Database Replay加压播放参数之SCALE_UP_MULTIPLIER
当我们要迁移到新的环境之前,我们都想测试下我们新的环境是否能负荷生产的负载。同时,对于一些特殊的应用场景,我们还需要考虑模拟更大的并发量来测试是否能顶住未来的压力。举个简单的例子,我搞个电子商务的网站,我现在每秒能支持1000个人同时在线做查
当我们要迁移到新的环境之前,我们都想测试下我们新的环境是否能负荷生产的负载。同时,对于一些特殊的应用场景,我们还需要考虑模拟更大的并发量来测试是否能顶住未来的压力。举个简单的例子,我搞个电子商务的网站,我现在每秒能支持1000个人同时在线做查询,购买等等操作。那么未来我们的网站影响力得到了扩大,可能有更多的人进行访问,比如1万人、10万人,这个压力下我的数据库服务器能顶住吗?在这里不得不吐槽一下我们的某(tie)车(dao)票(bu)的网站,真是烂的要死,一到过年的时候,就卡个不行。他们真应该多做做这种加压测试。上一篇我们主要介绍了Database Replay基本使用,我们捕获了现有的压力,然后拿到新的环境上去播放,基本上是1比1的。这一篇我们要进行一个加压的播放,这主要取决于我们的参数SCALE_UP_MULTIPLIER。这个参数可以帮助我们把只读的操作按照比例进行扩大。对于DML、DDL,或者是修改数据库的PL/SQL代码以及SELECT FOR UPDATE都将被忽略掉。这个也比较容易理解,毕竟修改操作是独占不能共享的。
上一篇我们捕获的一个环境的数据如下,这里可以看到USER_CALLS为56次,那么我们加速10倍播放,一定会达到5600次。我们来实验一下。
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2.执行重放
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新开一个终端,在终端上的datadump目录下运行:
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切换回刚才的SQLPLUS窗口,开始执行Replay操作。
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再看终端窗口的显示。
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完成后切换回SQLPLUS下执行查询。可以看到USER_CALLS是之前的10倍。
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再看看我们的事务,没有变化,发现还是10次。
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通过这个参数,我们可以模拟更高的查询并发,预测生成环境未来的负载能力。同时,我们还可以生成更多的报告来进行对比。如果发现某些语句查询在1000个人下面正常,在1万、10万下就变得缓慢,那就需要去整改。比如逻辑读高的,一点点会话看不出什么问题的。一大堆会话就容易出现latch:cache buffer chains的等待。这能指导我们进行SQL调整。
原文地址:Database Replay加压播放参数之SCALE_UP_MULTIPLIER, 感谢原作者分享。

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