thanos receiver压测结果分享

压测环境

• k8s容器环境
• 单核
• 32GB内存
• thanos版本：v0.22.0
• 客户端发送32271959条数据，100个并发；同样的数据文件发送了两遍，取第二遍的性能数据
• 在thanos receiver CPU占用100%的情况下观察其表现
• 持续时间：14:29~15:03，33分钟

压测详细数据

1.请求曲线：

查询表达式：

sum by (instance) (rate(http_requests_total{handler="receive",method="post",instance="$instance",code="200"}[1m]))*60

sum by () (rate(http_request_size_bytes_sum{instance="$instance"}[1m])/1024/1024)

sum by (code) (rate(http_requests_total{handler="receive",method="post",instance="$instance",code!="200"}[1m]))*60

2.资源情况

sum by (instance) (rate(process_cpu_seconds_total{instance="$instance"}[1m]))*60

• 物理内存：

  sum by (instance) (max_over_time(process_resident_memory_bytes{instance="$instance"}[1m]))/1024/1024/1024

  • 物理内存峰值：25.9GB
  • 压测前的物理内存：13.8GB，内存上涨12.1GB
• 虚拟内存：

  sum by (instance) (max_over_time(process_virtual_memory_bytes{instance="$instance"}[1m]))/1024/1024/1024

• thanos receiver的内存，并没有因为切换tsdb而明显的降低，没有请求后，内存释放得非常缓慢：

  

  • 从9:30~11:09，共100分钟内，内存从22.8GB减少到13.8GB，减少了9GB

3.sample情况

prometheus_tsdb_head_samples_appended_total{instance="$instance"}

• 新增data point 85490118，平均 2590610/min, 43177/s

  

  sum by () (rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total{instance="$instance"}[1m]))*60

• 峰值：4807544/min, 80126/s，可以认为thanos receiver单核的极限的处理data point的能力为8万每秒。

4. time series情况：

• 因为同样的数据文件发送了两次，所以time series的总数是一致的；time series总数达到 3934198
  • 平均每个time series有 85490118 / 3934198 = 21.7 个data point(sample)

5. chunk情况：

• tsdb的两个参数：

  "--tsdb.min-block-duration=30m","--tsdb.max-block-duration=30m"

  ，因此14:29~14:49达到了tsdb切换的周期

  

  sum by () (rate(prometheus_tsdb_head_chunks_created_total{instance="$instance"}[1m]))*60

6.其他

• 为什么只在没有请求的时候触发 compaction ?

  

  prometheus_tsdb_head_truncations_total{instance="$instance"}

• truncate动作的执行规律，还没搞明白

结论

• thanos receiver单核处理data point的能力大约在 43177/s ~ 80126/s
• 粗略的认为：存储 3934198 time series + 85490118个data point花费了12.1GB内存