探索BI系统搭建的必要性与AI技术的应用潜力
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2022-05-28
1.1 现网业务场景
源数据推送二进制流-->解析二进制-->解析后的数据导入数据库
为了模拟生产的业务场景,客户提供了一个二进制文件及二进制文件的解析程序,需要我们解析二进制文件后导入数据库。
1.2 测试方案
由于客户给出的解析程序是单条解析,为了提升数据导入的性能,需要微批导入的方式,在内存中积攒一定量的数据后,再调用copymanager接口导入数据库中。最终测试方案的整体流程如下所示:
1.3 测试过程
从上图可以看出,一批数据的耗时由三部分组成:
解析二进制文件
积攒一批数据
数据导入数据库
1)解析二进制文件
这是客户提供的Java程序,按行读取二进制文件中的数据,每行解析成一个String对象。
2)积攒数据
积攒的数据最终是要通过copymanager接口导入数据库中的,因此其对象类型需要是copymanager接口可以调用的。从下图中可以看出,其对象类型为InputSream。
初步采用的解决方案是将解析后的String对象拼接起来,然后在copymanager接口中将String转为InputStream。在测试过程中发现,由于String类型在处理这种大对象的时候效率较低随着积攒数据的增多,这部分耗时越来越久,因此,最终方案是将解析后的数据存放到StringBuffer对象中。
3)调用copymanager接口
在Java中引用GaussDB(DWS)安装包中的JDBC驱动后,需要import CopyManager及BaseConnection
import org.postgresql.copy.CopyManager;
import org.postgresql.core.BaseConnection;
在创建copymanager对象的时候,需要将Connection对象转为BaseConnection,如下所示:
CopyManager copyManager = new CopyManager((BaseConnection)conn);
1.4 测试结果
在单连接的情况下,解析+入库可处理10.1W/S,导入性能可达到64.5W/S;
在255并发情况下,解析+入库可处理1252.1 W/S,导入性能可达到4132.4W/S。
1.5 总结
在本地执行测试代码
在本地用idle调试中需要一个二进制文件,可以从客户给出的文件中执行head –n 1000 ***.dat>1.dat 截取一部分文件内容放在本地。
各个时间收集
为了更好的给客户展现我们数据库的强大性能,需要把数据库导入的时间单独列出来,给客户一个更加直观的感受。
高并发的设计
首先,将并发程序布置在集群外的服务器上, 然后为了避免单盘IO性能瓶颈,在每块盘上存放一份数据文件及解析程序。由于是把一批数据积攒到内存中的,因此在启动并发时需要注意内存的使用情况。
在客户端服务器并发75、内存已经饱和的情况下,查看集群的cpu及内存使用率仍然不高,因此,在集群内部的所有节点上每个增加30并发,达到最大并发数。
注意事项:
JDBC连接时,把所有并发平均分配到各个CN节点上;
集群内部节点JDBC连接时可能会报gss错误,需要修改conf配置文件,将本地ip的连接方式由gss改为sha256。
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