性能测试报告

测试环境配置

基准测试工具

• 工具：YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark)。

• 性能指标：OPS (Operations Per Second)，即数据库每秒处理的操作数。

工作负载模型

通过配置YCSB的CoreWorkload来模拟五种典型的业务场景。测试数据模型为单表usertable，主键类型HASH，字段包含10个100 字节的随机字符串（每个记录约1 KB）。

其他压测方式

8 核 32 GB 规格

32 核 128 GB 规格

64 核 256 GB 规格

1. 配置YCSB

在运行测试前，需要对YCSB的DynamoDB客户端进行配置。

1. 配置身份凭证

   编辑dynamodb/conf/AWSCredentials.properties文件，填入您在PolarDB控制台创建的DynamoDB专用账号信息。

   # 账号名即为AccessKey ID
   accessKey = <YOUR_ACCESS_KEY_ID>
   
   # 密钥
   secretKey = <YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>

2. 配置连接属性

   编辑dynamodb/conf/dynamodb.properties文件，指定要连接的PolarDB集群连接信息。

   # 认证文件的绝对路径
   dynamodb.awsCredentialsFile = /path/to/your/AWSCredentials.properties
   
   # 您需要提前在集群中创建一个usertable表。此处创建仅有分区键的usertable表，分区键名为pk。
   dynamodb.primaryKey = pk
   
   # PolarDB的DynamoDB访问地址，必须包含http://前缀
   dynamodb.endpoint = http://<your-polardb-ddb-endpoint>:<port>
   
   # region参数必须设置为空
   dynamodb.region = 
   
   # 测试所用的表主键名和类型，需与测试表保持一致
   dynamodb.primaryKey = HASH

2. 适配YCSB的Update操作

• 文件路径：dynamodb/src/main/java/site/ycsb/db/DynamoDBClient.java

• 修改方法：update()

修改前（原始代码）

@Override
public Status update(String table, String key, Map<String, ByteIterator> values) {
  if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
    LOGGER.debug("updatekey: " + key + " from table: " + table);
  }

  Map<String, AttributeValueUpdate> attributes = new HashMap<>(values.size());
  for (Entry<String, ByteIterator> val : values.entrySet()) {
    AttributeValue v = new AttributeValue(val.getValue().toString());
    attributes.put(val.getKey(), new AttributeValueUpdate().withValue(v).withAction("PUT"));
  }

  UpdateItemRequest req = new UpdateItemRequest(table, createPrimaryKey(key), attributes);

  try {
    dynamoDB.updateItem(req);
  } catch (AmazonServiceException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return Status.ERROR;
  } catch (AmazonClientException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return CLIENT_ERROR;
  }
  return Status.OK;
}

修改后（使用UpdateExpression）

@Override
public Status update(String table, String key, Map<String, ByteIterator> values) {
  if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
    LOGGER.debug("updatekey: " + key + " from table: " + table);
  }

  StringBuilder updateExp = new StringBuilder("SET ");
  Map<String, String> attrNames = new HashMap<>();
  Map<String, AttributeValue> attrValues = new HashMap<>();
  boolean first = true;
  for (Map.Entry<String, ByteIterator> entry : values.entrySet()) {
    String attr = entry.getKey();
    if (!first) {
      updateExp.append(", ");
    }
    String attrName = "#" + attr;
    String valueName = ":" + attr;
    updateExp.append(attrName).append(" = ").append(valueName);
    attrNames.put(attrName, attr);
    attrValues.put(valueName, new AttributeValue(entry.getValue().toString()));
    first = false;
  }

  UpdateItemRequest req = new UpdateItemRequest()
      .withTableName(table)
      .withKey(createPrimaryKey(key))
      .withUpdateExpression(updateExp.toString())
      .withExpressionAttributeNames(attrNames)
      .withExpressionAttributeValues(attrValues);

  try {
    dynamoDB.updateItem(req);
  } catch (AmazonServiceException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return Status.ERROR;
  } catch (AmazonClientException ex) {
    LOGGER.error(ex);
    return CLIENT_ERROR;
  }
  return Status.OK;
}

3. 执行测试

测试分为load（加载初始数据）和run（运行工作负载）两个阶段。以1 GB数据量（100万条记录）、128并发线程、只读模型为例：

1. 加载数据（Load Phase）

   # 解释:
   # -s: 显示状态更新
   # -P workloads/workload_read_only: 指定基础workload文件
   # -P /path/to/dynamodb.properties: 指定数据库连接配置文件
   # -p recordcount=1000000: 定义总记录数
   # -p operationcount=1000000: 定义本次运行要执行的操作总数
   # -threads 128: 指定并发线程数
   
   nohup ./bin/ycsb load dynamodb -s \
   -P workloads/workload_read_only \
   -P /path/to/dynamodb.properties \
   -p recordcount=1000000 \
   -p operationcount=1000000 \
   -threads 128 \
   > load.log 2>&1 &

2. 运行测试（Run Phase）

   nohup ./bin/ycsb run dynamodb -s \
   -P workloads/workload_read_only \
   -P /path/to/dynamodb.properties \
   -p recordcount=1000000 \
   -p operationcount=1000000 \
   -threads 128 \
   > run.log 2>&1 &