阿里云RDS Serverless测评

 在4月底,阿里云RDS Serverless正式公测发布。第一时间申请了公测资格,并进行了测试验证。测试完成后,还是非常期待这个功能的商业化的,当前的公测版本也值得开发者们去了解和小范围(例如开发测试环境)尝试。

什么是RDS Serverless

RDS Serverless是一种独立于按量付费、包年包月的资源使用与计费模式。提供了一种自动化的弹性扩缩容的规格,用户无需提前选定固定规格,后端会根据系统压力进行自动升降配,并根据实际使用计费,当然,用户需要设置该规格最大和最小规格,限制最大、最小使用资源与费用。

对于峰谷明显的业务系统,该模式一方面可以在需要时提供很高的资源规格应对压力,另一方面可以在低峰时降低资源使用,降低成本。

整体测试结论概述

  • 整体上,该Serverless版本的升/降配速度非常快,约10秒完成压力检测与变配,升配时性能表现非常平稳,降配时性能比较平稳。

  • 具体的,在系统压力突增时,约10秒内就可以完成检测与变配,完成升配后系统压力立刻得到一定程度的缓解;与之前的Aurora Serverless v2测试中,升配的时间是差不多的,都是10秒以内

  • 在系统压力下降时,降配的速度也非常快,约10秒完成检测与降配操作。另外,需要注意的是,当前的版本,因为降配非常快,也导致降配后,性能出现了一些波动,持续约10秒,波动幅度从约8毫秒的响应时间增长到30~50毫秒,在两次降配之后,都出现这样小波动。相比,Aurora降配更加“保守”,观测了50秒,之后才开始降配。在降配之后,Aurora的性能依旧非常平稳,没有任何波动。也就是说,降配过程中清除出内存池的数据页都是确确实实不再使用的,这里可能需要深入的观测InnoDB的Buffer Pool收缩时的表现,避免将可能使用数据页清理出内存。

  • 目前只支持基础版(单节点实例),应用场景还比较有限,不过对于开发测试环境,种类可用性要求没那么高,且性能峰谷明显的场景,是可以轻松节省超过50%成本的,而且在实际使用时,性能还会非常不错(最高扩展到8*RCU)。

  • 当然,现在阿里云RDS Serverless还是刚刚公测,申请公测资格通过后,可免费创建2个体验实例,最大规格为8*RCU,即约8c16g内存的实例,免费周期3个月:云数据库 RDS Serverless版公测申请。

测试方法说明

整体的测试方法与之前做Aurora Serverless v2类似。首先,启动一个单线程sysbench,作为测试“主进程”,程序运行900秒,在“主进程”运行300秒后,再启动一个“压力进程”(24并发的sysbench进程)向系统施压,该进程运行300秒后退出,在这个过程中,我们观测”主进程”的rt变化,以及整个过程中,实例规格的变化(依旧以buffer pool为指标)。更详细的描述可以参考:实测Aurora Serverless v2。

阿里云RDS Serverless测评_第1张图片

测试结果与分析

整体过程如下:

  • 下图黄点代表主进程每秒RT的变化;”蓝点”(连成线)代表秒级别buffer pool的变化
  • 在第300秒,“压力进程”给出额外压力之后,系统开始升配,经过三次升配之后,到最大规格
  • 在第600秒,“压力进程”推出,经过了4次降配,降级到最低规格

升配过程

  • 从如下放大的图可以看到,在“压力线程”启动的第300秒,“主线程”的响应时间立刻增长到了300ms。
  • 该实例在之后的7秒内完成升配,实例响应时间也立刻降了下来,降到约75毫秒
  • 之后,再过10秒(约第317秒),完成了第二次升配,实例响应时间再次下降,约到30毫秒
  • 再之后,再过约10秒(约第328秒),再次升配,但是此时响应时间不再有什么变化

阿里云RDS Serverless测评_第2张图片

降配过程

  • 第600秒,压力进程退出,约11秒后,完成降配。但是,在第15秒性能出现明显波动,持续10秒
  • 第650秒,完成第二次降配,4秒后性能出现波动,持续约5秒
  • 第670秒,再次降配,性能再次波动,并出现一个异常点,响应时间非常大(约200ms)
  • 之后,系统平稳运行

阿里云RDS Serverless测评_第3张图片

其他

  • 当前RDS Serverless处于公测阶段,没有SLA保障,且仅支持基础版、区域支持也有限,虽然降配和升配都比较快,也比较稳定,但是还不适合生产环境。
  • 当前,实例规格区间为0.5~8 RCU,最大规格也还比较小。
  • 在这次对比测试中,也发现,相比AWS,阿里云在同一个可用区的网络延迟是更低的,仅5~10ms,而Aurora同可用区响应时间约为15~20ms。
  • 据了解,阿里云今年还是会在这个方向加大投入,还会有一些大的版本和改进发出来,拭目以待吧。

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