性能测试报告

Sharding-JDBC性能测试报告

测试结果概述

1、性能损耗测试：服务器资源充足、并发数相同，比较JDBC和Sharding-JDBC性能损耗，Sharding-JDBC相对JDBC损耗不超过7%
2、性能对比测试：服务器资源使用到极限，相同的场景JDBC与Sharding-JDBC的吞吐量相当
3、性能对比测试：服务器资源使用到极限，Sharding-JDBC采用分库分表后，Sharding-JDBC吞吐量较JDBC不分表有接近2倍的提升
4、性能对比测试：服务器资源使用到极限，Sharding-JDBC V1.5.2与V1.4.2对比，性能比较稳定

基准测试性能对比

业务场景 JDBC Sharding-JDBC1.5.2 Sharding-JDBC1.5.2/JDBC损耗
单库单表查询 493 470 4.7%
单库单表更新 6682 6303 5.7%
单库单表插入 6855 6375 7%

JDBC单库两库表与Sharding-JDBC两库各两表对比

业务场景 JDBC单库两表 Sharding-JDBC两库各两表 性能提升至
查询 1736 3331 192%
更新 9170 17997 196%
插入 11574 23043 199%

JDBC单库单表与Sharding-JDBC两库各一表对比

业务场景 JDBC单库单表 Sharding-JDBC两库各一表 性能提升至
查询 1586 2944 185%
更新 9548 18561 194%
插入 11182 21414 192%

Sharding-JDBC v1.4.2与v1.5.2版本对

业务场景 Sharding-JDBC 1.4.2  Sharding-JDBC 1.5.2    1.5.2⁄1.4.2
查询 2934 2944 100.34%
更新 18454 18561 100.58%
插入 21045 21414 101.75%

测试目的

  • 对比Sharding-JDBC 1.5.2与JDBC性能是否有较大损耗;
  • Sharding-JDBC 1.52与1.4.2版本对比，性能是否有损耗;
  • Sharding-JDBC 1.5.2是否存在非功能问题，为优化提供依据;

测试场景

JDBC业务场景

业务场景    场景缩写    
单库单表查询 JSdbStSelect
单库单表插入 JSdbStInsert
单库单表更新 JSdbStUpdate
单库两表查询 JSdbMtSelect
单库两表插入 JSdbMtInsert
单库两表更新 JSdbMtUpdate

Sharding-JDBC业务场景

业务场景    场景缩写    
单库单表查询 SJSdbStSelect
单库单表插入 SJSdbStInsert
单库单表更新 SJSdbStUpdate
单库两表查询 SJSdbMtSelect
单库两表插入 SJSdbMtInsert
单库两表更新 SJSdbMtUpdate
两库各一表查询 SJMdbStSelect
两库各一表插入 SJMdbStInsert
两库各一表更新 SJMdbStUpdate
两库各两表查询 SJMdbMtSelect
两库各两表插入 SJMdbMtInsert
两库各两表更新 SJMdbMtUpdate

所有测试场景共分为以下两大类，其中极限测试测试范围是全部场景，基准测试范围是以下场景：

业务场景    场景缩写    
单库单表查询 JSdbStSelect
单库单表插入 JSdbStInsert
单库单表更新 JSdbStUpdate
单库单表查询 SJSdbStSelect
单库单表插入 SJSdbStInsert
单库单表更新 SJSdbStUpdate

测试方法

基准测试：服务器资源充足，使用同样的并发线程数量，对比同样的业务场景
极限测试：服务器资源使用达到极限、TPS不再上升，对比JDBC和Sharding-JDBC分库分表

测试环境配置

服务器配置

名称 硬件配置 软件配置 混合应用
DB0 OS：CentOS 6.6 64bit
处理器：2C四核
内存：32G
存储：250G*2_RAID1+600G*4_RAID10
网卡：1000mbps		 Mysql 5.7.13 否
DB1 OS：CentOS 6.6 64bit
处理器：2C四核
内存：32G
存储：250G*2_RAID1+600G*4_RAID10
网卡：1000mbps		 Mysql 5.7.13 否

测试过程数据

基准测试

单库单表查询

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库单表查询 7 493
Sharding-JDBC 1.5.2单库单表查询 8 470

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库单表更新

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库单表更新 2 6682
Sharding-JDBC 1.5.2单库单表更新 3 6303

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库单表插入

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库单表插入 2 6855
Sharding-JDBC 1.5.2单库单表插入 2 6375

TPS展示

TPS

RT展示

RT

极限测试

单库单表与两库各一表查询

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库单表查询 7 1586
Sharding-JDBC 1.5.2单库单表查询 7 1600
Sharding-JDBC 1.5.2两库各1表查询 13 2944

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库两表与两库各两表查询

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库两表查询 6 1736
Sharding-JDBC 1.5.2单库两表查询 7 1732
Sharding-JDBC 1.5.2两库各两表查询 10 3331

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库单表更新与两库各一表更新

业务场景 业务平均响应时间（ms） 业务TPS
JDBC单库单表更新 7 9548
Sharding-JDBC 1.5.2单库单更新 7 9263
Sharding-JDBC 1.5.2两库各1表更新 4 18561

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库两表与两库各2表更新

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库两表更新 7 9170
Sharding-JDBC 1.5.2单库两表更新 7 8941
Sharding-JDBC 1.5.2两库各两表更新 5 17997

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库单表插入与两库各一表插入

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库单表插入 5 11182
Sharding-JDBC 1.5.2单库单表插入 5 10882
Sharding-JDBC 1.5.2两库各1表插入 4 21414

TPS展示

TPS

RT展示

RT

单库两表与两库各2表插入

业务场景 业务平均响应时间(ms) 业务TPS
JDBC单库两表插入 4 11574
Sharding-JDBC 1.5.2单库两表插入 5 10849
Sharding-JDBC 1.5.2两库各两表插入 4 23043

TPS展示

TPS

RT展示

RT

Sharding-JDBC 1.4.2与1.5.2两库各一表对比

业务场景 Sharding-JDBC 1.4.2  Sharding-JDBC 1.5.2    1.5.2⁄1.4.2 
查询 2934 2944 100.34%
更新 18454 18561 100.58%
插入 21045 21414 101.75%

TPS展示

TPS

RT展示

RT

附录

本次测试，共使用两台数据库服务器，每台服务器上分别有1库，每个库中分别有2个主表，2个子表

建表语句说明

主表结构如下：

order_0 | CREATE TABLE `order_0` (
  `id` bigint(50) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_id` varchar(50) NOT NULL,
  `order_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `cust_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `cust_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `cust_email` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `payment_method_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `payment_provider_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `shipping_method_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `packing_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `preferred_shipping_time_type` int(11) DEFAULT NULL,
  `receiver_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `receiver_address` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `receiver_country_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `receiver_province_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `receiver_city_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `receiver_zip` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `receiver_tel` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `receiver_mobile_tel` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `cust_message` varchar(500) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_id` (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5189307 DEFAULT CHARSET=gbk

子表结构如下

ordert_0 | CREATE TABLE `ordert_0` (
  `idm` bigint(50) NOT NULL,
  `id` int(10) DEFAULT NULL,
  `order_idm` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `order_typem` int(11) DEFAULT NULL,
  `cust_idm` int(11) DEFAULT NULL,
  `cust_typem` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk ROW_FORMAT=DYNAMIC

SQL语句说明

JDBC 插入

insert 
into order_?(order_id,order_type,cust_id,cust_type,cust_email,payment_method_type,payment_provider_id,shipping_method_type,packing_type,preferred_shipping_time_type,receiver_name,receiver_address,receiver_country_id,receiver_province_id,receiver_city_id,receiver_zip,receiver_tel,receiver_mobile_tel,cust_message) VALUES (?, 0, 10, 1, 'dtest002@dangdang.com', 1, 6, 1, 0, 3, 'ttt ttt', 'beijingshijinganzhongxin', 9000, 111, 1, '100011', '51236117', ' ', ' ');

JDBC 查询

select a.id,order_id,order_type,cust_id,cust_type,cust_email,payment_method_type,payment_provider_id,shipping_method_type,packing_type,preferred_shipping_time_type,receiver_name,receiver_address,receiver_country_id,receiver_province_id,receiver_city_id,receiver_zip,receiver_tel,receiver_mobile_tel,cust_message from order_? a,ordert_? b where a.id=? and a.id%100=b.idm%100;

JDBC 更新

Update order_? SET order_id=?,order_type=0,cust_id=10,cust_type=1,cust_email='dtest002@dangdang.com' where id=?;

Sharding-JDBC 插入

INSERT INTO `order`(order_id,order_type,cust_id,cust_type,cust_email,payment_method_type,payment_provider_id,shipping_method_type,packing_type,preferred_shipping_time_type,receiver_name,receiver_address,receiver_country_id,receiver_province_id,receiver_city_id,receiver_zip,receiver_tel,receiver_mobile_tel,cust_message) VALUES (?, 0, 10, 1, 'dtest002@dangdang.com', 1, 6, 1, 0, 3, 'ttt ttt', 'beijingshijinganzhongxin', 9000, 111, 1, '100011', '51236117', ' ', ' ');

Sharding-JDBC 查询

select cust_id,cust_type,cust_email,payment_method_type,payment_provider_id,shipping_method_type,packing_type,preferred_shipping_time_type,receiver_name,receiver_address,receiver_country_id,receiver_province_id,receiver_city_id,receiver_zip,receiver_tel,receiver_mobile_tel,cust_message from order a,order_item b where a.id=? and a.id%100=b.idm%100;

Sharding-JDBC 更新

update order SET order_id=?,order_type=0,cust_id=10,cust_type=1,cust_email='dtest002@dangdang.com' where id=?;