elasticsearch性能测试工具rally深入详解

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: elasticsearch性能测试工具rally深入详解 题记 elasticsearch性能测试研究了很久,自己想过通过批量导入数据,然后记录时间,统计CPU、内存等变化,计算得出某个性能指标。但显然,数据量起伏不定,非常不准确。

elasticsearch性能测试工具rally深入详解

题记
elasticsearch性能测试研究了很久,自己想过通过批量导入数据,然后记录时间,统计CPU、内存等变化,计算得出某个性能指标。但显然,数据量起伏不定,非常不准确。 
研究发现,github上提供了rally作为elasticsearch的性能测试工具,较好的解决了es性能测试问题。

1、esrally功能:es的性能测试工具。
esrally不支持windows版本,目前只支持Linux和Mac OS。 
esrally的运行基于以下两点假设: 
1)所有运行在同一台机器完成。(未来改假设条件可能会去掉) 
2)你需要向Elasticsearch索引中添加特定的数据集,然后在其上进行基准查询(benchmarking queries).

2、esrally安装:
前提:验证是否安装了以下内容(注意版本) 
Python 3.4+ available as python3 on the path (verify with: python3 –version which should print Python 3.4.0 or higher) 
pip3 available on the path (verify with pip3 –version) 
JDK 8 
git

如下所示:

[root@laoyang git-2.4.0]# python
Python 3.5.1 (default, Aug 2 2016, 09:53:20)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-17)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

[root@laoyang git-2.4.0]# git --version
git version 2.4.0

[root@laoyang git-2.4.0]# java -version
java version "1.8.0_91"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_91-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.91-b14, mixed mode)

[root@laoyang git-2.4.0]# find / -name "pip3"
/usr/bin/pip3
/usr/local/python3/bin/pip3

步骤1:安装 Rally
pip3 install esrally

步骤2:配置 Rally
调用: esrally configure 会提示让你输入 java8.home(也就是JAVA_HOME设定的环境变量路径)。 
仅java8.home使用自己本机的JAVA_HOME环境变量路径,其他采用默认值即可。

[root@laoyang .rally]# cat /root/.rally/rally.ini
[meta]
config.version = 5

[system]
root.dir = /root/.rally/benchmarks
log.root.dir = logs
env.name = local

[source]
local.src.dir=/root/.rally/src   #注意,此路径并非elaticsearch安装路径。
remote.repo.url=https://github.com/elastic/elasticsearch.git

[provisioning]
local.install.dir = install

[runtime]
java8.home = /opt/jdk1.8.0_91  #注意,JAVA_HOME 路径为:/opt/jdk1.8.0_91

[benchmarks]
local.dataset.cache = ${system:root.dir}/data

[reporting]
datastore.type = elaticsearch
datastore.host = 10.0.1.30
datastore.port = 9200
datastore.secure = False
datastore.user =
datastore.password =

[tracks]
default.url = https://github.com/elastic/rally-tracks

步骤3:运行esrally
由于elasticsearch的运行必须非root账户。esrally建议用非root账户执行。

3、esrally执行常见问题及解决方案
问题1:版本用哪个版本?
目前用最新版本 Rally 0.3.2(2016-8-7发行)。

问题2:注意gradle需要2.13版本,高版本会不兼容。
[root@laoyang caches]# ll /usr/bin/gradle 
lrwxrwxrwx 1 root root 27 Aug 5 17:13 /usr/bin/gradle -> /opt/gradle-2.13/bin/gradle

问题3:安装时候提示 documents.json.bz2 无法下载成功。
1)手动下载: http://benchmarks.elasticsearch.org.s3.amazonaws.com/corpora/geonames/documents.json.bz2
2)移动到 /root/.rally/benchmarks/data/geonames/(对于root用户)
对于非root用户,elaticsearch用户,移动路径为:/home/elasticsearch/benchmarks/data/geonames/

问题4: esrally单独运行和加参数运行区别?
esrally单独运行:非常方便的指令,等价于 :esrally –pipeline=from-sources –version=current. Rally 将要通过Gradle从源码编译elasticsearch。 
esrally –pipline=from-distribution –distribution-version=2.3.4, Rally将要从 https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/tar/elasticsearch/2.3.4/elasticsearch-2.3.4.tar.gz

下载elaticsearch2.3.4版本运行。

问题5: Could not resolve all dependencies for configuration ‘:benchmarks:classpath’.
37 > Could not download shadow.jar (com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:1.2.3)如何解决? 
root账户下:

cd /home/elasticsearch/.rally/benchmarks/src 
gradle :distribution:tar:assemble

正确提示信息为:

deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
:modules:transport-netty4:processResources UP-TO-DATE
:modules:transport-netty4:classes
:modules:transport-netty4:jar
:modules:transport-netty4:copyPluginPropertiesTemplate
:modules:transport-netty4:pluginProperties
:modules:transport-netty4:bundlePlugin
:distribution:buildModules
:distribution:tar:buildTar
:distribution:tar:generatePomFileForNebulaPublication
:distribution:tar:signArchives SKIPPED
:distribution:tar:assemble

BUILD SUCCESSFUL

4、esrally最终运行结果:
Preparing for race (might take a few moments) ...
  Building from sources ...
/home/elasticsearch/.rally/benchmarks/races/2016-08-08-07-29-59/local/logs/rally_out.logRacing on track [geonames] and challenge [append-no-conflicts] with car [defaults]
  Benchmarking indexing at 12183.1 docs/s [100% done]
  Benchmarking stats (warmup iteration 100/100) [100% done]
  Benchmarking stats (iteration 100/100) [100% done]
  Benchmarking search (warmup iteration 100/100) [100% done]
  Benchmarking search (iteration 100/100) [100% done]
------------------------------------------------------
  _______ __ _____
  / ____(_)___ ____ _/ / / ___/_________ ________
  / /_ / / __ \/ __ `/ / \__ \/ ___/ __ \/ ___/ _ \
 / __/ / / / / / /_/ / / ___/ / /__/ /_/ / / / __/
/_/ /_/_/ /_/\__,_/_/ /____/\___/\____/_/ \___/
------------------------------------------------------
| Metric | Value |
|----------------------------------------------------------:|----------:|
| Min Indexing Throughput [docs/s] | 11949 |
| Median Indexing Throughput [docs/s] | 12307 |
| Max Indexing Throughput [docs/s] | 13349 |
| Indexing time [min] | 164.045 |
| Merge time [min] | 32.3815 |
| Refresh time [min] | 8.82333 |
| Flush time [min] | 1.63852 |
| Merge throttle time [min] | 1.45482 |
| Query latency default (90.0 percentile) [ms] | 68.8676 |
| Query latency default (99.0 percentile) [ms] | 77.6009 |
| Query latency default (100 percentile) [ms] | 78.8328 |
| Query latency term (90.0 percentile) [ms] | 4.63227 |
| Query latency term (99.0 percentile) [ms] | 10.9506 |
| Query latency term (100 percentile) [ms] | 13.0573 |
| Query latency phrase (90.0 percentile) [ms] | 6.35018 |
| Query latency phrase (99.0 percentile) [ms] | 13.1745 |
| Query latency phrase (100 percentile) [ms] | 14.2399 |
| Query latency country_agg_uncached (90.0 percentile) [ms] | 361.913 |
| Query latency country_agg_uncached (99.0 percentile) [ms] | 384.75 |
| Query latency country_agg_uncached (100 percentile) [ms] | 392.645 |
| Query latency country_agg_cached (90.0 percentile) [ms] | 7.71451 |
| Query latency country_agg_cached (99.0 percentile) [ms] | 17.4704 |
| Query latency country_agg_cached (100 percentile) [ms] | 18.4851 |
| Query latency scroll (90.0 percentile) [ms] | 50.4234 |
| Query latency scroll (99.0 percentile) [ms] | 50.9866 |
| Query latency scroll (100 percentile) [ms] | 51.2115 |
| Query latency expression (90.0 percentile) [ms] | 482.02 |
| Query latency expression (99.0 percentile) [ms] | 485.951 |
| Query latency expression (100 percentile) [ms] | 491.999 |
| Query latency painless_static (90.0 percentile) [ms] | 890.382 |
| Query latency painless_static (99.0 percentile) [ms] | 918.354 |
| Query latency painless_static (100 percentile) [ms] | 927.282 |
| Query latency painless_dynamic (90.0 percentile) [ms] | 968.908 |
| Query latency painless_dynamic (99.0 percentile) [ms] | 1019.14 |
| Query latency painless_dynamic (100 percentile) [ms] | 1021.97 |
| Median CPU usage (index) [%] | 887.7 |
| Median CPU usage (stats) [%] | 94.9 |
| Median CPU usage (search) [%] | 445.05 |
| Total Young Gen GC [s] | 89.121 |
| Total Old Gen GC [s] | 12.274 |
| Index size [GB] | 3.30111 |
| Totally written [GB] | 20.2123 |
| Heap used for segments [MB] | 21.6794 |
| Heap used for doc values [MB] | 0.113129 |
| Heap used for terms [MB] | 20.0574 |
| Heap used for norms [MB] | 0.0761719 |
| Heap used for points [MB] | 0.770404 |
| Heap used for stored fields [MB] | 0.6623 |
| Segment count | 96 |
| Indices Stats(90.0 percentile) [ms] | 11.5116 |
| Indices Stats(99.0 percentile) [ms] | 14.1724 |
| Indices Stats(100 percentile) [ms] | 36.8348 |
| Nodes Stats(90.0 percentile) [ms] | 11.342 |
| Nodes Stats(99.0 percentile) [ms] | 13.435 |
| Nodes Stats(100 percentile) [ms] | 16.4768 |

Logs for this race are archived in /home/elasticsearch/.rally/benchmarks/races/2016-08-08-07-29-59/local/logs-geonames-append-no-conflicts-defaults.zip
1
5、问题大讨论
https://discuss.elastic.co/t/the-below-bugs-appers-when-running-esrally/57063/25

源码 作者danielmitterdorfer一一回复, 最终作者回复: 
I am very happy too and I am glad you had so much persistence. You also uncovered a few usability problems that I need to tackle. 
帮作者提了一些建议,促使他升级了一个版本0.3.2。

参考:https://github.com/elastic/rally
--------------------- 
作者:铭毅天下 
来源:CSDN 
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
23天前
|
Java 流计算
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
34 1
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
|
14天前
|
jenkins 测试技术 持续交付
提升软件测试效率的实用技巧与工具
【10月更文挑战第12天】 本文将深入探讨如何通过优化测试流程、引入自动化工具和持续集成等策略,来显著提高软件测试的效率。我们将分享一些实用的技巧和工具,帮助测试人员更高效地发现和定位问题,确保软件质量。
27 2
|
21天前
|
SQL 分布式计算 NoSQL
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
33 4
|
19天前
|
自然语言处理 搜索推荐 关系型数据库
elasticsearch学习六:学习 全文搜索引擎 elasticsearch的语法,使用kibana进行模拟测试(持续更新学习)
这篇文章是关于Elasticsearch全文搜索引擎的学习指南,涵盖了基本概念、命令风格、索引操作、分词器使用,以及数据的增加、修改、删除和查询等操作。
13 0
elasticsearch学习六:学习 全文搜索引擎 elasticsearch的语法,使用kibana进行模拟测试(持续更新学习)
|
21天前
|
运维 监控 数据可视化
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
38 1
|
22天前
|
测试技术
黑盒功能测试工具UFT的使用
黑盒功能测试工具UFT的使用
25 0
黑盒功能测试工具UFT的使用
|
26天前
|
XML 网络安全 数据格式
Kali渗透测试:Windows事件管理工具wevtutil的使用方法(一)
Kali渗透测试:Windows事件管理工具wevtutil的使用方法(一)
60 2
|
2月前
|
存储 SQL 缓存
数据库测试|Elasticsearch和ClickHouse的对决
由于目前市场上主流的数据库有许多,这次我们选择其中一个比较典型的Elasticsearch来和ClickHouse做一次实战测试,让大家更直观地看到真实的比对数据,从而对这两个数据库有更深入的了解,也就能理解为什么我们会选择ClickHouse。
数据库测试|Elasticsearch和ClickHouse的对决
|
2月前
|
测试技术
基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具
在传统App自动化测试中,测试工程师需手动将功能测试用例转化为自动化用例。市面上多数产品通过录制操作生成测试用例,但可维护性差。本文探讨了利用大模型直接生成自动化测试用例的可能性,介绍了如何使用LangChain将功能测试用例转换为App自动化测试用例,大幅节省人力与资源。通过封装App底层工具并与大模型结合,记录执行步骤并生成自动化测试代码,最终实现高效自动化的测试流程。
64 4
|
26天前
|
XML 网络安全 数据格式
Kali渗透测试:Windows事件管理工具wevtutil的使用方法(二)
Kali渗透测试:Windows事件管理工具wevtutil的使用方法(二)
29 0