データベース接続プール数テスト

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詳細
スレッド数が設定されている場所は3つあり、ビジネススレッドプールデータベース接続プールデータベースの最大スレッド数
 
データベースの最大スレッド数は500に設定されていますが、接続プールの数がこの数より大きくならないように、この数は無視できます.
 
テストコード、クエリー文、update文.
クエリー文はどのようにテストしても区別がはっきりしないので、先にこれを議論しないか、後でテストします.
コード:
public class SqlThread {
	@Autowired
	IUserDao userDao;

	@Test
	public void test() throws InterruptedException {
		int size = 10000;
		List> list = new ArrayList>();
		for (int i = 0; i < size; i++) {
			list.add(new Callable() {
				@Override
				public Object call() throws Exception {
					userDao.execute("update user set level = ? where uid = ?",
							1, 1);
					return null;
				}

			});
		}
		long l = System.nanoTime();
		List> futureList = ScheduledHelper.regScheduler
				.invokeAll(list);

		System.out.println(" (ms):" + (System.nanoTime() - l) / 1000 / 1000);
	}
}

 
テストデータ:
-----------update user set .............
 
100ビジネススレッド
 
20
消費時間(ms):663 597
 
70
消費時間(s):58消費時間(s):336?
 
140
消費時間(s):138
 
240
消費時間(s):144
 
 
440
消費時間(s):180
 
 
 
 
100ビジネススレッド1/10
 
70
消費時間(s):9
 
240
時間(s):8
 
340
時間(s):8
 
 
 
70データベーススレッド1/10
 
10ビジネススレッド
消費時間(s):37
 
50ビジネススレッド
消費時間(s):12
 
100ビジネススレッド
消費時間(s):9
 
200ビジネススレッド
消費時間(s):9
 
300ビジネススレッド
消費時間(s):9
 
 
50データベーススレッド1/10
 
25ビジネススレッド
消費時間(s):31
 
50ビジネススレッド
時間(s):21 2回目15
 
100ビジネススレッド
時間(s):30 2回目39
 
 
200ビジネススレッド
消費時間(s):27
 
 
 
30スレッド
 
50接続プール
消費時間(ms):11 492
 
70接続プール
消費時間(ms):11 991
 
 
100スレッド
 
50接続プール
消費時間(ms):9 422
 
70接続プール
消費時間(ms):7 379
 
200接続プール
消費時間(ms):6 947
 
300接続プール
消費時間(ms):6 781
 
450接続プール
消費時間(ms):6 865
 
 
 
300スレッド
100接続プール
消費時間(ms):7 682
 
300接続プール
消費時間(ms):9,250
 
テストの目的は、現在のデータベースのソフト・ハードウェア構成環境において、接続プール数とビジネス・スレッド数の変化によるパフォーマンスの影響、実行遅延の変化を探ることです.
 
表を作成していない、標準的な数字がないのはデータベース接続プールの数で、1/10はテストデータ量が初めての10%1 w回であることを示している.
テストの誤差を無視すると.
 
このような大きな計算圧力では、接続プールが70程度であることが基本的にわかる.ビジネス・スレッドは、接続プールよりも大きい場合にパフォーマンスを十分に活用できます.
同じ接続プールでは、ビジネススレッドが小さすぎるか、大きすぎるとパフォーマンスに影響します.
結論として、業務スレッド数は接続プール数より大きく、業務スレッドは同じで、接続プール数は100程度が最適である.
 
 
 
テスト時にmysqlデータベースcpuはあまり変わらず3-4%の様子でjava cpuは70%+に達しました
この点はmysqlの性能を発揮していないようです!この点は最適化されているようだ.
solrのcache
運転時間を計算するtimeit