polardb tpc-c 测试内存溢出 有实践过吗?

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真的很搞笑 2024-04-29 14:22:47 61 发布于黑龙江 分享
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阿里云 AI 助理回答

在使用 BenchmarkSQL 进行 TPC-C 测试时,如果在 build 数据阶段 遇到内存溢出的问题,可能是由于以下几个原因导致的。以下是详细的分析和解决方案:


1. 问题原因分析

a. JVM 默认内存配置不足

BenchmarkSQL 是基于 Java 的工具,默认的 JVM 内存配置可能不足以处理大规模数据导入任务(例如 1000 个仓库、5 亿多条记录)。如果未调整 JVM 参数,可能会导致内存溢出(OutOfMemoryError)。

b. 数据导入并发数过高

props.mysql 配置文件中,loadWorkers 参数控制数据导入的并发数。如果设置过高(例如默认值 100),可能会导致内存占用过高,从而引发内存溢出。

c. ECS 压力机资源不足

根据知识库中的描述,建议使用高规格的 ECS 实例(如 ecs.g6.8xlarge,32 vCPU,128 GB 内存)作为压力机。如果使用的 ECS 实例规格较低,可能会因内存不足而导致问题。


2. 解决方案

a. 调整 JVM 内存参数

在运行 runDatabaseBuild.sh 脚本时,可以通过修改脚本中的 JVM 参数来增加可用内存。具体操作如下: 1. 打开 run/runDatabaseBuild.sh 文件。 2. 找到类似以下的 JVM 参数配置:

java -Xms512M -Xmx2048M -cp $CLASSPATH org.postgresql.benchmarksql.LoadData $*
  1. -Xms-Xmx 参数调整为更高的值,例如:
    java -Xms4G -Xmx8G -cp $CLASSPATH org.postgresql.benchmarksql.LoadData $*
    

    说明-Xms 是 JVM 初始堆内存大小,-Xmx 是最大堆内存大小。根据 ECS 实例的内存大小合理调整这些值。

b. 降低数据导入并发数

props.mysql 配置文件中,适当降低 loadWorkers 参数的值。例如,将默认值从 100 降低到 50 或更低:

loadWorkers=50

注意:降低并发数会延长数据导入时间,但可以有效减少内存占用。

c. 使用更高规格的 ECS 实例

确保使用的 ECS 实例规格足够高。根据知识库中的建议,推荐使用 ecs.g6.8xlarge(32 vCPU,128 GB 内存)作为压力机。如果当前实例规格较低,建议升级到更高配置。

d. 后台运行并监控内存使用

为了避免 SSH 断开导致任务中断,建议通过 nohup 命令将数据导入任务推到后台运行,并实时监控内存使用情况:

nohup ./runDatabaseBuild.sh props.mysql > build.log 2>&1 &

同时,可以通过以下命令监控内存使用:

top

或查看日志文件:

tail -f build.log

3. 验证数据完整性

在完成数据导入后,务必验证数据的完整性。根据知识库中的描述,可以通过执行以下 SQL 查询来检查数据是否正确导入:

select a.* from (Select w_id, w_ytd from bmsql_warehouse) a left join (select d_w_id, sum(d_ytd) as d_ytd_sum from bmsql_district group by d_w_id) b on a.w_id = b.d_w_id and a.w_ytd = b.d_ytd_sum where b.d_w_id is null;

如果返回结果集为空,则说明数据完整。


4. 其他注意事项

  • 关闭不必要的服务:在 ECS 上运行测试时,关闭其他占用内存的服务,以释放更多资源。
  • 优化 PolarDB-X 参数:根据知识库中的建议,调整 PolarDB-X 实例的相关参数,例如:
    set global RECORD_SQL=false;
    set global MPP_METRIC_LEVEL=0;
    set global ENABLE_CPU_PROFILE=false;
    set global ENABLE_TRANS_LOG=false;
    

    这些参数可以减少数据库的资源消耗,提升性能。


5. 总结

通过调整 JVM 内存参数、降低数据导入并发数、使用更高规格的 ECS 实例以及优化 PolarDB-X 参数,可以有效解决 BenchmarkSQL 在 TPC-C 测试中 build 数据阶段的内存溢出问题。如果问题仍然存在,建议逐步排查 ECS 资源使用情况和数据库配置,确保测试环境满足要求。

希望以上内容能够帮助您顺利完成测试!

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