ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践

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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：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

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。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

1.2 制定压测目标

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ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图

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为什么会选择这个（queryOBBacklogData）接口呢？文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

1）从复杂度来看，接口（queryOBBacklogData）查询了 5 次，代码如下：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

/**
* 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);
}

2）接口（queryOBBacklogData），总共查询了 5 个表，如下：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

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：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/448560.html

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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ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图1

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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

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图2

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(0, 4))),
toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(0, 4)))) 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)

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图3

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(0, 4))),
toInt32(ifnull(sum(m.pickedQty), toDecimal64(0, 4)))) 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)

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图4

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), 0) as 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')

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图5

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_thread：clickhouse 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 8G2
maxTotal=16

注：每次压测前，一定要观察每个数据节点的 cpu 使用率

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图6

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。

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图7

clickhouse 数据节点，CPU 使用率：

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图8

Elasticsearch 数据服务：32C128G6 节点 2 副本
应用服务器：4 核 8G2
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

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图9

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

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图10

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 值

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

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图11

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：

ClickHouse 与 Elasticsearch 压测实践插图12

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 Elasticsearch 比 clickhouse 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

作者：潘雪艳

 
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