Atlas的性能测试

1.测试环境

1.1服务器配置

2.性能需求

1. 测试通过Atlas转发SQL请求与直连DB发送SQL请求这两种情形下的性能差距。
2. 测试配置文件中event-threads参数对Atlas的影响，并找出最优值。

3.测试准备工作

3.1 Atlas性能测试环境搭建

利用上述配置的4台服务器搭建了一个Atlas性能测试环境：

• 服务器A运行着主库
• 服务器B运行着从库
• 服务器C运行Atlas系统
• 服务器D运行sysbench

四台服务器处在同一个网段中。具体的拓扑图如下所示：

有关Atlas系统安装与配置，请参考文档《Atlas的安装》，sysbench直接通过 yum安装（yum install sysbench）。

4.测试过程

4.1 Atlas与直连DB性能比较

利用sysbench测试通过Atlas转发SQL请求和直连DB发送SQL请求这两种情况下， Atlas和Mysql系统的两项数据指标：QPS和每条SQL请求平均处理时间。 通过sysbench发送三类SQL请求：select，update，insert。 每类请求都是单独发送。具体的操作过程如下所示：

执行下面的命令测试sysbench连接Atlas

sysbench --test=oltp \
         --num-threads=1 \
         --max-requests=80000 \
         --oltp-test-mode=nontrx \
         --db-driver=mysql \
         --mysql-db=my_db \
         --mysql-host=192.168.0.12 \
         --mysql-port=1234 \
         --mysql-user=buck \
         --mysql-password=buck \
         --oltp-nontrx-mode=select \
         --db-ps-mode=disable \
         prepare (run,cleanup)

上述命令是sysbench执行80000次随机select操作，这80000次操作都是非事务的。 通过修改 --oltp-nontrx-mode 选项，可以执行update和insert操作。 通过修改 --num-threads 参数，可以调整并发测试线程的个数。

sysbench创建表的语句是：

CREATE TABLE sbtest (
  id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  k int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  c char(120) NOT NULL DEFAULT '',
  pad char(60) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY k (k)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1

执行下面的命令测试直连DB：

sysbench --test=oltp \
         --num-threads=1 \
         --max-requests=80000 \
         --oltp-test-mode=nontrx \
         --db-driver=mysql \
         --mysql-db=my_db \
         --mysql-host=192.168.0.13 \
         --mysql-port=3306 \
         --mysql-user=buck \
         --mysql-password=buck \
         --oltp-nontrx-mode=select \
         --db-ps-mode=disable \
         prepare (run,cleanup)

利用sysbench测试了并发线程个数不同的情况下，分别执行80000次 select，update 和 insert 三种操作。 测试连接 Atlas 和直连 DB 这两种情况下的 QPS（QPS越大，系统性能越好）， 每组数据重复测试三次后取平均值，具体数据对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

同时测试了sysbench不同并发线程下，完成每个SQL操作平均时间（单位：ms，时间越短，系统性能越好）。具体数据对比如下所示：

上表对应的折线图如下所示：

从表一可以看出，当sysbench的并发测试线程较少时，连接Atlas和直连DB的QPS差距较大。 这主要是因为当sysbench并发线程少时，Atlas的性能没有得到充分的发挥， sysbench只有很少的线程向Atlas发送请求，此时网络延迟对QPS的影响是最主要的。 当sysbench的并发测试线程较大时，此时Atlas的性能就得到了充分的发挥， 此时QPS的对比是连接Atlas与直连DB性能对比的真实的反应，网络延迟对QPS的影响作用就显得很小了。 从表一数据来看，通过Atlas发送select请求时的QPS是直连DB时60%左右， 而update和insert请求对应的QPS则更高一些，相当于直连DB时的80%左右。 由此看来利用Atlas转发SQL请求带来的性能下降虽有下降，但完全可以接受。

从表二可以看出，在sysbench的并发测试线程较少的情况下，连接Atlas和直连DB时完成每条SQL操作的时间差距较大， 造成这种结果的原因也是由于Atlas性能未充分发挥，网络延迟起了主要作用。 当sysbench并发测试线程较高时，Atlas的性能充分发挥，此时完成每条SQL操作的时间差距对比，才是Atlas的真正性能反映。 通过Atlas发送SQL请求时的每条操作完成时间大约是直连DB时1.5倍，由此看来利用Atlas转发SQL请求带来的时间延迟不是非常明显，同样也是可以接受的。

4.2 event-threads参数对Atlas性能影响

event-threads 是 Atlas 工作时创建的工作线程个数，这个值设置的不同对 Atlas 性能也有比较明显的影响。 我们分别测试将 event-threads 设置为4，8，16时，Atlas转发select，update和insert三类操作请求时的 QPS 和完成每条SQL操作时间对比。具体对比结果如下所述：

1.利用sysbench分别并发16，32，64和128个测试线程，执行80000次select操作，Atlas具体的QPS对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

完成每条select操作时间（单位：ms）对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

2.利用sysbench分别并发16，32，64和128个测试线程，执行80000次update操作，Atlas具体的QPS对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

完成每条update操作时间（单位：ms）对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

3.利用sysbench分别并发16，32，64和128个测试线程，执行80000次insert操作，Atlas具体的QPS对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

完成每条insert操作时间（单位：ms）对比如下表所示：

上表对应的折线图如下所示：

从Atlas处理三类SQL操作的QPS和完成每条SQL操作的时间对比来看，将event-threads参数设置为CPU个数的2-4倍较为合理。将event-threads参数设置为CPU个数的两倍时，带来的QPS提升较为明显，将其设置为CPU个数的四倍时，QPS也有提升但不是非常明显。对于处理每条SQL操作的时间，通过提高event-threads值是没有显著效果的。

所以我们建议使用者：如果追求Atlas处理SQL请求时的QPS，将event-threads值设置为CPU个数的2-4倍。如果追求Atlas处理SQL请求的完成时间，将event-threads值设置为CPU个数即可。

5.测试结论

本文主要测试了通过Atlas转发SQL请求与直连DB发送SQL请求这两种情形下的性能差距，和event-threads值对Atlas的性能影响。从测试结果来看，Atlas性能表现较为优秀，并没有明显的性能下降。

同时在测试中发现Atlas系统属于CPU密集型任务，相对于磁盘IO和内存占用率而言，Atlas对CPU消耗显得最为明显，所以建议在部署Atlas的时候需要优先考虑服务器的CPU性能。