技术译文 | How Can ScaleFlux Handle MySQL Workload?

发布时间:2020-08-14 浏览次数:372

本文是一篇译文,介绍 Percona 的工程师对 ScaleFlux 的性能压测报告。

翻译:杨奇

原文地址:https://www.percona.com/blog/2020/08/06/how-can-scaleflux-handle-mysql-workload/


最近作者有一个针对 ScaleFlux 的产品也叫做 CSD 2000 进行压测的机会。本文中作者将介绍使用 Intel SSD 和 ScaleFlux 存储设备进行压测的对比结果。


一、我们为什么需要不一样的 ScaleFlux?
答案很简单,它为我们提供了内置的压缩功能和支持原子写特性对于很多工作场景尤其是数据库类型的业务而言,这些功能和特性非常重要。
因为内置的磁盘压缩功能相同的磁盘容量,我们可以存储更多的数据在 ScaleFlux 存储设备上。(引申:大规模数据存储的情况下,耗费的机器数量更少,机架位也更少。)
作者基于不同的数据集大小,不同数据库 schema 数据量进行多次测试。需要说明的是在这些测试场景中我并不打算压测这些卡的性能极限,而是对比相同容量下 ScaleFlux 存储设备 和 Intel SSD 的性能表现。

存储设备配置:
ScaleFlux – CSD 2000 4TB
Intel –  P4610 3.2TB

服务器配置:
Application server: Supermicro; SYS-6019U-TN4RT
48xIntel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GHz
190G RAM
Database Server: Inspur; SA5212M4
32xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz
64G RAM

在 Application server 运行 sysbench 压测工具,在 Database Server 运行 Percona Server for MySQL 8.0.19 。
作者禁用了 binary, slow query logging 和 adaptive hash,使用比较小的 BPS 配置,为了减少数据缓存,尽量让 sql 请求访问磁盘。另外就是测试了关闭和开启 doublewrite 的性能表现。
数据库的配置如下:

innodb_buffer_pool_size=8G
innodb_log_file_size = 2G
max_connections=500
slow_query_log=off
disable_log_bin
innodb_doublewrite=ON/OFF
tmpdir = /var/lib/mysql/
innodb_adaptive_hash_index=off
innodb_flush_method=O_DIRECT
innodb_purge_threads=32
sync_binlog=0
max_prepared_stmt_count=4000000


做了哪些测试
首先作者做了标准的 OLTP read_only,write_only 和 read-write 测试,然后作者修改分表结构,

CREATE TABLE `sbtest1` (
 `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `k` int NOT NULL DEFAULT '0',
 `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
 `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
 `data1` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `data2` varchar(255) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `k_1` (`k`),
 KEY `idx_data1` (`data1`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9999948 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci

新增加了 data1 和 data2 两个 varchar 字段,使用一本书(Gutenberg project)中的内容行记录进行填充。
为什么这样做?因为这也是 ScaleFlux 的优势之处,他们声称如果数据可以被压缩,那么 ScaleFlux 将比 Intel 的性能要好很多。
作者还修改了 OLTP lua 脚本来适配新的表结构,

index_updates = {
     "UPDATE %s%u SET k=?,data1=? WHERE id=?",
     t.INT,{t.CHAR,255},t.INT},

  non_index_updates = {
     "UPDATE %s%u SET c=?,data2=? WHERE id=?",
      {t.CHAR,120},{t.CHAR,255},t.INT},

  inserts = {
     "INSERT INTO %s%u (id, k, c, pad, data1, data2) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)",
     t.INT, t.INT, {t.CHAR, 120}, {t.CHAR, 60}, {t.CHAR,255}, {t.CHAR,255}},

  index_selects = {
     "SELECT id,data2 FROM %s%u WHERE data1=?",
     {t.CHAR,255}},

  update_based_on_data1 = {
     "UPDATE %s%u SET data2=? WHERE data1=?",
      {t.CHAR,255},{t.CHAR,255}},

压测的配置如下:

default lua scripts – 100 tables – 10ML rows each – 220G
default lua scripts – 1000 tables – 10ML rows – 2.3T
modified lua scripts – 100 tables – 10ML rows each – 440G
modified lua scripts – 540 tables – 10ML rows each – 2.5T
modified lua scripts – 540 tables – 20ML rows each – 4.7T

talk is cheap,我们来看看结果对比图吧。

Default Sysbench – Read/Write – 220G Datasize

在默认配置下,使用 100 张表,每个表 100w 条记录,数据集大小为 220G。从结果图中我们可以看到 Intel SSD 略微领先。ScaleFlux 存储设备在并发度为 96 之后有领先的优势。

需要说明都是 ScaleFlux 支持原子写,所以作者关闭了 InnoDB Double Write Buffer。而针对 Intel SSD 不支持原子写,InnoDB Double Write Buffer 是开启的。

Modified Sysbench – Read/Write – 440G Datasize

该场景下,作者使用了添加 2 个字段的压测模型。数据量扩大到 440G,而且使测试数据适合压缩。

从压测结果上看,和 ScaleFlux 声明的一样,在数据可压测的情况下,MySQL 在 ScaleFlux设备上的性能明显优于 Intel SSD,在高并发场景下,性能优势明显。
再次说明 Intel SSD 上的 MySQL 未关闭 InnoDB Double Write Buffer,而是用 ScaleFlux  设备的 MySQL 是关闭了 InnoDB Double Write Buffer 的。
我们来看一下 Intel SSD 的 MySQL 也关闭 InnoDB Double Write Buffer 的测试结果。

在同时开启或者关闭 Double Write 特性的对比测试中,使用 ScaleFlux  存储设备的 MySQL 都表现比较明显。
需要注意的是,我们不推荐在任何不支持原子写的设备上关闭 InnoDB Double Write。

Modified Sysbench – Read/Write – 2.5T Datasize

两个设备都有 3.2T 的存储容量,作者压测的数据使用了 2.5T。作者使用修改的表结构重建了 sysbench 的表。从结果上来看 ScaleFlux 存储设备上的 MySQL 性能优势比较明显。一个影响性能的因素是 SSD 存在写放大。当数据量达到一定容量比例,SSD 会进行类似垃圾回收的任务,耗费资源,影响 SSD 的写能力。

Disk Latency

从图中可以查看到 ScaleFlux 存储设备的响应时间非常稳定而 Intel 设备的响应时间则波动比较大。
CPU Usage

ScaleFlux – Read/Write –  Modified Sysbench –  540 tables –  2.5T

Intel – Read/Write –  Modified Sysbench –  540 tables –  2.5T

我们可以看到 Intel 设备的 iowait 比较高 31.52%,而 ScaleFlux 设备的 iowait 则是 11.46%,明显低于 Intel 设备。

Disk Operations

从系统层的监控数据来看测试期间的 IOPS 表现。ScaleFlux 存储设备提供更高的 IOPS 大约是 Intel 的 2 倍。更高的 IOPS 意味着 MySQL 的 QPS/TPS 更高,性能更好。下面的图也说明了这一点。

InnoDB Row Operations

从上面这张图中我们看到 Innodb 层的统计数据,每分钟  inserted/updated/deleted 多少行记录。
因为 InnoDB 关闭了 double write,使用 ScaleFlux 存储设备的 MySQL 写性能是 Intel 的接近两倍。

结论
根据作者的测试,ScaleFlux 存储没有半点水分,言行一致。如果数据量越大而且数据的可压缩性越好,性能效果则越好。需要特别说明的是,从第一次测试的结果来看,数据集比较小而且数据不可压缩的情况下 Intel SSD 存储的优势还是比较明显的(其实价格也比较低 ^_^)。



上一篇: 第01期:一文了解 ClickHouse

下一篇: 技术译文 | MySQL 8 需要多大的 innodb_buffer_pool_instances 值(上)

产品试用 产品试用
400-820-6580 免费电话