比較不同數(shù)量的并發(fā)線程對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)的影響；
• 觀察測(cè)試時(shí)的連接數(shù)變化。

連接數(shù)的變化可以通過(guò)mongostat命令來(lái)觀察，如下圖所示：

上邊運(yùn)行的mongo-benchmark.sh是基于bin/ycsb命令編寫的方便測(cè)試的腳本，并輸出一些匯總數(shù)據(jù)（包括吞吐量和平局操作時(shí)長(zhǎng)）方便查看，同時(shí)也會(huì)將每次bin/ycsb命令輸出的詳細(xì)內(nèi)容保存到output目錄下的文件中。
腳本可以在代碼庫(kù)中找到，如果mongo運(yùn)行于localhost:27017，可直接用如下命令執(zhí)行（在與bin同目錄下）：

curl https://raw.githubusercontent.com/get-set/get-reactive/master/ycsb-mongo-shell/mongo-benchmark.sh | bash

圖中上方是對(duì)同步驅(qū)動(dòng)和異步驅(qū)動(dòng)各自跑了一次基于workloada的load和run的測(cè)試，下方是mongostat的輸出（每秒輸出一行），從insert、query、update的數(shù)字可以找出四個(gè)橘×××的框標(biāo)出的4個(gè)階段。通過(guò)這些數(shù)據(jù)我們可以分析出：

• load主要是加載數(shù)據(jù)集，因此會(huì)看到insert的數(shù)字增多，加起來(lái)是測(cè)試預(yù)設(shè)的30000條數(shù)據(jù)；類似的run主要是進(jìn)行基于workload的操作測(cè)試，workloada是50/50的read/update，在mongostat的輸出中也有體現(xiàn)。
• load階段同步和異步驅(qū)動(dòng)的吞吐量分別為19801和25554，run階段同步和異步的吞吐量分別為25706和27675，同步驅(qū)動(dòng)略遜一籌；再觀察insert、read和update操作的平均時(shí)長(zhǎng)，可以得出同樣的結(jié)論。
• 這次測(cè)試設(shè)置了20個(gè)線程對(duì)mongo數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作，在mongostat輸出的conn列可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)連接個(gè)數(shù)的變化，對(duì)于同步的驅(qū)動(dòng)來(lái)說(shuō)，連接個(gè)數(shù)會(huì)從4個(gè)增加到25個(gè)，而對(duì)于異步的驅(qū)動(dòng)來(lái)說(shuō)，連接個(gè)數(shù)會(huì)從4個(gè)增加到7個(gè)。

通過(guò)這種方式，針對(duì)不同的線程數(shù)，觀察兩種驅(qū)動(dòng)的性能數(shù)據(jù)并通過(guò)mongostat的數(shù)據(jù)記錄連接數(shù)。

一、不限制連接數(shù)

為了觀察連接數(shù)的變化，先不限制maxPoolSize（注釋腳本中MAX_POOL_SIZE=8那一行）。最終結(jié)果如下：

圖中，每種顏色的左列和右列分別是同步和異步的數(shù)據(jù)。直觀起見，我們通過(guò)圖表來(lái)對(duì)比一下：

首先對(duì)比一下load階段和run階段的吞吐量（柱越高越好）

可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)線程數(shù)達(dá)到8個(gè)之后，吞吐量的增長(zhǎng)趨勢(shì)基本消失了，尤其是同步驅(qū)動(dòng)的吞吐量還會(huì)隨線程數(shù)的繼續(xù)增加而略有下降。不知是否跟測(cè)試環(huán)境為四核八線程的CPU有關(guān)系。

然后對(duì)比一下INSERT、READ和UPDATE操作的平均時(shí)長(zhǎng)（柱越低越好）

相對(duì)來(lái)說(shuō)，異步驅(qū)動(dòng)能帶來(lái)更快的讀寫操作，尤其是應(yīng)對(duì)越來(lái)越多的線程的時(shí)候。

最后對(duì)比一下連接數(shù)

連接數(shù)的對(duì)比更加明顯：對(duì)于同步的情況，連接數(shù)=線程數(shù)+5；而對(duì)于異步的情況，連接數(shù)幾乎一直保持在7個(gè)。沒有對(duì)比就沒有傷害呀。

二、限制連接數(shù)

下面，將連接數(shù)限制為32個(gè)，測(cè)試一下線程數(shù)從30-80的情況下，同步驅(qū)動(dòng)的性能數(shù)據(jù)：

通過(guò)圖表對(duì)比：

可見，限制連接數(shù)之后，略有改善，但是相比異步驅(qū)動(dòng)來(lái)說(shuō)，仍然有一定差距。

3）結(jié)論

首先，需要說(shuō)明的是，以上并非是以數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)為目的的測(cè)試，這里我們只測(cè)試了workloada（如果你感興趣可以將腳本中的WORKLOAD變量修改一下，然后測(cè)試其他場(chǎng)景），而且限制連接數(shù)為32并沒有特別的依據(jù)，對(duì)測(cè)試的機(jī)器來(lái)說(shuō)，32也并非最優(yōu)的連接數(shù)。

通過(guò)本節(jié)的測(cè)試，針對(duì)MongoDB驅(qū)動(dòng)我們可以得出以下兩個(gè)結(jié)論：

• 相對(duì)于同步驅(qū)動(dòng)來(lái)說(shuō)，異步驅(qū)動(dòng)在性能方面略勝一籌；
• 在應(yīng)對(duì)大量客戶端線程的情況下，異步驅(qū)動(dòng)能夠以少量而穩(wěn)定的連接數(shù)應(yīng)對(duì)，意味著更少的內(nèi)存消耗（每個(gè)連接消耗stack size的內(nèi)存空間，默認(rèn)情況下stack size為10M）。

1.4.4 總結(jié)

上邊我們分別針對(duì)Http服務(wù)端、Http客戶端以及數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了同步和異步的測(cè)試對(duì)比，綜上來(lái)看，基于異步非阻塞的響應(yīng)式應(yīng)用或驅(qū)動(dòng)能夠以少量且固定的線程應(yīng)對(duì)高并發(fā)的請(qǐng)求或調(diào)用，對(duì)于存在阻塞的場(chǎng)景，能夠比多線程的并發(fā)方案提供更高的性能。

響應(yīng)式和非阻塞并不是總能讓應(yīng)用跑的更快，況且將代碼構(gòu)建為非阻塞的執(zhí)行方式本身還會(huì)帶來(lái)少量的成本。但是在類似于WEB應(yīng)用這樣的高并發(fā)、少計(jì)算且I/O密集的應(yīng)用中，響應(yīng)式和非阻塞往往能夠發(fā)揮出價(jià)值。尤其是微服務(wù)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)I/O比較多的情況下，效果會(huì)更加驚人。

文章標(biāo)題：（9）異步Mongo驅(qū)動(dòng)的性能測(cè)試——響應(yīng)式Spring的道
新聞來(lái)源：http://aaarwkj.com/article0/gjggio.html

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