一次性能测试

名词解释

热数据：状态还未到结束状态的数据。

归档数据：状态已是最终状态的数据。

需求

表数量级在千万级以上，该表会被程序每隔30秒查询符合特定条件的数据一次，并且如果符合特定条件会被执行修改，被执行修改的数据是多条数据，不是单条；该表也会承担查询所有的需求，如后台管理；该表数据也会出现不定期的批量增加操作，暂可定为1分钟执行一次插入。

现做一次测试，检测一下此场景下两种方案的执行效率。

方案一：一表。即所有数据都保存到一个表，所有操作都操作此表

优点：读写都只操作一个表

缺点：表数据量大，对于频繁的查询操作会降低效率

方案二：两个表：一个表表A保存所有数据，一个表表B只保存热数据。频繁的查询，修改，插入操作都访问表B，只有后台管理的查询查询表A，表B的数据，检测到数据已是归档数据时执行删除操作。

优点：频繁查询的表数据量小，提高了查询速度

缺点：1、每次插入、修改数据需要操作两个表，增加了写的压力

2、增加了删除操作步骤，也会影响数据库效率

测试方案

编写三个接口分别模拟新增，查询，修改。其中新增接口每隔1分钟调用一次，查询接口每隔30秒执行一次，修改接口每隔5分钟执行一次。表字段status代表状态，目前设置两个状态，0和1,1表示结束状态，0表示开始状态，一条数据初始状态为0。插入操作使用多线程(模拟多用户**)，查询和新增均为单线程。修改接口查询所有状态为0的数据，选择修改状态的数，通过三种方式选择每次择其一，第一种方式id是2的倍数的，第二种方式id是3的倍数的，第三种方式id是质数的，先选择筛选数据的方式，然后再通过方式进行筛选符合的数据，然后进行状态的修改。

硬件准备：

数据库服务器：

Os:Centos 7.1 64位

CPU：2核

系统盘：20G

数据盘：200G

带宽：5mbps

软件准备：

Mysql

Jmeter

应用程序：

语言：java

Jdk:1.7

表结构设计：

字段	说明	类型	长度	是否必填	primarykey
id
status	状态:0--开始 1--结束
userId	用户ID	long	20	是	否
issue	期次	varchar	8	是	否
lotteryCode	彩种编码	varchar	8	是	否
price	价格	varchar	25	是	否
multiple	倍数	int	10	是	否

部分代码

1、方案一查询

@RequestMapping(value = "/info",method = RequestMethod.GET)
public String getBystatus(){
    List<Long> ids = ticketService.getTicketIdByStatus(0);
    logger.info(" ids = "+ids);
    return "manager";
}

2、方案二查询

@RequestMapping(value = "/info",method = RequestMethod.GET)
public String getByStatus(){
    List<Long> ids = tempService.getTicketIdByStatus(0);
    logger.info(" ids = "+ids);
    return "manager";
}

3、方案一新增

@RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
public String add(){
    logger.info(" add start ");
    ticketService.add();
    return "manager";
}

4、方案二新增

@RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
public String add(){
    logger.info(" temp & ticket add start ");
    tempService.add();
    ticketService.add();
    return "manager";
}

5、方案一修改

@RequestMapping(method = RequestMethod.PUT)
public String update(){
    List<Long> updateIds = new LinkedList<Long>();//只添加不查询，用链表效率较好
    List<Long> ids = ticketService.getTicketIdByStatus(0);
    Random random = new Random();
    int result = random.nextInt(3);
    logger.info(" random result = "+result);
    int i = 0;
    for(Long id : ids){
        if(result ==0 ){
            //更新id是2的倍数的数据
            if(id%2==0){
                updateIds.add(id);
            }
        }else if(result == 1){
            //更新id是3的倍数的数据
            if(id%3==0){
                updateIds.add(id);
            }

        }else if (result ==2){
            //更新查出来的前3条数据
            if(i<3){
                updateIds.add(id);
            }else break;
            i++;
        }
    }
    logger.info(" id = "+ids.size()+" updateIds size = "+updateIds.size());
    ticketService.updateList(updateIds);

    return "manager";
}

6、方案二修改

@RequestMapping(method = RequestMethod.PUT)
public String update(){
    logger.info(" temp delete ,ticket update start ");

    List<Long> updateIds = new LinkedList<Long>();//只添加不查询，用链表效率较好
    List<Long> ids = tempService.getTicketIdByStatus(0);
    Random random = new Random();
    int result = random.nextInt(3);
    logger.info(" random result = "+result);
    int i = 0;
    for(Long id : ids){
        if(result ==0 ){
            //更新id是2的倍数的数据
            if(id%2==0){
                updateIds.add(id);
            }
        }else if(result == 1){
            //更新id是3的倍数的数据
            if(id%3==0){
                updateIds.add(id);
            }

        }else if (result ==2){
            //更新查出来的前3条数据
            if(i<3){
                updateIds.add(id);
            }else break;
            i++;
        }
    }
    logger.info(" id = "+ids.size()+" updateIds size = "+updateIds.size());
    tempService.deleteList(updateIds);
    ticketService.updateList(updateIds);

    return "manager";
}