ClickHouse和Elasticsearch压测对比

我快闭嘴 2022-09-15 1382

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描述

 

     

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（MS）。在 ClickHouse 中，数据始终是列存储的，包括向量（对或列块）的执行过程。只要有可能，操作都是基于向量进行分派的，而不是实现的价值，这被称为«它有查询实际的数据处理»。

Elasticsearch 是一款开源的引擎可以使用、这样的RESTful 风格的搜索分析，它的Apache 是开源的开源引擎。

  • 一个索引的索引文档存储，字段可以被与搜索
  • 一个实时分析搜索引擎
  • 胜上百个服务节点的扩展支持PB人物的任性或非血数据

2）为什么要对他们进行压测

是的剧集，非常多的点击屋在场景中具有出色的性能，具有复杂性的基本业务查询，但我们却有一个非常重要的查询业务场景，甚至是双十一业务的真实情况，确保大型活动具有业务能力的持续性，ClickHouse 和 Elasticsearch 的性能业务场景中是否具备性能优良的性能，通过性能压测，中压我们的任务点，进行抗压，优化设计性能。

1.2 定压测目标

脚本

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 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 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 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 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 preDispatchCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsOrderSkuMapper.preDispatchInfo(wmsOrderSkuQueryBo), executor);
    return processResult(preCrossDockInfoCF, preAssignOrderQtyCF, prePickingInfoCF, preSowInfoCF, preDispatchCF);
}

2）查询表（OBBacklogData），查询了5个表：

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 1100'
   and m.createTime <= '2021-12-14 1100'
   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
脚本

可以从上面的SQL截图中，查询待越库文件数&待越库任务数共读取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 1100'
        and m.createTime <= '2021-12-14 1100'
        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
脚本

上面的 SQL 截图共读取了，可以从查询任务信息 - 集合待分配订单，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 1100'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 1100'
        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)
脚本

上面的SQL截图&可以从查询拣货任务信息-待拣货件数条，共读到2673536个数据

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 1100'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 1100'
        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)
脚本

以上SQL截图-可以从分查询分播信息行数待播播任务，共读148149个数据

select ifnull(sum(m.unTrackQty), 0) as unTrackQty
from wms.wms_order_sku m final
    prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 1100'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 1100'
        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')
脚本

上面的 SQL 共读取可以从查询收到的信息 - 待件数，截图 99591 行数据

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro
  • 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

2 测试环境准备

为了发挥压测作用，履行压测环境，应该使用其他类似的环境一致，所以我们应该使用类似的环境一致了和类似的环境

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud
  • 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

3 采集工具准备

工具监控

  • http://origin.jd.com/ ：监控 JVM，方法等级监控（提供秒级支持）
  • http ://console.jex.jd/ ：提供异常监控，火焰图监控、资源分析。
  • http://x.devops.jdcloud.com/ ：支持查看clickhouse/Elasticsearch 数据库服务器每个节点的cpu使用率
  • http://dashboard.fireeye.jdl.cn/ ：应用服务器cpu使用率、内存使用率监控

4 压测执行及结果分析

4.1 编写压测脚本工具

Forcebot（http://force.jd.com） 是一个为开发人员、测试人员提供的性能测试平台，通过编写、配置、场景任务、实时监控、日志定位、发布监控、设置报告操作的流程来完成测试，灵活的脚本配置满足同步性能、异步、集合点等各种发压模式。

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

4.2 设计压测数据

4.2.1 压测中名词解释

  • DBCP：数据库连接，是apache的一个Java连接项目。DBCP通过连接池上的数据库同建立一些连接内存中（即连接池中），应用程序需要建立数据库时直接到从连接池中申请一个连接使用，使用后由回收该连接，从而达到连接复用完成，减少资源消耗的目的。
  • maxTotal：是连接池中总连接的最大数量，默认值为8
  • max_thread：clickhouse中配置，处理SQL请求时使用的最大线程数。数值是clickhouse服务器的核心数量。
  • 协调：协调节点数，主要作用于请求，请求转发请求响应处理等轻量级
  • 数据节点：主要是存储索引节点的节点，主要是对文档进行删除，聚合操作等。的时候，需要在群里添加新的节点

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 2maxTotal=16

注： 每次压测前，一定要观察每个数据节点的 cpu 使用率

脚本

注： 从上面的压测过程中，序号-12，数据库中的数据库中的数据池中的数据可以在tps 6号，但没有增加数据库中的大数据，但没有更多的变化，检查数字未配置，默认的数字是连接的8个最大的地方用户数增加至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 max50，通过 max_thread 不同的值，节点 CPU 使用率保持在左右，来查看数据：服务器 CPU 使用率、TP、TP99、应用指标总比例 = 监控数。

脚本

clickhouse 数据节点，CPU 使用率：

脚本

Elasticsearch 数据服务：328G6 2 2 副本应用服务器：4 8G 2Elasticsearch 节点服务器保持数据库服务器 CPU 使用率达到50%左右（50%左右），重新监控数据节点、tp99 指标：coating 节点协调数、数据节点大小

指标1：coordinating=2，数据偏差=4，poolSize=400

脚本

在测的过程中，CPU 的使用率达到 51.6%，注平均的发现率在 9% 的情况下，协调每个节点的负载率，所以需要协调每个节点

指标2：coordinating=4，数据偏差=5，poolSize=800

脚本

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，发现一直上不去，查看日志activeCount已经达到797，需要增加poolSize值

指标3：coordinating=4，数据偏差=5，poolSize=1200

脚本

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

脚本

我们在压测的过程中发现一些在开发过程中没有发现的问题，首先 bdcp 数大数据应用服务器，使用的线程池数线程数为 8 时，使需求，用户增加至 8 以后，clickhouse 的 cpu CPU 20%~55%之间稳定左右稳定，CPU 40%左右稳定运行，CPU40服务器20左右，服务器使用率高，是clickhouse-jdbc解析sql效率低。

4.3 结果分析

4.3.1 测试结束

1）clickhouse对有一定的支持，通过不支持高线程，可以调整线程的增加

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

2）在很多方面，Elasticsearch 比 clickhouse 支持的更好，但相应的响应速度慢

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

考考，认为clickhouse是我们普遍接受我们的业务诉求

4.3.2 优化建议

  1. 对 ES 协商节点进行扩容
  2. bigdata 应用至最大线程数调高 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

　　审核编辑：汤梓红


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