esrally 如何进行简单的自定义性能测试?

发布于 2022-4-18 16:17
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1.基础概念


Rally 最初于 2016 年发布,直到 2018 年 7 月才发布 1.0 版本,Rally 工具 是 Elasticsearch 开发团队用来运行夜间基准测试的工具。

 

Rally 的美妙之处在于它不仅可以充当负载生成器,还可以为构建、设置Elasticsearch 集群,从而帮助我们进行性能测试。

 

我们可以使用 Rally 对现有的 Elasticsearch 集群进行基准测试、管理基准配置、运行和比较结果,并使用指标和报错(例如 JIT、GC、perf)发现潜在的性能问题。

 

Rally 并发默认是配置多进程,基础进程数 8+1(client数量)。一台服务器只能运行一个 Rally 实例。

Rally 的 git 地址:

 

https://github.com/elastic/rally

 esrally 如何进行简单的自定义性能测试?-开源基础软件社区下文中的:esrally 等价于 Rally 工具。

 

1.1 相关概念与参数


track:是赛道的意思,在这里是指压测用的数据和测试策略,track.json 便是压测策略的定义文件。

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 •  track.json :track主要的操作定义,定义被操作的索引、执行的测试操作和被测试的数据文件。是必要文件。

 

 •  索引名.json:被测试的索引的mapping数据,也是必要文件。

 

 •  documents.json(.bz2):被压测的索引数据,-1k的是用于test的部分数据。非必要文件。


operations: 指定具体的操作,比如 index 索引数据的操作、force-merge 强制合并 segment 的操作、search 搜索的操作等等。

 

schedule: 指定了 challenge 中按顺序执行的 task,其中每个 task 都指定了 一个 operation,除此之外还可以设定 clients (并发客户端数)、warmup-iterations(预热的循环次数)、iterations(operation 执行的循环次数)等。

 

指定特定的 schedule 可以使用命令行参数--include-tasksexclude-tasks

 

challenges: 通过组合 schedule 定义一系列 task ,再组合成一个压测的流程。

 

指定 challenges 可以使用命令行参数--challenge

 

pipeline:指的是压测的流程。在生产中,一般都是远端集群,因此主要选择 benchmark-only。

 

1.2 关注指标


在 Metric 一栏,是压测结果指标数据,一般要关注的数据有:

 

 •  throughput 每个操作的吞吐量,比如 index、search等


 •  latency 每个操作的响应时长数据


 •  Heap used for x 记录堆栈的使用情况


1.3 配置schedule


 •  clients:(可选,默认为1):并发执行一个任务的客户端数量。
 •  warmup-iterations(可选,默认为0):每个客户机应该执行的迭代数,以预热候选基准测试。热身迭代不会显示在测量结果中。
 •  iterations (可选,默认为1):每个客户端执行的度量迭代的数量。命令行报告将根据这个数字自动调整百分位数(例如,如果您只运行5次迭代,您将不会得到99.9个百分位数,因为我们需要至少1000次迭代来精确地确定这个值)。
 •  ramp-up-time-period(可选,默认为0):Rally将逐步启动客户端。在指定时间段结束时达到客户端指定的数量(以秒为单位)。此属性还需要设置预热时间周期,它必须大于或等于预热时间。有关更多细节,请参阅ramp-up一节。
 •  warmup-time-period(可选,默认为0):Rally考虑的基准测试候选者预热的时间周期,以秒为单位。所有在热身过程中捕获的响应数据都不会显示在测量结果中。
 •  time-period(可选):Rally考虑测量的以秒为单位的时间段。注意,对于批量索引,通常不应该定义此时间段。拉力将只是批量索引所有的文件,并考虑每个样本后的预热时间周期作为测量样本。
 •  schedule(可选,默认为确定性的):为这个任务定义时间表,也就是说,它定义了在基准测试期间应该执行某个操作的时间点。例如,如果你指定了一个确定的调度和目标时间间隔为5(秒),Rally将尝试在秒0,5,10,15 ... .执行相应的操作Rally支持确定性和泊松,但您可以定义自己的自定义时间表。
 •  target-throughput(可选):定义基准测试模式。如果没有定义,Rally将假设这是一个吞吐量基准,并将以尽可能快的速度运行任务。对于批处理风格的操作,这是最需要的,因为实现最佳吞吐量比获得可接受的延迟更重要。如果定义了它,它将指定所有客户端的每秒请求数。例如,如果你指定8个客户机的目标吞吐量为1000,这意味着每个客户机每秒将发出125(= 1000 / 8)个请求。总的来说,所有客户端每秒将发出1000个请求。如果Rally报告的吞吐量小于指定的吞吐量,那么Elasticsearch就无法到达它。
 •  target-interval(可选):这仅仅是1 / target-throughput(以秒为单位),对于吞吐量小于每秒一个操作的情况可能更方便。
 •  completed-by(可选):根据提供的任务名来结束并发的task,如果设置为any那么一旦有一个任务结束,整个schedule结束。假设有八个并发的相同任务,其中一个结束,另外7个结束。
 •  ignore-response-error-level(可选):当基准测试运行时,控制是否忽略任务执行过程中遇到的错误。唯一允许的值是非致命的,它结合cli选项——on-error=abort,将在任务执行期间忽略非致命错误。


注意:

 

 •  只能定义 target-intervaltarget-throughput的一个,但不能两者都定义(否则 Rally 将引发错误)。
 •  iterationstime-period这两类的参数也不能同时定义。


1.3.1 schedule examples


基础配置

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 •  使用一个 client 每秒10个操作
 •  并使用100个迭代作为热身,然后使用100个迭代来测量


并发配置
默认 rally 对每个 operation 分配一个 client 进行处理。

 

在 parallel 和每个 task 都可以指定 clients。

 

如果两者的clients参数出现冲突,则可参考以下示例:

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Rally 不会同时运行所有三个任务,Rally 将首先同时运行“match-all”和“term”(每个任务一个client)。在他们完成之后,Rally将与一个客户运行“phrase”。

 

如果 parallel 指定比任务更多的 client,但这些 client 将是空闲的。

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这种方式确保 phrase 由两个 client 执行,其他任务一个client执行。

 

2 rally安装


2.1 依赖工程以及相关版本


1.开发包:curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel gcc perl-ExtUtils-MakeMaker libffi-devel bzip2-devel
2.python:3.8以上
3.jdk:1.8
4.git:2.7.5


2.2 离线安装esrally

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如果是已存在python3其他版本,后安装的python3.8,需要修改 install.sh中的python3修改成python3.8

 

默认rally参数和压测文件路径:/root/.rally/

 

使用 /root/.rally/benchmarks/tracks/default/download.sh 选择下载离线测试数据

 

安装后测试

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3 自定义测试


这里分三个场景:

 

1.自定义查询压测:对当前索引进行自定义dsl查询压测。


2.重建索引测试:重建索引,修改分片数,并进行dsl查询测试。


3.使用challengs方式进行压测。


其中查询的dsl为:

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3.1 自定义简单查询压测
创建track路径

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获取索引的mapping文件

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创建track.json

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运行自定义查询测试

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使用 --report-file 定义测试结果输出文件。

 

3.2 重建索引测试


创建 track ,获取压测数据,此处会生产索引数据文件,因此需要注意track路径的文件使用。

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修改索引 metricbeat 的分片数,即修改 metricbeat.json 文件中分片参数

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重建索引

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测试自定义查询

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3.3 使用 challenges 定义压测内容


创建track的方式与3.2一致。 以添加 challenges 文件的方式增加schedule;

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在/usr/local/esrally/tracks/acme路径下添加 challenges 路径,在其中新建query-dsl.json。

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将原来的 operations 迁移到default.json,设置 "default": true 使其成为默认的 challenges。

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修改索引 metricbeat 的分片数,即修改 metricbeat.json 文件中分片参数

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重建索引

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测试自定义查询:

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使用 --report-file 定义测试结果输出文件。

 

4. 总结


1.在使用 track进行测试内容定义的时候,如果仅仅是对查询内容的qps测试,则不需要create-track这个命令项创建track,直接创建track.json文件来减少测试的时间和存储成本。
2.面对比较复杂的测试场景,比如有多次bulksearch的流程,建议定义不同的challenges进行区分。
3.在实际测试(16c32g的虚机)中,esrally单 client 的 bulk 写入性能不到2w docs/s,如果需增加压力则需要加 client。
4.rally 的报告中,latency 减去 service_time 即为 rally 等待 Elasticsearch 的响应时间。


参考文档


 •  rally 详解:
https://elasticsearch.cn/article/275
 •  部署参考文档: https://cloud.tencent.com/developer/article/1892344
 •  压测结果指标: https://esrally.readthedocs.io/en/stable/metrics.html
 •  测试数据源地址: http://benchmarks.elasticsearch.org.s3.amazonaws.com/

 

作者介绍


作者:金多安,Elastic 认证工程师、Elastic 中文社区日报编辑、运维工程师。

 

审稿人:铭毅天下,Elastic 认证工程师,Elastic 中国合作培训讲师,阿里云 MVP,Elastic Stack 技术博文全网累计阅读量 1000万+。

 

说明
 esrally 如何进行简单的自定义性能测试?-开源基础软件社区

上个月,死磕 Elasticsearch 知识星球搞了:“群智涌现”杯输出倒逼输入——Elastic干货输出活动。

 

后续会不定期逐步推出系列文章,目的:以文会友,“输出倒逼输入”。

 

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