כשאתם משווים בין ביצועים, הגדירו מה אתם מצפים ללמוד מהבדיקה לפני שאתם מתחילים. לדוגמה:
- מהי התפוקה המקסימלית שהמערכת יכולה להשיג?
- כמה זמן נמשכת שאילתה או עומס עבודה מסוימים?
- איך הביצועים משתנים ככל שכמות הנתונים גדלה?
- איך משווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות?
- בכמה המנוע מבוסס-העמודות מקצר את זמן התגובה של ביצועי השאילתות?
- כמה עומס מסד נתונים יכול לשאת לפני שצריך לשקול שדרוג למכונה חזקה יותר?
כדי להבין את המטרות של מחקר הביצועים, צריך לדעת איזה מבחן ביצועים להריץ, איזו סביבה נדרשת ואילו מדדים צריך לאסוף.
חזרתיות
כדי להסיק מסקנות מבדיקת ביצועים, צריך להיות אפשר לחזור על תוצאות הבדיקה. אם יש שונות רבה בתוצאות הבדיקה, יהיה קשה להעריך את ההשפעה של השינויים שביצעתם באפליקציה או בהגדרות המערכת. כדי להקטין את השונות, אפשר להריץ בדיקות כמה פעמים או למשך תקופות ארוכות יותר, וכך לקבל יותר נתונים.
באופן אידיאלי, כדאי להריץ בדיקות ביצועים במערכות שמבודדות ממערכות אחרות. אם תפעילו את הבדיקה בסביבה שבה מערכות חיצוניות יכולות להשפיע על ביצועי האפליקציה, אתם עלולים להגיע למסקנות שגויות. בדרך כלל אי אפשר לבודד את הסביבה באופן מלא כשמריצים את הבדיקה בסביבת ענן עם כמה דיירים, ולכן צפויים הבדלים גדולים יותר בתוצאות.
כדי להבטיח את יכולת החזרה, צריך לוודא שעומס העבודה לבדיקה נשאר זהה בין ההרצות. קצת אקראיות בקלט של הבדיקה היא מקובלת, כל עוד האקראיות לא גורמת להתנהגות שונה באופן משמעותי של האפליקציה. אם קלט הלקוח שנוצר באופן אקראי משנה את השילוב של קריאות וכתיבות מהרצה להרצה, הביצועים ישתנו באופן משמעותי.
גודל מסד הנתונים, שמירה במטמון ודפוסי קלט/פלט
חשוב לוודא שכמות הנתונים שאתם בודקים מייצגת את האפליקציה שלכם. אם תריצו בדיקות עם כמות קטנה של נתונים כשיש לכם מאות גיגה-בייט או טרה-בייט של נתונים, סביר להניח שלא תקבלו ייצוג אמיתי של הביצועים של האפליקציה. גודל מערך הנתונים משפיע גם על הבחירות של הכלי לאופטימיזציה של שאילתות. שאילתות שמופעלות על טבלאות בדיקה קטנות עשויות להשתמש בסריקות של טבלאות שנותנות ביצועים נמוכים בקנה מידה גדול יותר, ולא תוכלו לזהות אינדקסים חסרים בהגדרה הזו.
נסו לשכפל את דפוסי הקלט/פלט של האפליקציה. היחס בין פעולות קריאה לפעולות כתיבה חשוב לפרופיל הביצועים של האפליקציה.
משך הזמן של הערכת הביצועים
במערכת מורכבת, יש הרבה מידע על מצב המערכת שמתעדכן בזמן שהמערכת פועלת: נוצרים חיבורים למסד הנתונים, המטמון מתמלא, ונוצרים תהליכים ושרשורים. בתחילת בדיקת הביצועים, יכול להיות שהאתחול של הרכיבים האלה ינצל משאבי מערכת וישפיע לרעה על הביצועים שנמדדים, אם זמן הריצה של עומס העבודה קצר מדי.
מומלץ להריץ בדיקות ביצועים במשך 20 דקות לפחות כדי למזער את ההשפעות של חימום המערכת. מודדים את הביצועים במצב יציב אחרי ההפעלה, ולמשך זמן ארוך מספיק כדי לוודא שכל ההיבטים של פעולות מסד הנתונים נכללים. לדוגמה, נקודות ביקורת של מסד נתונים הן תכונה קריטית של מערכות מסדי נתונים, ויכולה להיות להן השפעה משמעותית על הביצועים. אם תריצו בדיקת ביצועים קצרה שמסתיימת לפני מרווח הזמן של נקודת הבדיקה, הגורם החשוב הזה בהתנהגות של האפליקציה יוסתר.
בדיקה שיטתית
כשמשפרים את הביצועים, משנים רק משתנה אחד בכל פעם. אם משנים כמה משתנים בין הרצות, לא תוכלו לבודד את המשתנה ששיפר את הביצועים. למעשה, שינויים מרובים יכולים לקזז זה את זה, כך שלא תראו את היתרון של שינוי מתאים. אם שרת מסד הנתונים מנוצל יתר על המידה, נסו לעבור למכונה עם יותר מעבדי vCPU תוך שמירה על עומס קבוע. אם השרת של מסד הנתונים לא מנוצל מספיק, כדאי לנסות להגדיל את העומס תוך שמירה על הגדרת המעבד ללא שינוי.
טופולוגיה וזמני אחזור ברשת
טופולוגיית הרשת של המערכת יכולה להשפיע על תוצאות בדיקת הביצועים. זמן האחזור בין אזורים שונים משתנה. כשמבצעים בדיקת ביצועים, חשוב לוודא שהלקוח ואשכול מסד הנתונים נמצאים באותו אזור כדי לצמצם את זמן האחזור ברשת ולקבל את הביצועים הטובים ביותר – במיוחד לאפליקציות עם תפוקה גבוהה ועסקאות קצרות, כי זמן האחזור ברשת יכול להיות מרכיב משמעותי בזמן התגובה הכולל של העסקה.
כשמשווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות, חשוב לוודא שהטופולוגיה של הרשת זהה בשתי המערכות. חשוב לזכור שאי אפשר לבטל לגמרי את השונות בזמן האחזור ברשת, וגם באותו אזור יכולים להיות הבדלים בזמן האחזור בגלל הטופולוגיות של הרשת.
כשפורסים את האפליקציה, כדאי להבין טוב יותר את ההשפעה של השהיות בין אזורים על ידי התייחסות לאפליקציית אינטרנט טיפוסית עם נפח גבוה. לאפליקציה יש מאזן עומסים ששולח בקשות לכמה שרתי אינטרנט שנפרסו בכמה אזורים כדי להבטיח זמינות גבוהה. זמני האחזור עשויים להיות שונים בהתאם לשרת האינטרנט שמבצע עיבוד של בקשה, בגלל הבדלים בזמני האחזור בין אזורים.
באיור הבא מוצגת הארכיטקטורה האופיינית של אפליקציית אינטרנט שמשתמשת ב-AlloyDB Omni. בקשות של לקוחות מטופלות על ידי מאזן עומסים, שמעביר כל בקשה לאחד משרתי האינטרנט הרבים. כל שרתי האינטרנט מחוברים ל-AlloyDB Omni. חלק מהשרתים נמצאים באזור שונה מזה שבו פועל AlloyDB Omni, וזמן האחזור יהיה ארוך יותר כשהם ישלחו בקשות למסד הנתונים.
מעקב אחרי ניצול המשאבים במערכת
כדי לבצע אופטימיזציה של הביצועים של מערכת מסד הנתונים, צריך לעקוב אחרי השימוש במשאבים של מערכת מסד הנתונים ושל מערכות הלקוח שמשתמשות במערכת מסד הנתונים. מעקב אחרי שתי המערכות מאפשר לוודא שמערכות הלקוח מספקות מספיק עומס עבודה כדי לקבל מדידות משמעותיות במערכת מסד הנתונים. חשוב מאוד לעקוב אחרי ניצול המשאבים של המערכת שאתם בודקים. חשוב גם לעקוב אחרי ניצול המשאבים של מערכות הלקוח שבהן אתם משתמשים כדי להפעיל את עומס העבודה. לדוגמה, אם רוצים לקבוע את המספר המקסימלי של לקוחות שמערכת מסד הנתונים יכולה לתמוך בהם לפני שייגמרו לה משאבי ה-CPU, צריך מספיק מערכות לקוח כדי ליצור את עומס העבודה שנדרש לניצול כל משאבי ה-CPU במערכת מסד הנתונים. לא תוכלו להפעיל את מערכת מסד הנתונים בצורה מספיק חזקה אם למכונות הלקוח שיוצרות עומס אין מספיק מעבד (CPU) בעצמן.
בדיקת מדרגיות
בדיקות יכולת הרחבה הן היבט נוסף של בדיקות ביצועים. יכולת התאמה לעומס מתייחסת לשינוי במדדי הביצועים כתוצאה משינוי במאפיין אחד של עומס העבודה. הנה כמה דוגמאות למחקרים על יכולת התאמה לעומס:
- איך הגדלה של מספר הבקשות המקבילות משנה את התפוקה ואת זמני התגובה?
- איך הגדלת גודל מסד הנתונים משנה את קצב העברת הנתונים ואת זמני התגובה?
בדיקות יכולת ההתאמה כוללות כמה הרצות של עומס עבודה, שבהן משנים מאפיין יחיד בין ההרצות ואוספים ומשרטטים מדד אחד או יותר. הבדיקות האלה עוזרות לקבל החלטות לגבי צווארי בקבוק שקיימים במערכת, עומס העבודה שהמערכת יכולה לטפל בו בהינתן הגדרה ספציפית, עומס העבודה המקסימלי שהמערכת יכולה לתמוך בו וההתנהגות של המערכת כשהעומס גדל מעבר לרמות האלה.
שיקולים לגבי גודל המכונה
ב-AlloyDB Omni יש הרבה תכונות חדשות ל-Postgres שמשפרות את האמינות והזמינות של מסד הנתונים. המעקב שנדרש לצורך כך משתמש במשאבים במכונה שבה פועל AlloyDB Omni. במכונות קטנות מאוד יש משאבי זיכרון ומעבד (CPU) מוגבלים מלכתחילה, ולכן מומלץ להשתמש במכונות עם ארבעה מעבדי vCPU לפחות לצורך השוואה.