0、概述
由于工作关系，笔者曾对国内外四家云厂商巨头的 MongoDB 产品做了性能测试，测试对象是托管的 MongoDB V4.0 三节点副本集架构。由于不同云厂商的产品规格并不统一，比如 MongoDB V4.0 副本集架构国内的A云、T云有4C8G的规格，国内的H云和国外A云（以下采用AW云）并没有该规格。因此，H云选择4C16G规格替代，AW云选择4C32G规格替代。另外，这次测试是2022年Q2做的，不代表云厂商产品的当前状态。综上情况，此次云厂商MongoDB性能测试结果，不具有生产实际参考，仅供参考。
本次测试的场景是“95%读5%写”和“50%读50%写”，观测了这两种场景下，云厂商托管的MongoDB在不同线程数下的每秒操作数(throughput ops/sec)、RAL(us) 平均读时延、WAL(us) 平均写时延、系统负载等指标。
测试结论：在上述测试条件，两种场景的AW云的MongoDB 副本集性能最好，H云、A云和T云以及On Ecs自建的性能相差并不大。由于数据库服务端的CPU核数是4，故在16线程的性能到达峰值，再增加线程数，数据库性能下降。见下图1和图2。
图1：95%读5%写
图2：50%读50%写
1、测试环境
1.1 测试工具
YCSB全称为“Yahoo！Cloud Serving Benchmark”，是雅虎用于测试云NoSQL的工具，支持对常见的NoSQL产品进行性能测试，如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等。使用该工具前，还需要下载和配置JDK、Maven、python组件。相关组件的下载配置详见YCSB介绍。
1.2 服务端信息
注意：本次测试云厂商的MongoDB产品，均使用默认参数。
1.3 客户端信息
2、测试步骤
2.1 Load数据阶段
在测试生成数据阶段，使用100个线程，生成2000万的数据，数据大约有25G。
命令如下：
ycsb load mongodb -s -P /root/ycsb-0.17.0/workloads/workloada -threads 100 -p insertstart=0 -p recordcount=20000000 -p readproportion=0 -p updateproportion=0 -p insertproportion= -p requestdistribution=uniform -p mongodb.url=mongodb://user:password@ip:port/admin -p mongodb.database=ycsb -p table=t_test > load_result.txt
workload相关参数介绍如下：
recordcound：load阶段加载到数据库的纪录条数 (default: 0) ，run阶段操作的数据范围（注：run阶段该值不能大于load阶段的值，否则会出报错） operationcount：run阶段执行的操作总数 threads：请求线程数，不要超过服务端的maxConnect数，否则会报错 readproportion: 读操作比例 (default: 0.95) updateproportion: 更新操作比例 (default: 0.05) insertproportion: 插入操作比例 (default: 0) insertstart:第一个插入值的偏移量(default: 0) requestdistribution: 请求的分布规则 uniform, zipfian or latest mongodb.url：待测试mongo实例的连接地址 mongodb.database：测试时使用的数据库名称(default: ycsb) table: 测试表的名称 (default: usertable) 2.2 Run性能阶段
- 95%读5%写
测试命令如下：
ycsb run mongodb -s -P /root/ycsb-0..0/workloads/workloada -threads ${num} -p recordcount=3000000 -p operationcount=5000000 -p insertstart=0 -p insertcount=0 -p readproportion=0.95 -p updateproportion=0.05 -p insertproportion=0 -p mongodb.url=mongodb://user:password@ip:port/admin -p mongodb.database=ycsb -p table=t_test > run_95_5_result_${num}.txt - 50%读50%写
测试命令如下：
ycsb run mongodb -s -P /root/ycsb-0..0/workloads/workloada -threads ${num} -p recordcount=3000000 -p operationcount=5000000 -p insertstart=0 -p insertcount=0 -p readproportion=0.5 -p updateproportion=0.5 -p insertproportion=0 -p mongodb.url=mongodb://user:password@ip:port/admin -p mongodb.database=ycsb -p table=t_test > run_5_5_result_${num}.txt 使用以上命令分别测试2、4、8、16、32、64、128、256线程，并记录相关测试数据。3、测试数据
3.1 95%读5%写场景
3.2 50%读50%写场景
总结分析表3和表4数据可以发现：
- 每秒操作数一开始随着线程数的增加而增大，到达一定线程数后，每秒线程数下降。最大值均出现在16个线程时。
- 当线程数到达16时，各家云厂商的产品CPU负载均到达了95%以上。
- 当线程数到达32时，平均RT是负载较低时的10倍左右。
- 50%写50%读场景，数据库每秒操作数降低了2倍左右，RT也增长了2倍左右。
- 自建的MongoDB在性能上，和同规格的阿里云、腾讯云并没有太大差异，性能基本相同。
4、测试总结
通过上述测试分析后，在生产使用4C8G的副本集架构产品时，不建议线程数使用过多。因为线程数过多并不能提高读写性能，反而RT会增长很大，由此可能会带来性能不稳定。建议线程数和服务端CPU核数保持一致或者略高。总体看，各云厂家MongoDB产品的性能差距并不大。
5、参考
- YCSB使用介绍 @YCSB Github Documentation
- MongoDB介绍 @MongoDB Documentation