#tool #testing-tools #tui #cli-tool #cli

app mongobar

This is a stress testing tool for mongo

2 releases

0.2.5 Aug 12, 2024
0.2.4 Aug 6, 2024

#297 in Development tools

Download history 111/week @ 2024-08-02 122/week @ 2024-08-09 18/week @ 2024-08-16

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MIT license

1MB
4K SLoC

Mongobar

用 Rust 编写的 mongo 压力测试工具。

Feature

  • 压力测试
  • 压力回放
  • 逐步增压
  • TUI 操作
  • 高性能高响应
  • 统计报告生成
  • 日志录制
  • 实时数据统计
  • tokio 的无限线程

Install

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh # install cargo

cargo install mongobar

Use

mongobar --help

特别提示: 在进行 写 压力测试的时候请注意数据库的备份。

1.我们先创建一个配置文件

mongobar.json

{
  "uri": "mongodb://root:12345678@localhost:27017/?authSource=admin",
  "db": "qxg",
  "thread_count": 1000,
  "loop_count": 100
}

上面比较简单我就不多说了。

2.录制一段操作的日志

mongobar op-record oplogsname -f

# oplogsname 最后要压力测试或者重放的名称
# -f 如果之前录制过则覆盖

原理是开启 profileLevel 2 进行全量日志采集,采集完成之后输入 Y 就可以生成了 oplogs.op 文件,当执行命令的时候就算是开始录制,Y 之后就是结束采集,结束采集后会将 profileLevel 设置成 0 或者 1(恢复设置)。

这里的 *.op 文件是最终要跑的测试脚本文件。

生成的 .op 文件会放在 .mongobar/oplogsname/oplogs.op.

3.将上面录制的日志进行压力测试

有两种方式可以执行压力测试:

  • 直接通过命令
  • 通过 TUI 操作

直接通过命令

mongobar op-stress oplogsname -l 10 -t 128

# op-stress 是这个命令
# oplogsname 是压测的例子
# -l 是循环次数, 0 表示无限次数
# -t 表示线程数,也就是并发

通过 TUI 操作

mongobar ui oplogsname -l 10 -t 128

# op-stress 是这个命令
# oplogsname 是压测的例子
# -l 是循环次数, 0 表示无限次数
# -t 表示线程数,也就是并发

执行上面的命令会打开一个 tui 界面,我们可以通过 UP 、Down、Enter 来操作。

我们可以通过这个路径进入进行压力测试 UI -> [Stress] -> [Start].

alt text

  • Boost+
    • 我们可以通过这个选项动态添加线程数,这个只能加
  • CCLimit
    • 我们可以现在当前并发多少
  • Stop
    • 停止并生成 query_stats.csv 测试报告
  • Back
    • 停止并退出

4.回放日志文件

日志回放与上面区别就是:

  • 只会执行一遍
  • 拿的时候有一定顺序执行

注意:

  • 在压力测试前请先执行 UI -> [Reply] -> [Revert] 生成恢复数据和重置到测试前的状态(具体逻辑可以看 src/mongobar/mod.rs)。
  • 再次提示请做好数据库备份。

我们可以通过一些方法来采集到一些完整的数据执行命令的片段,比如我就是从阿里云的审计日志拉取的 100w 条日志进行日志回放的压力测试的,为此我还开发一些命令用来将阿里审计日志的 csv 转为 mongobar 的 op 文件 mongobar tool cov xxx.csv

我们可以操作:

UI -> [Replay] -> [Revert]

完成之后执行:

UI -> [Replay] -> [Start]

测试完成后执行:

UI -> [Replay] -> [Resume]

进行恢复。

提示:

  • 我在实践过程中其实 replay 功能还是无法对大数据压崩,但是工具也不支持分布式集群压测,所以该功能还是有很多局限的,不过我操作的方式是开多个 linux,然后使用 termius 的广播功能统一处理。

About

@班级小管家/lyda

Dependencies

~30–43MB
~671K SLoC