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华为云云耀云服务器L实例评测｜使用Benchmark工具对云耀云服务器Elasticsearch的性能测试

引言

华为云服务器提供高性价比的云计算资源，让您能够以低成本快速搭建和扩展您的应用。不仅我们拥有多种实例规格，能够满足性能和成本之间的灵活平衡，一款相对通用的具备出色性价比的服务器，拥有2核CPU、2GB内存和3MB缓存，适用于各种应用场景。

在这篇文章中，我们将使用这款性能卓越的华为云云耀云服务器L实例，搭载 CentOS 操作系统，来演示如何使用 Benchmark 工具对云上的 Elasticsearch 进行性能测试。这能够帮助您评估云服务器在处理搜索引擎工作负载时的性能表现，以确保您的应用在高效和成本可控的环境下运行。

1在centos上安装Elasticsearch

1.1在服务器上安装 Docker

安装 Docker 和启用服务

sudo yum install -y docker

sudosystemctl start docker

sudosystemctl enable docker

1.2查找Elasticsearch镜像

查找elasticsearch镜像文件，使用如下命令

docker search elasticsearch

1.3安装并运行 Elasticsearch 容器

使用 Docker 安装 Elasticsearch 容器。运行以下命令：

docker run -d --name elasticsearch710 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" --ulimitmemlock=-1:-1 -m 1g docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

这个命令用于以 Docker 容器方式运行 Elasticsearch 版本 7.10.0，并配置了各种参数和选项。以下是对该命令的详细解释：

docker run: 这是 Docker 命令，用于启动一个新容器。

-d: 这是一个选项，表示容器将在后台运行，即以"守护进程"模式启动。

--name elasticsearch710: 使用 --name 选项来为容器指定一个名称，这里设置为 "elasticsearch710"。

-p 9200:9200 -p 9300:9300: 使用 -p 选项将容器内部的端口映射到主机上的端口。在这里，9200 和 9300 端口都被映射了，9200 用于 Elasticsearch HTTP 服务，9300 用于 Elasticsearch 内部通信。

-e "discovery.type=single-node": 使用 -e 选项可以设置容器的环境变量。这里设置discovery.type为 "single-node"，告诉 Elasticsearch 在容器内以单节点模式启动。

-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m": 同样使用 -e 选项设置 ES_JAVA_OPTS 环境变量，用于配置 Elasticsearch 的 Java 虚拟机选项。在这里，将堆内存的最小值 (-Xms) 和最大值 (-Xmx) 都设置为 512MB。

--ulimitmemlock=-1:-1: 这个选项用于设置容器的memlock参数，允许 Elasticsearch 进程锁定内存。 -1 表示没有限制。

-m 1g: 使用 -m 选项设置容器的内存限制为 1GB。

docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0: 这是要运行的 Docker 镜像的名称。它指定了 Elasticsearch 7.10.0 版本的官方 Docker 镜像，Docker 将会下载并在容器中运行这个镜像。

综合起来，这个命令的作用是以后台模式运行一个名为 "elasticsearch710" 的容器，将容器的 9200 和 9300 端口映射到主机上，配置 Elasticsearch 以单节点模式运行，并设置 Java 虚拟机的堆内存为 512MB，容器内存限制为1GB。此配置适用于单机测试或开发环境。

等待 Elasticsearch 容器启动，可以使用以下命令检查容器的状态：

docker ps

当状态显示为 "Up" 时，Elasticsearch 容器已经成功运行。

在华为云服务器的安全组设置中，对入站规则进行配置，放开9200端口的访问。

2性能测试 Elasticsearch

2.1安装 Apache Benchmark 工具

sudo yum install httpd-tools

2.2使用Benchmark进行性能测试

使用 Apache Benchmark 工具进行性能测试。以下是一个示例命令，它将发送 1000 个请求并显示性能数据：

ab -n 1000 -c 10 http://localhost:9200/

这个命令将执行 1000 个请求，每次并发 10 个请求。你可以根据你的需求调整 -n 和 -c 参数。

测试结果如下图

3性能分析

3.1性能测试结果

这个输出是 Apache Benchmark (ab) 工具的性能测试结果，对本地运行的 Elasticsearch 服务进行的性能测试。以下是对这些数据的翻译和性能分析说明：

Server Software: 显示服务器使用的软件。在这里，服务器使用的是未提及的服务器软件。

Server Hostname: 服务器的主机名。在这里，服务器运行在本地主机，所以主机名是 "localhost"。

Server Port: 服务器的端口号。这里，Elasticsearch 服务运行在 9200 端口上。

Document Path: 请求的文档路径。这里，"/" 表示根目录。

Document Length: 服务器响应的文档长度，本次请求中，响应的文档长度为 542 字节。

Concurrency Level: 同时发送请求的并发数量，本次测试使用了 10 个并发请求。

Time taken for tests: 总共执行测试的时间，本次测试耗时约 1.018 秒。

Complete requests: 完成的请求总数，本次测试执行了 1000 个请求。

Failed requests: 失败的请求总数，本次测试中没有失败的请求。

Write errors: 写入错误的总数，本次测试中没有写入错误。

Total transferred: 总共传输的字节数，本次测试传输了 629,000 字节。

HTML transferred: 传输的 HTML 文档字节数，本次测试传输了 542,000 字节的 HTML 文档。

Requests per second: 平均每秒处理的请求数量，本次测试平均每秒处理了约 982.60 个请求。这是一个重要的性能指标，表示服务器的处理能力。

Time per request: 平均每个请求的响应时间，分为两种情况：10.177 毫秒 (平均响应时间) 和 1.018 毫秒 (平均响应时间，考虑了所有并发请求)。

Transfer rate: 传输速率，以千字节每秒 (KB/s) 为单位。本次测试的传输速率为 603.57 KB/s。

Connection Times (ms): 连接时间统计，包括最小值 (min)、平均值 (mean)、标准差 (+/-sd)、中位数 (median) 和最大值 (max)。

Percentage of the requests served within a certain time (ms): 显示请求在特定响应时间内完成的百分比，例如，50% 的请求在 9 毫秒内完成。

3.2性能分析说明：

本次测试显示了 Elasticsearch 服务的性能。每秒处理约 983 个请求，响应时间平均约10 毫秒，表明 Elasticsearch 在此测试条件下表现良好。

0% 的请求失败，没有写入错误，说明服务器在这个测试中稳定。

平均响应时间很低，说明 Elasticsearch 能够快速响应查询请求，适用于高吞吐量的应用。

百分位数数据展示了请求在不同响应时间范围内的分布情况。例如，50% 的请求在 9 毫秒内完成，而 95% 的请求在 17 毫秒内完成，这显示了请求的分布情况。

总的来说，这个测试表明 Elasticsearch 在这个配置下能够以高性能运行，适用于需要处理大量查询请求的应用场景。但请注意，性能测试结果可能会因环境和负载不同而有所变化，因此建议进行多轮测试以获取更准确的性能数据。

结论

通过遵循上述步骤，您可以在云服务器上轻松地使用 Docker 安装 Elasticsearch，然后使用 Apache Benchmark 工具进行性能测试。这为您提供了一种快速而可控的方法，以确保您的 Elasticsearch 实例在生产环境中能够满足性能要求。

安装 Docker：在云服务器上安装 Docker，这将使您能够轻松部署和管理容器化的应用程序。

运行 Elasticsearch 容器：使用 Docker 命令，您可以快速启动 Elasticsearch 容器，选择合适的配置和版本。

进行性能测试：使用 Apache Benchmark 工具 (ab) 或其他性能测试工具，可以对您的 Elasticsearch 实例执行性能测试。这有助于评估响应时间、吞吐量和稳定性等性能指标。

性能分析：分析测试结果，了解服务器的处理能力、响应时间和资源利用率。这有助于确定是否需要优化配置或扩展硬件资源。

这个流程使您能够在云服务器上快速评估 Elasticsearch 的性能，以确保它能够满足您的应用程序的需求。同时，这也展示了 Docker 在构建和部署容器化应用时的灵活性和便捷性。

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