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为什么从RDS获取10,000次查询结果的时间如此不均衡？ （实验）

tl; dr： 为什么从EC2获取请求时，从RDS获取10000次SELECT语句的结果时间如此不均匀？

用小型和中型RDS服务器的结果更新了问题

在尝试使用AWS来检查获取SQL查询结果所花费的时间时，我得到了以下非常不均匀的结果：

我写了一个PHP代码来向我报告从服务器获取n次SELECT查询所需的时间。 

while($flag<n) { $t=microtime(true); $result=$con->query($q); $t=microtime(true)-$t; $total+=$t; $flag++; }

Enviornment：

  • 所有交易都是在AWS的专用vpc内完成的
  • 所有的服务器都在不同的区域
  • 每台服务器上MySQL的configuration是：EC2上的MySQL：版本= 5.6，RDS：5.5，query_cache_size = 16777206，query_cache_state = ON。
  • 数据库一个大的数据库〜5GB，查询表有〜20000行。

服务器：

  • EC2 A，可用区域：us-east-1e，types：t2.micro。
  • EC2 B，可用区域：us-east-1b，types：t2.micro。
  • RDS可用区域：us-east-1c，types：db.t2.micro，db.t2.small（已更新），db.t2.medium（已更新）

结果：

执行SELECT查询的10,000个循环所需的时间：

  • 请求服务器B，数据库服务器B

5次试验的结果是：20,21,20,20,21（均为秒）

  • 请求服务器A，数据库服务器B

5次试验的结果是：33，33，33，33，3（全部秒）

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（微）

11项试验的结果分别为： 272,709,49,48,711,593,47,316,153,47,636 （均为秒）

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（小型）

5次试验的结果是： 53,54,53,158,698 （全部秒）

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（中）

5次试验的结果是： 96,123,579,252 （全部秒）

为什么RDS在SELECT语句的10,000个循环testing中花费的时间如此不均匀？ 为什么它比EC2服务器高呢？

[我不认为它是由networking引起的，因为当我用较小的循环（1000个循环）进行实验时，EC2-> RDS的读数是4,5,5，

当我logging每个提取请求的时间时，我注意到以下内容：

  • 对于RDS上的10,000个循环需要153秒的情况：

平均时间每个查询采取：0.015419

查询数量超过了10000：1644的平均时间

查询所花费的时间总计超过平均时间：119.364（总时间的78％）

  • 对于在RDS上花费636秒10,000个循环的情况：

平均时间每个查询采取：0.063605

查询数量超过了10000：8629的平均时间

查询花费的平均时间：628.6426（占总时间的98.8％）

编辑1：

我logging每个抓取请求在10,000 req周期的时间我注意到，在一些请求后，每个请求的时间增加到〜0.07（从〜0.003）秒。 但是这个增加发生在随机数的请求之后。 就像有时在〜8000个请求之后，有时在〜3000个req​​之后。 可能是什么原因？ 另外，当10,000 req需要约45秒时，RDS的CPU利用率约为5％。 而当它需要> 100秒，那么CPU是10-15％左右。

EDIT2：

我将RDS服务器从t2.micro升级到t2.small，然后再升级到t2.medium。 性能再次不平衡：

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（小型）

5次试验的结果是：53,54,53,158,698（全部秒）

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（中）

5次试验的结果是：96,123,579,252（全部秒）

EDIT3：

我将RDS切换到另一个区域。 现在读数似乎是一致的。 可能是CPU被一些嘈杂的邻居窃取的问题。

  • 请求服务器A，数据库服务器RDS（小，在不同的区域）

5次试验的结果是：156,151,151,151,151,302（全部秒）

我注意到你正在使用db.micro实例。 与EC2一样，微型实例的devise也是经济实惠的，但是以性能为代价。 也就是说，加载这些types的服务器与正常实例相比，性能会差得多，因为与其他共享相同硬件的实例相比，CPU时间赋予实例“最后”。

为了certificate这一点，再次对db.medium实例运行你的testing，你会发现它更一致。