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标题:
ClickHouse与Elasticsearch压测实践
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作者:
羊蹓狼
时间:
2022-9-16 17:25
标题:
ClickHouse与Elasticsearch压测实践
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ClickHouse 和Elasticsearch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
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, 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<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);
}
复制代码
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
复制代码
3)查询的数据量,如下:
[code]select(ifnull(sum(m.shouldBeCrossedDockQty),0) -ifnull(sum(m.satisfiedCrossedDockQty),0)) as preCrossStockSkuQty,count(m.docId) as preCrossStockTaskQtyfromwms.wms_ob_cross_dock m finalprewherem.createTime >= '2021-12-03 11:00:00'and m.createTime = '2021-12-03 11:00:00'and m.createTime = '2021-12-03 11:00:00'and m.shipmentOrderCreateTime = '2021-12-03 11:00:00'and m.shipmentOrderCreateTime = '2021-12-03 11:00:00'and m.shipmentOrderCreateTime
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