测试背景
 
  因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试。
 
需求简述
  本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文。
  1. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别。
  2. 测试基础数据为近一年的数据(76亿左右)。测试的时段选择(一周、半月、一月、三月、半年、一年及全部数据)
  3. 测试的卡口选择全部。
  4. 测试的号牌号码为此前根据过车数量获取的前100000条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询。
  5. 未对车道和方向进行过滤。
  6. 测试时没有同时进行插入操作。
用表来描述就是:

 
准备工作
需要跟技术小组提供在ES中查询用到的jquery语句。
在ES中查询车牌鲁B8070K在2016-09-13T00:20:44.000Z", --2016-09-14T00:20:44.000Z"内的过车数据,使用的jquery语句如下:
 {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"t_pass_data.insertTime": {
"from": "2016-09-13T00:20:44.000Z",
"to": "2016-09-14T00:20:44.000Z"
}
}
}
],
"must_not": [],
"should": []
}
},
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"t_pass_data.plateNumNond": "鲁B8070K"
}
}
]
}
},
"from": 0,
"size": 10,
"sort": [
{
"snapTime": {
"order": "desc"
}
}
],
"facets": {}
}
分析过程
 
这个例子中,要实现需求的目标,有1点需要注意,即时间段和车牌需要实现随机,以避免查询缓存造成的影响。
车牌的随机,实现的方法很简单,实现的思路是从数据库中查询出过车数最多的top 10W个车牌,使用参数化方式实现。

而对于时间的随机,因为对于loadrunner中的日期函数并不了解,所以在度娘中输入“loadrunner 日期”进行查询,幸运的是第一篇文章就出现了有价值的信息(http://www.cnblogs.com/qmfsun/p/4563703.html) ,这里面提到了一个函数lr_save_datetime。到这里还不确定该函数是否可用,因为从文章中看来它取的是一个特定的时间点,而非我想要的一个时间段。 为了得到更多的信息,我查了一下LR的帮助文档,得到的信息如下:

In the following example, lr_save_datetime retrieves tomorrow's date.
lr_save_datetime("Tomorrow is %B %d %Y", DATE_NOW + ONE_DAY, "next");
lr_output_message(lr_eval_string("{next}"));
If today is January 7th, , these lines will return the message: Tomorrow is January .

信息还是不够, 又找度娘问了一下这个函数的用法,找到了这一篇:http://www.cnblogs.com/qmfsun/p/4561705.html 。

这文章里有这样一句话: lr_save_datetime将当前日期和时间,或具有指定偏移的日期和时间保存在参数中。看到这里,我明白问题已经解决了一半了,即如果定义了一个“开始时间”,可以使用这个函数偏移量的设置方法得到一个结束时间。那么怎么得到开始时间呢?并且让它是在一年内随机的一个时间点?

刚开始我想的是两条路:第一条是定义几个随机数字,然后组合成日期时间的格式,这种方法后来因为没找到怎么组合而放弃; 第二条路是利用
lr_save_datetime(const char *format, int offset, const char *name) 这个函数,只是把里面的 offset 用一个随机的日期来替换(上面的两个链接中,这个offset用的都是DATE_NOW),后来也因为没找到替换的对象而失败。。。这个问题纠结了一下午,后来在吃饭的时候忽然灵光一闪想到了解决方法, 同时也对自己半下午的努力苦笑连连——只要在这个函数中,用DATE_NOW 减去一个随机数字不就行了嘛,就这么简单竟然让我苦恼了半下午,深深的对自己无语。。。

 int mon,day,hour; //定义时间变量
mon=atoi( lr_eval_string("<mon>"));//0-6
day=atoi( lr_eval_string("<day>"));//1-30
hour=atoi( lr_eval_string("<hour>"));//1-24
//随机取半年内的一个时间作为结束时间
lr_save_datetime("随机结束时间: %Y-%m-%dT%H:%M:%S", DATE_NOW-mon*day*hour*(ONE_HOUR), "endDate");
//计算出一周前时间作为开始时间
lr_save_datetime("随机开始时间: %Y-%m-%dT%H:%M:%S", DATE_NOW-mon*day*hour*(ONE_HOUR)-*ONE_DAY, "beginDate");

最终完整的脚本是:

 Action()
{
//随机半个月 的过车数据查询,无车牌 ,全部卡口,不考虑车道、方向
int mon,day,hour; //定义时间变量
mon=atoi( lr_eval_string("<mon>"));//0-6
day=atoi( lr_eval_string("<day>"));//1-30
hour=atoi( lr_eval_string("<hour>"));//1-24
//随机取半年内的一个时间作为结束时间
lr_save_datetime("随机结束时间: %Y-%m-%dT%H:%M:%S", DATE_NOW-mon*day*hour*(ONE_HOUR), "endDate");
//计算出一周前时间作为开始时间
lr_save_datetime("随机开始时间: %Y-%m-%dT%H:%M:%S", DATE_NOW-mon*day*hour*(ONE_HOUR)-*ONE_DAY, "beginDate"); //lr_output_message("%s",lr_eval_string("<beginDate>")); //打印开始时间
//lr_output_message("%s",lr_eval_string("<endDate>")); //打印结束时间 lr_rendezvous("rendezvous");//插入集合点 lr_start_transaction("无车牌查询"); //插入事务 web_reg_find("Text=dataSource", //插入检查点
"Search=Body",
LAST ); web_url("www.abc.com", //主节点为7和9, 数据节点27 "URL=http://IP:PORT/_search?{%22query%22:{%22bool%22:{%22must%22:[{%22range%22:{%22t_pass_data.insertTime%22:{%22from%22:%22<beginDate>.000Z%22,%22to%22:%22<endDate>.000Z%22}}}],%22must_not%22:[],%22should%22:[]}},%22filter%22:{%22bool%22:{%22must%22:[]}},%22from%22:0,%22size%22:10,%22sort%22:[{%22snapTime%22:{%22order%22:%22desc%22}}],%22facets%22:{}}", "TargetFrame=", //"TargetBrowser=Mercury Technologies", "Resource=0", "RecContentType=application/json; charset=UTF-8", "Snapshot=t1.inf", "Mode=HTML", LAST ); lr_end_transaction("无车牌查询", LR_AUTO); //打印出使用的车牌号码
//lr_output_message( "using CAR #%s",lr_eval_string( "<CarNumber>" ));
return ;
}
搞定,收工!
 

说在后面的话
  等有时间准备跟搞C的同事聊一聊,LR里面很多时候需要用到C的东西,看看就这个问题上是否还有更好的解决思路。另外,欢迎来赐教对于这个问题你的解决思路,~~
 
欢迎加我个人的微信公众号来交流:

ES性能测试的更多相关文章

  1. 将不确定变为确定~老赵写的CodeTimer是代码性能测试的利器

    首先,非常感谢赵老大的CodeTimer,它让我们更好的了解到代码执行的性能,从而可以让我们从性能的角度来考虑问题,有些东西可能我们认为是这样的,但经理测试并非如何,这正应了我之前的那名话:“机器最能 ...

  2. Spark2.2+ES6.4.2(三十一):Spark下生成测试数据,并在Spark环境下使用BulkProcessor将测试数据入库到ES

    Spark下生成2000w测试数据(每条记录150列) 使用spark生成大量数据过程中遇到问题,如果sc.parallelize(fukeData, 64);的记录数特别大比如500w,1000w时 ...

  3. 分库代价高的情况下,如何优化ES解决亿级数据量检索

    数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化 ...

  4. GT性能测试Android版使用说明

    1 GT简介 GT(随身调) Android版是腾讯 MIG 专项测试组自行研发的 Android APP 随身调测平台,它是直接运行在手机上的“集成调测环境”(ITE, Integrated Tes ...

  5. 厉害了,ES 如何做到几十亿数据检索 3 秒返回!

    一.前言 数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的 实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop ...

  6. es技术规划

    一.业务背景 es服务当前没有专门的部门负责维护和开发,交由各端自行负责维护,随着公司业务查询和统计需求非常多,会面临居多方面问题和挑战: 无人(专业RD或部门)负责 无专业的人进行维护,遇到问题几乎 ...

  7. 上亿数据怎么玩深度分页?兼容MySQL + ES + MongoDB

    面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是 ...

  8. 【AR实验室】OpenGL ES绘制相机(OpenGL ES 1.0版本)

    0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLA ...

  9. Ignite性能测试以及对redis的对比

    测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认 ...

随机推荐

  1. 前端css兼容性与易混淆的点

    一.常用的骨灰级清除浮动 .clearfix:after { content: "."; display: block; height:; clear: both; visibil ...

  2. Database Replay和Consolidated Database replay

    简介 在数据库的迁移和升级场景中,我们经常会遇到一个问题:在做压力测试时,如何模拟真实的业务压力,解决这个问题的方法有很多,比如:应用方开发模拟程序或者使用压力测试工具模拟,如load runner, ...

  3. 【分享】标准springMVC+mybatis项目maven搭建最精简教程

    文章由来:公司有个实习同学需要做毕业设计,不会搭建环境,我就代劳了,顺便分享给刚入门的小伙伴,我是自学的JAVA,所以我懂的.... (大图直接观看显示很模糊,请在图片上点击右键然后在新窗口打开看) ...

  4. .NET 基础 一步步 一幕幕[面向对象之方法、方法的重载、方法的重写、方法的递归]

    方法.方法的重载.方法的重写.方法的递归 方法: 将一堆代码进行重用的一种机制. 语法: [访问修饰符] 返回类型 <方法名>(参数列表){ 方法主体: } 返回值类型:如果不需要写返回值 ...

  5. JavaScript中fn()和return fn()

    看博客时,注意到return的重要性 参考:http://www.cnblogs.com/raoyunxiao/p/5644032.html 看似反常的例子: var i = 0; function ...

  6. nodejs进阶(2)—函数模块调用

    函数调用 1. 文件内普通函数调用 创建一个js文件命名为2_callFunction.js,其中定义一个函数fun1,向返回对象输出了一段字符串“你好,我是fun1”. //------------ ...

  7. ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统 (源码购买说明)

    系列目录 升级日志 !!!重大版本更新:于2016-12-20日完成了系统的结构重构并合并简化了T4(这是一次重要的更新,不需要修改现有功能的代码),代码总行数比上个版本又少了1/3.更新了代码生成器 ...

  8. SQL Server-聚焦APPLY运算符(二十七)

    前言 其实有些新的特性在SQL Server早就已经出现过,但是若非系统的去学习数据库你会发现在实际项目中别人的SQL其实是比较复杂的,其实利用新的SQL Server语法会更加方便和简洁,从本节开始 ...

  9. Android Notification 详解(一)——基本操作

    Android Notification 详解(一)--基本操作 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 源码:AndroidDemo/Notification 文中如有纰 ...

  10. My TWI

    前言 对TWI没有什么特别的印象,因为有一个更出名的TWU,而我去年又刚好错过了它,因此TWU的光辉完全掩盖了TWI.对TWI印象最深的是在邮件中看到的38th北京的这期,看到他们的图文记录,在圈子中 ...