ESRally离线安装与测试（easybuilderpro离线模拟）

off999 2024-10-04 00:31 32 浏览 0 评论

一、背景与介绍

（1）ESRally介绍：

ESrally是Elastic官方的，基于用户视角的对elasticsearch进行测试的工具。

术语：

rally:汽车拉力赛
track:赛道,压测方案。在 Rally 中，每一次测试用的数据，都可以称之为 Track，不同的 Track 意味着不同的测试数据。
team/car: es instance，在 Rally 中，每一个参与测试的集群，都可以称之为 car ，不同的集群就是不同的 car，如果你是在选配置，则可以通过切换 car 来设置不同配置的测试。
race: 一场比赛，在 Rally 中，每一次测试都可以称之为 race
tournament: 锦标赛
challange：在 Rally 中，每一个 challange 意味着一个不同的测试场景，具体的场景则代表着 ElasticSearch 所执行的操作。

（2）测试背景与介绍

因为是生产环境，整个环境与互联网隔离。查看ESRally安装步骤，需要安装Python3、Git、JDK等，并且每个环境都有严格的版本要求，由于生产环境采用Centos7.9，Python3、Git、JDK均不符合版本要求，升级更新版本操作风险较高，故采用docker离线部署的方式。

二、测试步骤

（1）docker环境安装

1、Docker安装包下载：

https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/

下载对应的安装包，此处可以使用最新安装包，我使用的版本是docker-20.10.9.tgz

2、准备docker.service 系统配置文件

[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
Documentation=https://docs.docker.com
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target

[Service]
Type=notify
# the default is not to use systemd for cgroups because the delegate issues still
# exists and systemd currently does not support the cgroup feature set required
# for containers run by docker
ExecStart=/usr/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
# Having non-zero Limit*s causes performance problems due to accounting overhead
# in the kernel. We recommend using cgroups to do container-local accounting.
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity
# Uncomment TasksMax if your systemd version supports it.
# Only systemd 226 and above support this version.
#TasksMax=infinity
TimeoutStartSec=0
# set delegate yes so that systemd does not reset the cgroups of docker containers
Delegate=yes
# kill only the docker process, not all processes in the cgroup
KillMode=process
# restart the docker process if it exits prematurely
Restart=on-failure
StartLimitBurst=3
StartLimitInterval=60s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

3、准备安装脚本和卸载脚本

安装脚本 install.sh

#!/bin/sh
echo '解压tar包...'
tar -xvf $1

echo '将docker目录移到/usr/bin目录下...'
cp docker/* /usr/bin/

echo '将docker.service 移到/etc/systemd/system/ 目录...'
cp docker.service /etc/systemd/system/

echo '添加文件权限...'
chmod +x /etc/systemd/system/docker.service

echo '重新加载配置文件...'
systemctl daemon-reload

echo '启动docker...'
systemctl start docker

echo '设置开机自启...'
systemctl enable docker.service

echo 'docker安装成功...'
docker -v

卸载脚本 uninstall.sh

#!/bin/sh

echo '删除docker.service...'
rm -f /etc/systemd/system/docker.service

echo '删除docker文件...'
rm -rf /usr/bin/docker*

echo '重新加载配置文件'
systemctl daemon-reload

echo '卸载成功...'

4、安装

此时目录为：（只需要关注docker-20.10.9.tgz、docker.service、install.sh、uninstall.sh即可）

执行脚本 sh install.sh docker-20.10.9.tgz

查看docker 版本：docker -v

PS：如果需要卸载，操作如下：sh [uninstall.sh](<http://uninstall.sh/>)

(2) ESRally配置与安装

1、ESRally Docker image下载

（a）通过docker registry下载。

https://hub.docker.com/r/elastic/rally

在可以连通外网的docker环境上运行 docker pull elastic/rally 下载最新版本rally。

下载完成后，输入命令

docker save -o rally.docker elastic/rally

（b）作者已经构建好相关镜像，直接下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1FNs7dLbtE3aDZFbMlI_INQ 提取码：o2gh

2、镜像加载

docker load -i tensorflow_image.docker

3、ESRally配置

笔者尝试了网上很多方法，包括官网描述的offline安装步骤。

https://esrally.readthedocs.io/en/latest/install.html#offline-install

但是offline步骤也需要安装基础的环境，且通过docker环境进行volume绑定时，即使把benchmark相关的git工程下载下来，放到对应目录还是不行，因为整个过程中，rally会通过checkout命令获取对应的最新分支，而做checkout时，还是需要连接网络。

通过很多尝试，笔者使用了track-path的方式进行操作。具体步骤如下：

（A）下载对应测试数据集

http://benchmarks.elasticsearch.org.s3.amazonaws.com/corpora/geonames/documents-2.json.bz2

解压后，得到文件documents-2.json

（B）生成配置文件

生成 index.json 文件

{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "docs": {
      "dynamic": "strict",
      "properties": {
        "geonameid": {
          "type": "long"
        },
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "latitude": {
          "type": "double"
        },
        "longitude": {
          "type": "double"
        },
        "country_code": {
          "type": "text"
        },
        "population": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}

生成 track.json 文件

{
  "version": 2,
  "description": "Tutorial benchmark for Rally",
  "indices": [
    {
      "name": "geonames",
      "body": "index.json",
      "types": [ "docs" ]
    }
  ],
  "corpora": [
    {
      "name": "rally-tutorial",
      "documents": [
        {
          "source-file": "documents.json",
          "document-count": 11658903,
          "uncompressed-bytes": 1544799789
        }
      ]
    }
  ],
  "schedule": [
    {
      "operation": {
        "operation-type": "delete-index"
      }
    },
    {
      "operation": {
        "operation-type": "create-index"
      }
    },
    {
      "operation": {
        "operation-type": "cluster-health",
        "request-params": {
          "wait_for_status": "green"
        },
        "retry-until-success": true
      }
    },
    {
      "operation": {
        "operation-type": "bulk",
        "bulk-size": 5000
      },
      "warmup-time-period": 120,
      "clients": 8
    },
    {
      "operation": {
        "operation-type": "force-merge"
      }
    },
    {
      "operation": {
        "name": "query-match-all",
        "operation-type": "search",
        "body": {
          "query": {
            "match_all": {}
          }
        }
      },
      "clients": 8,
      "warmup-iterations": 1000,
      "iterations": 1000,
      "target-throughput": 100
    }
  ]
}

其中

{
          "source-file": "documents.json",
          "document-count": 11658903,
          "uncompressed-bytes": 1544799789
        }

需要按照情况生成，source-file为刚刚解压的文件名称，document-count使用wc -l documents.json 生成；uncompressed-bytes 如果为MacOS使用命令stat -f %z documents.json。如果是Linux系统，使用stat -f %z documents.json 得到。

将该文件夹打包后，放置在生产环境对应的目录下，笔者存放在 /home/test/rally/benchmarks/data/single

（C）运行名称查看track情况

docker run -v /home/test/rally/:/rally/.rally/ elastic/rally list tracks --track-path=/rally/.rally/benchmarks/data/single

（D）运行测试

docker run -v /home/test/rally:/rally/.rally elastic/rally race --pipeline=benchmark-only --target-hosts=10.142.3.6:9200 --track-path=/rally/.rally/benchmarks/data/rally-tutorial --client-options="basic_auth_user:'xxx',basic_auth_password:'xxx'" --offline  --report-format=csv --report-file=/rally/.rally/benchmarks/result.csv

Tips：

basic_auth_user:'xxx',basic_auth_password:'xxx'：如果使用了认证，可以通过该参数

pipeline=benchmark-only: docker的esrally只能使用该模式进行测试。该模式表示当前存在集群，对该集群进行压力测试。

report-file : 对应的报告输出地址。

offline ：采用离线方式测试。

测试结果如图所示：