摘要： 一． drds效能評估分析目標 通常我們在分布式資料庫選項過程中會對drds進行效能評估分析，我認為主要包含以下3個目的： 1.ã‚â ã‚â ã‚â 評估drds效能，判斷drds是否滿足預期的效能需求 2.
一．drds
效能評估分析目標
通常我們在分布式資料庫選項過程中會對drds進行效能評估分析，我認為主要包含以下3個目的：
1.â â â
評估drds
效能，判斷
drds
是否滿足預期的效能需求
2.â â â
獲取drds
效能容量及各負載條件下效能表現，為容量規劃提供參考依據
3.â â â
定位診斷
drds
效能瓶頸及原因並調整優化
二．效能評估分析主要效能指標
資源指標：
cpu
利用率：
drds
服務節點的 cpu 利用率的平均值
網路輸入流量：drds 服務節點的網路輸入流量的總和
網路輸出流量：drds 服務節點的網路輸出流量的總和
連線數：應用到 drds 的連線總數
活躍執行緒數：drds 用來執行 sql 的執行緒數
產品業務效能指標：
邏輯 qps：drds 服務節點每秒處理的 sql 語句數目的總和
物理 qps：drds 服務節點每秒傳送到 rds 的 sql 運算元總和
邏輯 rt：drds 對於每條 sql 的平均響應時間
物理 rt：drds 傳送到 rds 的 sql 的平均響應時間
壓測工具效能指標：
每秒sql數：每秒壓測工具執行的sql數量總和
三．效能評估分析原理及方法
上面這圖是比較典型的負載、資源、吞吐量、響應時間之間的趨勢關係
1.輕負載區：隨著負載的增加，響應時間變化不大，系統資源利用率和tps幾乎線性增長
2.重負載區：隨著負載持續的增加，資源開始趨於飽和，tps到達拐點
3.崩潰區：隨著負載的進一步增加，這時候的系統資源主要消耗在資源競爭和排程上，tps反而開始保持平穩狀態或開始下降，請求佇列裡的請求開始膨脹，響應時間開始快速上公升
結合這個原理，一些經過實踐的簡單公式也可以幫助我們分析：
前提條件，模擬的虛擬併發使用者數沒有思考時間，上乙個請求完成後馬上請求下乙個，
從壓測工具端來看：tps或qps=併發使用者數 / 響應時間
反之 併發使用者數 = tps * 響應時間
響應時間 = 併發使用者數 * tps
從drds端可以得出公式： qps=活躍執行緒數 / sql邏輯時間
反之 活躍執行緒數= qps * sql邏輯時間
sql邏輯時間=活躍執行緒數 * qps
四．效能評估壓測工具使用
五．效能評估分析案例
壓測環境：drds 4c4g
壓測表結構：一張使用者表，按u_id進行分庫
壓測模型：
sql型別sql
語句sql
比例插入
insert into `marcotest`.`user_tbl`
(`u_name`,
`u_phone`,
`u_national`
)values
(?,?,'china');
20%查詢
select * from `marcotest`.`user_tbl` where u_id=?
70%更新
update `marcotest`.`user_tbl` set u_phone=? where u_id=?
10%
通過jmeter壓測drds，壓測結果如下：
業務指標：
資源指標：
整理後的結果資料：
併發使用者數
平均響應時間（ms）
每秒sql數（個）
cpu平均利用率（百分比）84
1778
40% 16
4 3490
70% 32
5.5
5413
85% 48
7.5
6095
90% 64
9.5
6387
95% 80
12 6483
99%
效能分析：
在當前測試環境下，按壓測模型進行壓測，從結果資料來看，當併發超過32後以後qps增長緩慢，並且cpu利用率趨於飽和，可以判斷這個時候資源基本快達到瓶頸，導致吞吐量**受限。另外我們可以看到資源沒有瓶頸的時候，響應時間基本保持平緩趨勢，一旦資源飽和時，**趨勢比較明顯。
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