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表 7. 使用所有工作负载的全面测试的计时
任务 | 花费的时间(分钟) | 解释/说明 |
---|---|---|
创建数据库和更新数据库配置 | 1 | - |
插入工作负载 | 160 | 所有阶段的总时间 |
在表和索引上运行 stats | 340 | 时间的分布如下: 22 分 - 证券 2 小时 45 分 - CustAcc 2 小时 54 分 - 订单 |
数据库备份 | 23 | - |
查询和混合工作负载 | 825 | 这两个工作负载都使用 25、50、75、100、125 和 150 个用户运行 |
数据库恢复 | 17.5 | - |
其他 | ~15 | 其他各种任务 |
总时间 | ~1380 | 总运行时间为 23 小时 |
插入 36,020,833 个文档花费的总时间大约是 160 分钟,产生的平均吞吐量是每秒 3770 个插入。吞吐量随文档的大小而变化:
订单文档(1K 到 2K)以平均每秒 5320 个插入的吞吐量插入。
帐号文档(3K 到 10K)以平均每秒 1550 个插入的吞吐量插入。
插入这两种文档的数据量速度都是大约每小时 30GB。图 2 显示随着订单数量增长到 300 万个文档,订单插入的速度几乎保持不变。
图 2. 订单文档的插入速度
查询工作负载的结果
查询工作负载的性能随着用户数量的增加和更好地利用 CPU 而增加。正如预期的,随着 CPU 利用率接近 100%,吞吐量曲线逐渐变平。最好的吞吐量出现在有 150 个用户的情况下,在 CPU 利用率为 96% 时达到每秒 5480 个查询,见图 3。
将用户数量增加到 175 并不会使吞吐量显著提高,因为机器已经达到满负荷了。
图 3. 只读查询吞吐量、CPU 利用率和 I/O 等待时间
混合工作负载的结果
混合工作负载最好的性能也出现在有 150 个并发用户时,见图 4。吞吐量是每秒 1980 个事务。正如预期的,混合工作负载的吞吐量比纯查询和纯插入工作负载低。
图 4. 混合工作负载吞吐量、CPU 利用率和 I/O 等待时间
结束语
这次性能研究的目的是,在使用最新的 IBM 服务器硬件、存储、AIX 操作系统和 DB2 9 软件的情况下,演示 XML 工作负载的操作性能特征。所有测试都使用 DB2 新的 STMM 和自动存储特性。
我们觉得,对于包含基于消息的事务处理的 XML 应用程序以及处理大量小 XML 文档的 Web 服务应用程序,这个工作负载场景是有代表性的。选择金融业是因为我们在这方面有经验,而且它采用了一种成熟的标准化的 XML 模式 —— FIXML。
下面对测试的情况做一下总结:
总测试时间为 23 小时,包括创建数据库。
测试数据由 600 万个 CustAcc 文档、3000 万个订单文档和 20833 个证券文档组成。
测试分别采用 25、50、75、100、125 和 150 个并发用户。
插入吞吐量(每秒事务数,即 tps)随文档的大小而变化,但是在一个大小内是线性的。吞吐数据量稳定在每小时 30GB,与文档大小无关:
1550 tps(CustAcc 文档,4K 到 20K)
5320 tps(订单文档,1K 到 2K)
查询吞吐量随并发用户数量伸缩:
25 个用户时 2000 tps
150 个用户时 5500 tps(CPU 利用率最大,I/O 等待时间接近零)
混合事务吞吐量也随并发用户数量伸缩,直到大约 2000 tps:
25 个用户时 1000 tps
150 个用户时 2000 tps(~42% 的CPU 利用率,~50% 的 I/O 等待时间)。
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