探究网络延迟对事务的影响

1.背景概述

最近在做数据同步测试，需要通过DTS将kafka中的数据同步到数据库中，4G的数据量同步到数据库用了大约4个多小时，这看起来并不合理；此时查看数据库所在主机的CPU，IO的使用率都不高，没有瓶颈；最后通过排查发现由于kafka，DTS，数据库不再同一个机房，网络延迟较大，导致同步速率缓慢；

将kafka，DTS，数据库部署到同一个机房后，同步速度明显提升，只需要15分钟就能同步完。

2.问题复现

本次测试通过sysbench在不同网络延迟的情况下，进行数据写入及性能压测，对比网络延迟对数据库事务的影响。

2.1 查看当前网络延迟

$ ping 192.168.137.162 PING 192.168.137.162 (192.168.137.162) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.299 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.180 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.297 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.329 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=5 ttl=64 time=0.263 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=6 ttl=64 time=0.367 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=7 ttl=64 time=0.237 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=8 ttl=64 time=0.160 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=9 ttl=64 time=0.180 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=10 ttl=64 time=0.257 ms 

当前2台主机在同一个机房，网络延迟大约在 0.3ms 左右

2.2 （正常延迟）通过sysbench写入数据

2.2.1 创建一张表写入500W条数据

$ time sysbench lua/oltp_read_write.lua --mysql-db=sysbench --mysql-host=192.168.137.162 --mysql-port=3307 --mysql-user=root --mysql-password=greatdb --tables=1 --table_size=5000000 --report-interval=2 --threads=10 --time=600 --mysql-ignore-errors=all prepare sysbench 1.1.0-df89d34 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta3) Initializing worker threads... Creating table 'sbtest1'... Inserting 5000000 records into 'sbtest1' Creating a secondary index on 'sbtest1'... real1m56.459s user0m7.187s sys0m0.400s 

写入 500w 数据量耗时 1m56s

2.2.2 sysbench 压测3分钟

SQL statistics: queries performed: ​ read: 1711374 ​ write: 488964 ​ other: 244482 ​ total: 2444820 transactions: 122241 (407.37 per sec.) queries: 2444820 (8147.45 per sec.) ignored errors: 0 (0.00 per sec.) reconnects: 0 (0.00 per sec.) Throughput: events/s (eps): 407.3725 time elapsed: 300.0718s total number of events: 122241 Latency (ms): ​ min: 10.68 ​ avg: 122.72 ​ max: 1267.88 ​ 95th percentile: 502.20 ​ sum: 15000894.94 Threads fairness: events (avg/stddev): 2444.8200/14.99 execution time (avg/stddev): 300.0179/0.02 

可以看到 TPS：407.37 QPS：8147.45

2.3通过tc命令模拟网络延迟

tc命令是Linux系统中的一个网络管理工具，用于配置和管理网络流量控制。它可以用来限制网络带宽、延迟、丢包等，以及实现QoS（Quality of Service）等功能。

# 对ens3网卡进行延迟设置，设置延迟为10ms tc qdisc add dev ens3 root netem delay 10ms 

如果在使用tc命令时报错如下错误，可以升级一下内核模块

# 报错 tc qdisc add dev ens3 root netem delay 10ms Error: Specified qdisc not found. # 升级 $ yum install kernel-modules-extra* # 重启主机 $ reboot 

2.4查看当前网络延迟

$ ping 192.168.137.162 PING 192.168.137.162 (192.168.137.162) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=1 ttl=64 time=10.5 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=2 ttl=64 time=10.4 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=3 ttl=64 time=10.5 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=4 ttl=64 time=10.4 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=5 ttl=64 time=10.4 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=6 ttl=64 time=10.4 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=7 ttl=64 time=10.4 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=8 ttl=64 time=10.5 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=9 ttl=64 time=10.5 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=10 ttl=64 time=10.2 ms 

网络延迟大约为 10ms

2.3 （延迟10ms）通过sysbench写入数据

2.3.1 创建一张表写入500W条数据

$ time sysbench lua/oltp_read_write.lua --mysql-db=sysbench --mysql-host=192.168.137.162 --mysql-port=3307 --mysql-user=root --mysql-password=greatdb --tables=1 --table_size=5000000 --report-interval=2 --threads=10 --time=600 --mysql-ignore-errors=all prepare sysbench 1.1.0-df89d34 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta3) Initializing worker threads... Creating table 'sbtest1'... Inserting 5000000 records into 'sbtest1' Creating a secondary index on 'sbtest1'... real2m11.656s user0m7.314s sys0m0.470s 

写入 500w 数据量耗时 2m11s

2.3.2 sysbench 压测3分钟

SQL statistics: queries performed: read: 788214 write: 225204 other: 112602 total: 1126020 transactions: 56301 (187.41 per sec.) queries: 1126020 (3748.16 per sec.) ignored errors: 0 (0.00 per sec.) reconnects: 0 (0.00 per sec.) Throughput: events/s (eps): 187.4079 time elapsed: 300.4196s total number of events: 56301 Latency (ms): min: 210.14 avg: 266.68 max: 493.91 95th percentile: 419.45 sum: 15014235.80 Threads fairness: events (avg/stddev): 1126.0200/1.16 execution time (avg/stddev): 300.2847/0.16 

可以看到 TPS：187.41 QPS：3748.16

3.总结

通过上面的测试可以看出网络延迟较大时，对数据的写入及每秒执行的事务数都有较大影响；如果需要做性能测试及数据同步，尽量将压测工具或同步工具部署在同一个机房，避免网络延迟较大，对测试结果有影响。

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