ClickHouse 和 Elasticsearch 压测对比,谁才是yyds?

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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(DBMS)。在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程。只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为 « 矢量化查询执行 »,它有利于降低实际的数据处理开销。

Elasticsearch 是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库 Apache Lucene。 它可以被这样准确地形容:

  • 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索
  • 一个分布式实时分析搜索引擎
  • 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
2)为什么要对他们进行压测

众所周知,ClickHouse 在基本场景表现非常优秀,性能优于 ES,但是我们实际的业务查询中有很多是复杂的业务查询场景,甚至是大数量的查询,所以为了在双十一业务峰值来到前,确保大促活动峰值业务稳定性,针对 ClickHouseElasticsearch 在我们实际业务场景中是否拥有优秀的抗压能力,通过这次性能压测,探测系统中的性能瓶颈点,进行针对性优化,从而提升系统性能。

1.2 制定压测目标

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为什么会选择这个(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, 11);
    // 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<OutboundBacklogRespBO> 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<Integer> 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<OutboundBacklogRespBO> 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<OutboundBacklogRespBO> 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<Integer> preDispatchCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsOrderSkuMapper.preDispatchInfo(wmsOrderSkuQueryBo), executor);
    return processResult(preCrossDockInfoCF, preAssignOrderQtyCF, prePickingInfoCF, preSowInfoCF, preDispatchCF);
}
2)接口(queryOBBacklogData),总共查询了 5 个表,如下:
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 11:00:00'
   and m.createTime <= '2021-12-14 11:00:00'
   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
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从上面 SQL 截图可以看出,查询待越库件数 & 待越库任务数,共读了 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 11:00:00'
        and m.createTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        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
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从上面 SQL 截图可以看出,查询集合任务信息 - 待分配订单,共读了 153118 行数据

select minus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty), toDecimal64(04))),
             toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(04)))) as prePickingSkuQty,
       count(distinct m.taskNo) as prePickingTaskQty
from wms.wms_picking_task m final
    prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        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)
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从上面 SQL 截图可以看出,查询拣货信息 - 待拣货件数 & 待拣货任务数,共读了 2673536 行数据

select minus(toInt32(ifnull(sum(m.locateQty), toDecimal64(04))),
             toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(04)))) as prePickingSkuQty,
       count(distinct m.taskNo) as prePickingTaskQty
from wms.wms_picking_task m final
prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        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)
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从上面 SQL 截图可以看出,查询分播信息 - 待分播件数 & 待分播任务,共读了 1448149 行数据

select ifnull(sum(m.unTrackQty), 0as unTrackQty
from wms.wms_order_sku m final
    prewhere
        m.shipmentOrderCreateTime >= '2021-12-03 11:00:00'
        and m.shipmentOrderCreateTime <= '2021-12-14 11:00:00'
        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')
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从上面 SQL 截图可以看出,查询发货信息 - 待发货件数,共读了 99591 行数据

2 测试环境准备

为了尽可能发挥性能压测作用,性能压测环境应当尽可能同线上环境一致,所以我们使用了和线上一样的环境

3 采集工具准备

监控工具

  • http://origin.jd.com/ :监控 JVM,方法级别监控(提供秒级支持)
  • http://console.jex.jd.com/ :提供异常堆栈监控,火焰图监控、线程堆栈分析
  • http://x.devops.jdcloud.com/ :支持查看 clickhouse/Elasticsearch 数据库服务每个节点的 cpu 使用率
  • http://dashboard.fireeye.jdl.cn/ :监测应用服务器 cpu 使用率、内存使用率

4 压测执行及结果分析

4.1 编写压测脚本工具

Forcebot(http://forcebot.jd.com) 是专门为开发人员、测试人员提供的性能测试平台,通过编写脚本、配置监控、设置场景、启动任务、实时监控、日志定位、导出报告一系列操作流程来完成性能测试,灵活的脚本配置满足同步、异步、集合点等多种发压模式。

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

4.2 设计压测数据

4.2.1 前期压测中名词解释
  • DBCP:数据库连接池,是 apache 上的一个 Java 连接池项目。DBCP 通过连接池预先同数据库建立一些连接放在内存中 (即连接池中),应用程序需要建立数据库连接时直接到从接池中申请一个连接使用,用完后由连接池回收该连接,从而达到连接复用,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 8
  • max_threadclickhouse 中底层配置,处理 SQL 请求时使用的最大线程数。默认值是 clickhouse 服务器的核心数量。
  • coordinating:协调节点数,主要作用于请求转发,请求响应处理等轻量级操作
  • 数据节点:主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等。数据节点对 cpu,内存,io 要求较高, 在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不够的时候,需要在集群中添加新的节点
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 2
  • maxTotal=16

每次压测前,一定要观察每个数据节点的 cpu 使用率

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注:从上面压测过程中,序号 6-12 可以看出,并发用户数在增加,但 tps 没有幅度变化,检查发现 bigdata dbcp 数据库链接池最大线程数未配置,默认最大线程数是 8,并发用户数增加至 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 maxTotal=50,通过调整 max_thread 不同的值,数据库节点 CPU 使用率保持在 50% 左右,来查看相应的监测数据指标:应用服务 CPU 使用率、TPS、TP99、并发用户数。

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clickhouse 数据节点,CPU 使用率:

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  • Elasticsearch 数据服务:32C128G6 节点 2 副本
  • 应用服务器:4 核 8G 2
  • Elasticsearch 同样保持数据库服务 CPU 使用率达到(50% 左右),再监控数据指标 tps、tp99
  • 调整指标如下:coordinating 协调节点数、 数据节点、poolSize

指标 1:coordinating=2,数据节点 = 4,poolSize=400

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注:在压测的过程中发现,coordinating 节点的 cpu 使用率达到 51.69%,负载均衡的作用受限,所以协调节点需扩容 2 个节点

指标 2:coordinating=4,数据节点 = 5,poolSize=800

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

指标 3:coordinating=4,数据节点 = 5,poolSize=1200

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注:压测过程中,发现 coordinating 协调节点还是需要扩容,不能支持现在数据节点 cpu 使用率达到 50%

Elasticsearch 数据节点及协调节点,CPU 使用率:

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我们在压测的过程中发现一些之前在开发过程中没发现的问题,首先 bdcp 数 bigdata 应用服务器,使用的线程池最大线程数为 8 时,成为瓶颈,用户数增加至 8 以后, clickhouse 的 cpu 稳定在 40%~50% 之间不在增加,应用服务器 CPU 稳定在 25% 左右,其次 warehouse 集群协调节点配置低,协调节点 CPU 使用率高,最后是 clickhouse-jdbc JavaCC 解析 sql 效率低。

4.3 结果分析

4.3.1 测试结论

1)clickhouse 对并发有一定的支持,并不是不支持高并发,可以通过调整 max_thread 提高并发

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

2)在并发方面 Elasticsearchclickhouse 支持的更好,但是相应的响应速度慢很多

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

综合考量,我们认为 clickhouse 足以支撑我们的业务诉求

4.3.2 优化建议
  • 对 ES 协调节点进行扩容
  • bigdata 应用线程池最大线程数调高至 200
  • bigdata 应用 dbcp 线程池 maxTotal 设置成 50
  • 读取配置文件工具类增加内存缓存
来源:my.oschina.net/u/4090830/blog/5570795

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原文始发于微信公众号(Java知音):ClickHouse 和 Elasticsearch 压测对比,谁才是yyds?