1背景

分布式批量系統(tǒng)指的是采用分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，主體功能由批量程序?qū)崿F(xiàn)的系統(tǒng)。分布式系統(tǒng)批量程序的性能測試，除了和聯(lián)機(jī)交易性能測試一樣關(guān)注服務(wù)器資源使用率是否合理、是否存在性能異常外，在測試執(zhí)行階段需要關(guān)注是否因數(shù)據(jù)分布不均衡導(dǎo)致部分并發(fā)子程序執(zhí)行時間過長，成為整體批量程序的“短板”，從而影響批量程序的整體時間。

下面我主要介紹一種分布式系統(tǒng)批量程序性能優(yōu)化的思路，并結(jié)合實際測試效果說明。

2分布式系統(tǒng)分片和批量并發(fā)規(guī)則

被測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫為分布式數(shù)據(jù)庫，存儲并處理某公司各個機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括若干個數(shù)據(jù)庫分片、500多個分片鍵（分布式表的一個主鍵字段，用來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)存放的分片），分片鍵值是由機(jī)構(gòu)ID號（以下簡稱機(jī)構(gòu)號）按照一定規(guī)則映射而來。每個分片包含若干分片鍵，某個分片鍵對應(yīng)若干機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

批量程序執(zhí)行時，根據(jù)系統(tǒng)相關(guān)配置表中的靜態(tài)配置，500多個子程序并發(fā)分別處理對應(yīng)分片鍵下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。各個子程序處理邏輯相同，所以當(dāng)某些子程序待處理的數(shù)據(jù)量相對其他子程序過多時（即該分片鍵下機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)明顯多于其他分片鍵下數(shù)據(jù)），這些耗時長的子程序會拖慢整體程序的效率。

圖1分片與分片鍵對應(yīng)關(guān)系

3搶任務(wù)方式優(yōu)化數(shù)據(jù)分布不均衡的批量程序

3.1由靜態(tài)并發(fā)改造搶任務(wù)模式

根據(jù)系統(tǒng)按分片鍵靜態(tài)并發(fā)的特點，當(dāng)批量程序子程序間處理數(shù)據(jù)分布不均衡時，部分子程序執(zhí)行時間過長，成為整體批量程序的“短板”，從而影響批量的整體時間。為解決上述問題，本系統(tǒng)采取了“搶任務(wù)”的動態(tài)并發(fā)優(yōu)化方法。

圖2搶任務(wù)改造前后批量程序邏輯對比

1）將待處理表中的所有數(shù)據(jù)，按照一定的維度（如機(jī)構(gòu)號+該表的某個參數(shù)值）劃分成若干個任務(wù)，單個任務(wù)就是某個機(jī)構(gòu)下某參數(shù)值對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2）在實際處理數(shù)據(jù)程序執(zhí)行之前，添加一個生成任務(wù)程序，執(zhí)行該程序就會在任務(wù)表中添加全部任務(wù)的記錄，所有任務(wù)當(dāng)前處于初始化狀態(tài)。

3）生成任務(wù)程序執(zhí)行后，自動調(diào)起數(shù)據(jù)處理程序，改造后的程序不再按照靜態(tài)并發(fā)，而是去查詢?nèi)蝿?wù)表中狀態(tài)為初始化且數(shù)據(jù)量大（優(yōu)先級高）的任務(wù)，任務(wù)結(jié)束時，處理狀態(tài)改為已完成，子程序查找下一個未處理的任務(wù)，直到任務(wù)表沒有狀態(tài)為初始化的任務(wù)，所有子程序成功執(zhí)行完成。

實際測試場景執(zhí)行時采用1600萬條數(shù)據(jù)對某批量程序（該程序處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，各個分片鍵下的數(shù)據(jù)極不均衡，經(jīng)分析適用于本優(yōu)化方法）進(jìn)行測試數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，按照優(yōu)先級處理任務(wù)300個子程序動態(tài)并發(fā)執(zhí)行，按當(dāng)前維度共生成11萬個任務(wù)，所有子程序均在33分鐘內(nèi)完成，無明顯過長的子程序，總體執(zhí)行時間32分21秒，系統(tǒng)資源和數(shù)據(jù)庫資源利用率均正常。

3.2優(yōu)化任務(wù)處理數(shù)據(jù)量

按前述優(yōu)化的生成任務(wù)維度，有個別任務(wù)處理數(shù)據(jù)量仍然很大，如果不進(jìn)行進(jìn)一步拆分還是存在一定“短板”，且生成的任務(wù)過多，大量任務(wù)都是小數(shù)據(jù)量任務(wù)，處理數(shù)據(jù)程序頻繁搶“小任務(wù)”并更新數(shù)據(jù)的效率較低。為解決上述問題，程序進(jìn)行了第二次優(yōu)化。

1）生成任務(wù)時增加限制任務(wù)處理數(shù)據(jù)量的參數(shù)，該參數(shù)作用是規(guī)定單個任務(wù)的最大數(shù)據(jù)處理數(shù)，當(dāng)同一分片鍵維度的任務(wù)處理數(shù)據(jù)量未達(dá)到這個值時，將這幾個任務(wù)合并為一個更大的任務(wù)，如果分片鍵發(fā)生了切換，則生成下一個任務(wù)。

2）對于原有維度拆分出來的大任務(wù)，通過增加維度的字段，使單個維度的處理數(shù)據(jù)量降低，這樣一個維度包含的數(shù)據(jù)更小，同時也參照上述參數(shù)限定任務(wù)最大數(shù)據(jù)處理數(shù)。

上述優(yōu)化主要目標(biāo)即控制個別“大任務(wù)”的處理數(shù)據(jù)量，合并多數(shù)“小任務(wù)”，使任務(wù)總量變少，減少搶任務(wù)造成的時間成本，并且任務(wù)之間處理數(shù)據(jù)量更均衡。

按上述策略優(yōu)化的生成任務(wù)程序和數(shù)據(jù)處理程序，并發(fā)數(shù)不變，仍然采用同樣數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備并執(zhí)行測試，由于生成任務(wù)的規(guī)則變化，生成的任務(wù)量由原來的10萬以上降低到1000以內(nèi)，生成任務(wù)時間增為2分40秒，執(zhí)行數(shù)據(jù)處理程序時間降低為12分33秒，生成任務(wù)和處理數(shù)據(jù)的總執(zhí)行時間比第一次優(yōu)化明顯提升。下表是兩次優(yōu)化執(zhí)行性能測試執(zhí)行時間對比。

該批量程序按上述策略兩次優(yōu)化后，生產(chǎn)環(huán)境中處理時間由優(yōu)化前的近4小時縮短到15分鐘左右，時間減少90%以上，且系統(tǒng)資源運行平穩(wěn)，無性能瓶頸。

4總結(jié)及展望

通過分布式系統(tǒng)的性能測試實踐，我們根據(jù)系統(tǒng)特點在批量程序性能優(yōu)化方面積累了一定經(jīng)驗。搶任務(wù)性能優(yōu)化方式解決了批量程序不同分片鍵處理數(shù)據(jù)量不均衡導(dǎo)致的執(zhí)行時間過長問題，在項目測試中取得了明顯的優(yōu)化效果。

未來我還將持續(xù)探索分布式系統(tǒng)的批量測試技術(shù)和測試方法，加強(qiáng)系統(tǒng)分析與調(diào)優(yōu)能力，為提升分布式批量系統(tǒng)效率及可靠性繼續(xù)努力。

最后：在我的V：atstudy-js，可以免費領(lǐng)取一份10G軟件測試工程師面試寶典文檔資料。以及相對應(yīng)的視頻學(xué)習(xí)教程免費分享！其中包括了有基礎(chǔ)知識、Linux必備、Shell、互聯(lián)網(wǎng)程序原理、Mysql數(shù)據(jù)庫、抓包工具專題、接口測試工具、測試進(jìn)階-Python編程、Web自動化測試、APP自動化測試、接口自動化測試、測試高級持續(xù)集成、測試架構(gòu)開發(fā)測試框架、性能測試、安全測試等。